Escribir código: en vez de eso, evoluciona.

Resumen

Únase a nosotros para una exploración cautivadora de los algoritmos genéticos, un fascinante enfoque de IA que se inspira en la evolución biológica. Este evento arrojará luz sobre cómo estos innovadores algoritmos tienen el potencial de transformar el desarrollo de software y dirigir el futuro de la programación.

Transmita esta charla perspicaz en YouTube, presentada por la Universidad, para descubrir los nuevos horizontes de la IA en la generación de código.

Programa de estudio

• Introducción a los Algoritmos Genéticos
Visión general de los algoritmos genéticos y su origen
Conceptos clave: población, cromosoma, gen, función de aptitud
Comparación de algoritmos genéticos con la programación tradicional
• Principios de la Computación Evolutiva
Mecanismos de selección, cruce y mutación
Tipos de algoritmos genéticos: simple, estado estable, generacional
Paisajes de aptitud y problemas de optimización
• Implementación de Algoritmos Genéticos
Configuración de la población inicial
Diseño de una función de aptitud para la generación de código
Codificación de soluciones y representaciones genéticas
• Algoritmos Genéticos en la Generación de Código
Ejemplos de código evolucionado: éxitos y limitaciones
Análisis de las fortalezas y desafíos del código generado
Combinación de algoritmos genéticos con otras técnicas de IA
• Herramientas y Marcos de Trabajo
Visión general de bibliotecas y herramientas populares para construir algoritmos genéticos
Guía práctica para usar estas herramientas en proyectos
Estudios de caso de marcos de trabajo en acción
• Impacto en el Desarrollo de Software y Programación
Exploración de los beneficios potenciales de los algoritmos genéticos en la ingeniería de software
Discusión sobre las implicaciones para el papel de los programadores humanos
Tendencias futuras y direcciones de investigación en computación evolutiva
• Proyectos Prácticos
Proyecto 1: Construcción de un algoritmo genético simple desde cero
Proyecto 2: Evolucionar soluciones para un problema específico de codificación
Proyecto 3: Análisis y optimización del código evolucionado para mejorar el rendimiento
• Evaluación de Soluciones de Algoritmos Genéticos
Métodos para evaluar la calidad y eficiencia de las soluciones
Depuración y refinamiento de implementaciones de algoritmos genéticos
Enfrentando consideraciones éticas en la generación de código por IA
• Conclusión del Curso
Revisión de conceptos clave y aplicaciones
Oportunidades para estudio y exploración adicionales
Reflexiones finales y retroalimentación sobre el curso

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Asignaturas

Charlas de Conferencia