Inteligência Artificial: Algoritmos de Otimização em Python

About this course

Os algoritmos de otimização são uma importante área da Inteligência Artificial que são responsáveis pela resolução de problemas complexos, tendo como base encontrar soluções para problemas de otimização e busca. Existem várias aplicações práticas deste tipo de algoritmo, as quais podem ser aplicadas na resolução de problemas em cenários comerciais do dia a dia. Um exemplo clássico é a resolução do problema de choque de horários de professores em uma escola, no qual existem diversas combinações de horários e aulas e o objetivo é construir a grade de horário dinamicamente de acordo com a quantidade de aulas e a disponibilidade de cada professor. Outros exemplos são: empresas de telecomunicações podem projetar novas redes óticas, transportadoras podem planejar melhor a rota de entrega de mercadorias, investidores podem  escolher os melhores investimentos; dentre várias outras.Baseado nisso, neste curso você vai aprender como implementar passo a passo os principais algoritmos de otimização, ou seja: pesquisa aleatória, subida da encosta (hill climb), têmpera simulada (recozimento simulado ou simulated annealing) e algoritmos genéticos! Você resolverá dois problemas passo a passo durante o curso:O primeiro é a otimização de voos de companhias áreas, no qual seis amigos chegarão no aeroporto da mesma cidade e pretendem compartilhar o transporte. Nesse cenário, vamos utilizar esses quatro algoritmos para encontrar os melhores voos de ida e de volta para cada pessoa, com o objetivo de reduzirmos os custos com as passagens aéreas e também o tempo de espera que cada pessoa ficará no aeroporto! Também faremos um comparativo com os resultados de cada abordagem!O segundo é a otimização de recursos limitados, sendo o estudo de caso a escolha de dormitórios para estudantes. Nesse cenário, cada estudante seleciona sua primeira e

Course objectives

• understand key optimization algorithms used in AI
• apply optimization methods to practical problems
• evaluate the effectiveness of different algorithmic approaches