Resumen
Aprende a construir soluciones de inteligencia artificial utilizando Google OR-Tools para problemas de optimización. Explora la programación por restricciones, la programación lineal y la programación lineal entera mixta a través de ejemplos prácticos como Sudoku y la planificación de horarios.
Programa de estudio
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- Introducción a Google OR-Tools
-- Visión general de herramientas de optimización de IA
-- Instalación y configuración de OR-Tools
- Comprensión de Problemas de Optimización
-- Definición y tipos de problemas de optimización
-- Casos de uso y aplicaciones en IA
- Programación de Restricciones con OR-Tools
-- Conceptos básicos de la programación de restricciones
-- Construcción de un modelo de satisfacción de restricciones
-- Ejemplo práctico: Resolver un rompecabezas de Sudoku
- Programación Lineal con OR-Tools
-- Introducción a la programación lineal
-- Formulación de problemas lineales
-- Ejemplo práctico: Asignación simple de recursos
- Programación Entera Mixta con OR-Tools
-- Conceptos de programación entera mixta
-- Formulación y resolución de problemas MIP
-- Ejemplo práctico: Programación de horarios y calendarios
- Características Avanzadas y Técnicas
-- Personalización de parámetros del solucionador
-- Integración de OR-Tools con Python para capacidades mejoradas
- Estudios de Caso y Aplicaciones en el Mundo Real
-- Ejemplo completo: Desarrollo de una solución de programación de la fuerza laboral
-- Análisis y optimización de logística y operaciones
- Mejores Prácticas y Estrategias de Optimización
-- Errores comunes y cómo evitarlos
-- Consideraciones sobre ajuste de rendimiento y escalabilidad
- Conclusión y Direcciones Futuras
-- Tendencias emergentes en optimización e IA
-- Recursos adicionales y trayectorias de aprendizaje continuo
- Proyecto Final
-- Los estudiantes construirán una solución de IA utilizando OR-Tools para abordar un problema de optimización de su elección.
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