¡Tortugas! ¡Escalada en colinas! ¡Martillos! ¡Bolsas de papel!

Resumen

Explora técnicas de optimización a través de gráficos de tortuga, desde el ascenso por colinas hasta el recocido simulado, estableciendo las bases para comprender conceptos de redes neuronales y aprendizaje automático.

Programa de estudio

• Introducción al Curso
Descripción General de Técnicas de Optimización
Importancia en Inteligencia Artificial y Aprendizaje Automático
• Gráficos con Turtle en Python
Configuración de un Entorno Python
Introducción a los Gráficos con Turtle
Comandos Básicos y Movimientos de Turtle
• Fundamentos de la Optimización
Definición e Importancia
Tipos de Problemas de Optimización
• Algoritmo de Ascenso de Colinas
Concepto y Aplicaciones
Implementación del Ascenso de Colinas con Gráficos de Turtle
Ventajas y Desventajas del Ascenso de Colinas
• Recocido Simulado
Comprensión del Recocido Simulado
Comparación con el Ascenso de Colinas
Implementación del Recocido Simulado en Gráficos de Turtle
• Otras Técnicas de Optimización
Introducción a los Algoritmos Genéticos
Uso de Gráficos de Turtle para Visualizar Algoritmos Genéticos
• Introducción a las Redes Neuronales
Conceptos Básicos y Terminología
Cómo se Usan las Técnicas de Optimización en el Entrenamiento
• Aplicaciones Prácticas
Estudios de Caso y Ejemplos del Mundo Real
Vínculo Entre Optimización y Aprendizaje Automático
• Proyecto: Crear un Gráfico de Turtle Optimizado
Especificar Requisitos y Metas
Aplicación de los Conceptos Aprendidos
Evaluación y Presentación
• Revisión del Curso y Próximos Pasos
Resumen de Aprendizajes Clave
Caminos para Estudios Más Profundos en Inteligencia Artificial y Aprendizaje Automático

Asignaturas

Charlas de conferencia