Créer des solutions d'IA avec Google OR-Tools

Aperçu

Apprenez à créer des solutions d'IA en utilisant Google OR-Tools pour les problèmes d'optimisation. Explorez la programmation par contraintes, la programmation linéaire et la programmation linéaire en nombres entiers mixtes à travers des exemples pratiques comme le Sudoku et la planification.

Programme

• Introduction à Google OR-Tools
Aperçu des outils d'optimisation AI
Installation et configuration des OR-Tools
• Compréhension des Problèmes d'Optimisation
Définition et types de problèmes d'optimisation
Cas d'utilisation et applications en AI
• Programmation par Contraintes avec OR-Tools
Notions de base de la programmation par contraintes
Construction d'un modèle de satisfaction de contraintes
Exemple pratique : Résolution d'un puzzle Sudoku
• Programmation Linéaire avec OR-Tools
Introduction à la programmation linéaire
Formulation de problèmes linéaires
Exemple pratique : Allocation simple de ressources
• Programmation Mixte-Entière avec OR-Tools
Concepts de la programmation mixte-entière
Formulation et résolution de problèmes MIP
Exemple pratique : Planification et gestion des horaires
• Fonctionnalités Avancées et Techniques
Personnalisation des paramètres du solveur
Intégration des OR-Tools avec Python pour des capacités améliorées
• Études de Cas et Applications Réelles
Exemple complet : Développement d'une solution de planification de main-d'œuvre
Analyse et optimisation de la logistique et des opérations
• Meilleures Pratiques et Stratégies d'Optimisation
Pièges courants et comment les éviter
Considérations de performance et de mise à l'échelle
• Conclusion et Perspectives Futures
Tendances émergentes en optimisation et AI
Ressources supplémentaires et voies d'apprentissage continu
• Projet Final
Les étudiants construiront une solution AI utilisant OR-Tools pour aborder un problème d'optimisation de leur choix.

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Conférences