Implémentation en C++ de techniques d'IA biomimétiques (eBook, ePUB)
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Plongez dans le monde fascinant de l'intelligence artificielle bio-inspirée grâce à ce guide complet de mise en uvre de techniques d'optimisation avancées en C++. Écrit par Julian Blackwood, ce manuel pratique fournit aux programmeurs les outils nécessaires à la création d'algorithmes efficaces, inspirés de processus naturels tels que l'adaptation évolutive, le refroidissement des matériaux, la différenciation des espèces et le comportement social des insectes. Idéal pour les débutants et les programmeurs intermédiaires, cet ouvrage suppose une connaissance de base du C++ et de...
Plongez dans le monde fascinant de l'intelligence artificielle bio-inspirée grâce à ce guide complet de mise en uvre de techniques d'optimisation avancées en C++. Écrit par Julian Blackwood, ce manuel pratique fournit aux programmeurs les outils nécessaires à la création d'algorithmes efficaces, inspirés de processus naturels tels que l'adaptation évolutive, le refroidissement des matériaux, la différenciation des espèces et le comportement social des insectes. Idéal pour les débutants et les programmeurs intermédiaires, cet ouvrage suppose une connaissance de base du C++ et des mathématiques, et vous guide pas à pas, des concepts fondamentaux aux applications concrètes.
Structuré en 13 chapitres, le livre débute par une introduction aux défis de l'optimisation et explique pourquoi les stratégies de la nature excellent dans leur résolution. Vous explorerez quatre méthodes principales : les algorithmes évolutionnaires qui simulent la survie et la reproduction pour faire évoluer les solutions ; les techniques de simulation thermique qui imitent le refroidissement progressif pour éviter les résultats sous-optimaux ; les stratégies différentielles axées sur les variations vectorielles pour la résolution continue de problèmes ; et les méthodes collectives, inspirées des insectes sociaux, pour résoudre des problèmes complexes basés sur des graphes, comme le routage.
Chaque chapitre allie théorie et pratique, avec des explications claires, du pseudocode et des exemples complets en C++. Apprenez à configurer votre environnement de développement, à manipuler des structures de données comme les vecteurs et les matrices, à intégrer l'aléatoire pour les recherches stochastiques et à déboguer vos implémentations. Des scénarios concrets donnent vie aux concepts, notamment la planification logistique, l'optimisation des paramètres d'apprentissage automatique, la conception technique et l'ordonnancement des tâches. Vous aborderez des problèmes classiques comme le dilemme du sac à dos et le problème du voyageur de commerce, en expérimentant avec différents paramètres pour observer leur impact sur les performances.
L'ouvrage met l'accent sur les compétences pratiques : conception de code modulaire, optimisation de l'efficacité et approches hybrides combinant différentes techniques pour des résultats supérieurs. Les sections avancées traitent des extensions multi-objectifs, de l'analyse de convergence et de l'intégration avec les tendances informatiques modernes comme le traitement parallèle. Grâce à des exercices, des défis et des étapes concrètes à chaque étape, vous constituerez un portefeuille de projets, allant de simples maximiseurs de fonctions à des solveurs de graphes complexes.
Que vous soyez étudiant, amateur ou développeur professionnel souhaitant enrichir votre boîte à outils en IA, cette ressource vous permet d'exploiter l'ingéniosité de la nature dans le code. Maîtrisez le C++ haute performance et découvrez des algorithmes polyvalents applicables à des domaines comme la science des données, la robotique et la finance. À la fin de cette formation, vous serez capable d'adapter ces méthodes à vos propres problèmes avec assurance, favorisant ainsi l'innovation en intelligence computationnelle.
Structuré en 13 chapitres, le livre débute par une introduction aux défis de l'optimisation et explique pourquoi les stratégies de la nature excellent dans leur résolution. Vous explorerez quatre méthodes principales : les algorithmes évolutionnaires qui simulent la survie et la reproduction pour faire évoluer les solutions ; les techniques de simulation thermique qui imitent le refroidissement progressif pour éviter les résultats sous-optimaux ; les stratégies différentielles axées sur les variations vectorielles pour la résolution continue de problèmes ; et les méthodes collectives, inspirées des insectes sociaux, pour résoudre des problèmes complexes basés sur des graphes, comme le routage.
Chaque chapitre allie théorie et pratique, avec des explications claires, du pseudocode et des exemples complets en C++. Apprenez à configurer votre environnement de développement, à manipuler des structures de données comme les vecteurs et les matrices, à intégrer l'aléatoire pour les recherches stochastiques et à déboguer vos implémentations. Des scénarios concrets donnent vie aux concepts, notamment la planification logistique, l'optimisation des paramètres d'apprentissage automatique, la conception technique et l'ordonnancement des tâches. Vous aborderez des problèmes classiques comme le dilemme du sac à dos et le problème du voyageur de commerce, en expérimentant avec différents paramètres pour observer leur impact sur les performances.
L'ouvrage met l'accent sur les compétences pratiques : conception de code modulaire, optimisation de l'efficacité et approches hybrides combinant différentes techniques pour des résultats supérieurs. Les sections avancées traitent des extensions multi-objectifs, de l'analyse de convergence et de l'intégration avec les tendances informatiques modernes comme le traitement parallèle. Grâce à des exercices, des défis et des étapes concrètes à chaque étape, vous constituerez un portefeuille de projets, allant de simples maximiseurs de fonctions à des solveurs de graphes complexes.
Que vous soyez étudiant, amateur ou développeur professionnel souhaitant enrichir votre boîte à outils en IA, cette ressource vous permet d'exploiter l'ingéniosité de la nature dans le code. Maîtrisez le C++ haute performance et découvrez des algorithmes polyvalents applicables à des domaines comme la science des données, la robotique et la finance. À la fin de cette formation, vous serez capable d'adapter ces méthodes à vos propres problèmes avec assurance, favorisant ainsi l'innovation en intelligence computationnelle.
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