- Introduction aux algorithmes génétiques
Aperçu des algorithmes génétiques
Concepts clés : Chromosomes, Gènes, Fonction d'adaptation
Évolution naturelle vs. algorithmes génétiques
- Commencer avec Elixir
Introduction à Elixir
Configuration de l'environnement de développement
Syntaxe de base et concepts de programmation fonctionnelle
- Implémentation des algorithmes génétiques dans Elixir
Représentation des solutions dans Elixir
Conception de la fonction d'adaptation
Mécanismes de sélection
Opérateurs de croisement
Techniques de mutation
Bibliothèques et outils spécifiques à Elixir pour les algorithmes génétiques
- Développement de techniques de résolution de problèmes
Résolution de problèmes d'optimisation
Étude de cas : Problème du voyageur de commerce
Adaptation des algorithmes génétiques à différents domaines de problèmes
- Applications dans le monde réel
Algorithmes génétiques en apprentissage automatique
Évolution des réseaux neuronaux
Applications industrielles et commerciales
- Sujets avancés dans les algorithmes génétiques
Algorithmes génétiques hybrides
Algorithmes génétiques parallèles et distribués avec Elixir
Affinage et optimisation des paramètres
- Projet : Construire une solution d'algorithme génétique
Définition d'un problème réel
Conception et mise en œuvre d'une solution dans Elixir
Tests et évaluation
- Résumé du cours et orientations futures
Révision des concepts clés
Exploration d'applications supplémentaires
Ressources additionnelles et prochaines étapes dans Elixir et l'IA