Construyendo soluciones de IA con Google OR-Tools

Resumen

Learn to build AI solutions using Google OR-Tools for optimization problems. Explore constraint programming, linear programming, and mixed-integer programming through practical examples like Sudoku and scheduling.

Programa

• 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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Materias

Conference Talks