Este taller de 8 horas proporcionará una visión práctica y teórica de la optimización evolutiva en el ámbito de la inteligencia artificial. Los asistentes aprenderán sobre la optimización mono-objetivo y multi-objetivo, profundizarán en los conceptos básicos de la optimización mediante algoritmos evolutivos y comenzarán a adquirir  experiencia práctica resolviendo problemas mediante los paquetes de Python más populares en la computación evolutiva. A través de ejemplos prácticos y ejercicios dirigidos, se pretende que los participantes comiencen a comprender cómo y cuándo se aplican estas técnicas.

Dirigido a

Este curso está dirigido a estudiantes, profesionales de TI, ingenieros de software y científicos de datos con conocimientos básicos de machine learning que deseen explorar y adquirir habilidades en optimización evolutiva. No se requiere experiencia previa en optimización evolutiva, pero se recomienda tener una comprensión básica de los conceptos de machine learning y un conocimiento básico de la programación en Python.

Requisitos

• Conocimientos de programación en Python.
• Conocimientos de Machine Learning con Python.

Programa

• Introducción a la optimización: Conceptos básicos
• Introducción a la optimización mono-objetivo y multi-objetivo
• Conceptos fundamentales de los algoritmos evolutivos
• Introducción a los paquetes de Python para computación evolutiva
• Resolución de un problema de optimización mono-objetivo mediante computación evolutiva
• Profundización en la optimización multi-objetivo
• Ejercicios prácticos avanzados en optimización evolutiva
• Estudio de caso: Aplicación de la optimización evolutiva a un problema real
• Buenas prácticas y desafíos en optimización evolutiva
• Recursos y pasos futuros en la computación evolutiva