Tensorflow ist ein #Open_Source_-Tool, das 2015 von Google entwickelt wurde. Dieses Tool ist eines der leistungsstärksten und wichtigsten Forschungswerkzeuge in der Welt der künstlichen Intelligenz und in diesem #Tutorial haben wir versucht, Ihnen die einfachsten und schnellsten Teile dieses Tools beizubringen. Die #Tutorial-Voraussetzung ist der #Python_-Einführungskurs und Kenntnisse der Grundlagen der Künstlichen Intelligenz.

Der YOLO-Algorithmus, der für You Only Look Once steht, ist einer der beliebtesten und bekanntesten Algorithmen zur Objekterkennung in Bildern, der im Bereich der industriellen Bildverarbeitung und Bildverarbeitung eingesetzt wird und bisher in mehreren Auflagen veröffentlicht wurde. Im Gegensatz zu einigen anderen Algorithmen, die die Objekterkennung in mehreren Stufen durchführen, erledigt dieser Algorithmus diese Aufgabe nur in einem Schritt und ist damit zeitlich optimal. Es wird bearbeitet. In diesem #Tutorial werden wir versuchen, Sie mit diesem Algorithmus und seiner Verwendung vertraut zu machen.

#PyTorch ist eines der beliebtesten KI-Tools, das vom Artificial Intelligence Research Laboratory von Facebook entwickelt wurde. Das Tool wurde 2016 eingeführt und wurde bisher von großen Projekten der künstlichen Intelligenz eingesetzt. Das KI-Modell Transformer, eines der weltweit bekanntesten Modelle der künstlichen Intelligenz, hat dieses Werkzeug für die Entwicklung verwendet. In diesem Tutorial haben wir versucht, Ihnen die einfachsten und schnellsten Teile dieses Tools beizubringen. Voraussetzung für diese Ausbildung ist der #Python_ Grundkurs und Kenntnisse der Künstlichen Intelligenz und #Deep_Learning_.

Der #Metaheuristische Reptile Search Optimization Algorithm (RSA) ist einer der Optimierungsalgorithmen, die vom Belagerungs- und Jagdverhalten von Krokodilen inspiriert sind. Er wurde 2023 eingeführt und ist einer der attraktivsten Algorithmen zur Lösung einiger nichtlinearer Probleme. In diesem Tutorial erklären wir diesen Algorithmus und wie man ihn bei verschiedenen Problemen einsetzt.

Der Gray Wolf Optimization Algorithm (GWO) ist einer der vorgeschlagenen #Metaheuristische-Algorithmen im Bereich der Optimierung nichtlinearer Probleme, der sich bei verschiedenen Problemen als sehr effizient erwiesen hat. Der Algorithmus wurde 2014 von Sayed Muhammad und Ali Mirjalili und Andrew Lewis entwickelt und unter einem Artikel im Journal of Software Advances bei Elsevier veröffentlicht. In diesem #Tutorial haben wir versucht, diesen Algorithmus kurz und einfach zu lehren und zu erklären, wie man ihn bei verschiedenen Problemen einsetzt.

Der Waloptimierungsalgorithmus (WOA) ist einer der vorgeschlagenen #Metaheuristische-Algorithmen im Bereich der Optimierung nichtlinearer Probleme, der sich in verschiedenen Problemen als sehr effizient erwiesen hat. Der Algorithmus wurde 2016 von Ali Mirjalili und Andrew Lewis entwickelt und unter einem Artikel im Journal of Software Advances von Elsevier veröffentlicht. In diesem Tutorial haben wir versucht, diesen Algorithmus auf einfache und einfache Weise zu erklären und wie man ihn bei verschiedenen Problemen einsetzt.

#Metaheuristische Moth Flame Optimierungsalgorithmus ist einer der Optimierungsalgorithmen, die vom natürlichen Phänomen der kollektiven Intelligenz von Schmetterlingen beeinflusst werden, die sich im Dunkeln auf die Flamme zubewegen. Er wurde 2015 eingeführt und ist einer der attraktivsten Algorithmen zur Lösung einiger nichtlinearer Probleme. In diesem Tutorial erklären wir diesen Algorithmus und wie man ihn bei verschiedenen Problemen einsetzt.

#Metaheuristische Crow Search Optimierungsalgorithmus (BWO) ist einer der Optimierungsalgorithmen, die durch das einzigartige Verhalten der Schwarzen Witwe bei der Paarung beeinflusst werden. Er wurde 2017 eingeführt und ist einer der attraktivsten Algorithmen zur Lösung einiger nichtlinearer Probleme. In diesem Tutorial erklären wir diesen Algorithmus und wie man ihn bei verschiedenen Problemen einsetzt.

#Metaheuristische Harris Hawks optimization algorithm (HHO) ist einer der Optimierungsalgorithmen, die durch das Verhalten von Herin Falcon in der Natur beeinflusst werden. Er wurde 2017 eingeführt und ist einer der attraktivsten Algorithmen zur Lösung einiger nichtlinearer Probleme. In diesem Tutorial erklären wir diesen Algorithmus und wie man ihn bei verschiedenen Problemen einsetzt.

#Metaheuristische Imperialist Competitive Optimierungsalgorithmus (ICA) ist einer der Optimierungsalgorithmen, die durch das Verhalten von Imperien und Kolonien entstanden sind. Der Algorithmus wurde 2007 eingeführt. In diesem Tutorial erklären wir diesen Algorithmus und wie man ihn bei verschiedenen Problemen einsetzt.

Der #Metaheuristische Penguin Emperor Optimization Algorithm (EPO) ist ein Optimierungsalgorithmus, der entwickelt wurde, um Clustering-Probleme basierend auf dem Verhalten von Kaiserpinguinen im Winter 2021 zu lösen. In diesem Tutorial versuchen wir, diesen Algorithmus und seine Verwendung zu erklären.

#Metaheuristische Crow Search Optimization Algorithm (CSA) ist einer der Optimierungsalgorithmen, die durch das natürliche Phänomen der Crow Search für Lebensmittel beeinflusst werden. Er wurde 2020 eingeführt und ist einer der attraktivsten Algorithmen zur Lösung einiger nichtlinearer Probleme. In diesem Tutorial erklären wir diesen Algorithmus und wie man ihn bei verschiedenen Problemen einsetzt.

Der #Metaheuristische Ant Lion Optimierungsalgorithmus (ALO) wurde 2017 von Mirjalili entwickelt und eingeführt Dieser Algorithmus basiert auf dem Verhalten von Ameisen in der Natur. In diesem Algorithmus versuchen Ameisen, die Antworten im Suchraum zu verbessern. Sie navigieren nach dem Zufallsprinzip durch den Suchraum und erhalten mit den richtigen Funktionen bessere Antworten. In diesem #Tutorial werden wir diesen Algorithmus und seine Verwendung erklären.

Der Tabu Search-Algorithmus (TS) ist einer der ältesten, aber effektiven Optimierungsalgorithmen, der in den 1980er Jahren entwickelt wurde und auf der Idee basiert, das Steckenbleiben in lokalen Extremitätspunkten zu verhindern. In diesem #Tutorial versuchen wir, dies und seine Verwendung kurz zu erklären.

Der Sinus-Kosinus-Optimierungsalgorithmus #Metaheuristische ist einer der Optimierungsalgorithmen, der verwendet wird, um mehrere Bestätigungsstochastiken zu generieren und sich mit Sinus- und Kosinusfunktionen zur besten Lösung zu bewegen. Er wurde 2016 eingeführt und ist einer der attraktivsten Algorithmen zur Lösung einiger nichtlinearer Probleme. In diesem Tutorial erklären wir diesen Algorithmus und wie man ihn bei verschiedenen Problemen einsetzt.

Der genetische Algorithmus ist eine #Metaheuristische-Optimierungsmethode, die von der Evolution der Arten in der Natur beeinflusst wird. Sie wurde in den 1960er Jahren von John Holland entwickelt und wird bis heute von Forschern in vielen Bereichen eingesetzt. In diesem Tutorial haben wir versucht, diesen Algorithmus zu erklären und wie man ihn bei verschiedenen Problemen einsetzt.

Der Glühwürmchen-Optimierungsalgorithmus (FA) wird durch das Verhalten von Glühwürmchen in der Nacht beeinflusst, um Nahrung zu finden, und durch die Nachahmung dieses Phänomens versucht er, im Suchraum nach Antworten zu suchen. In diesem #Tutorial haben wir versucht, diesen Algorithmus und seine Verwendung zu erklären.

Der Glühwürmchen-Optimierungsalgorithmus (FA) wird durch das Verhalten von Glühwürmchen in der Nacht beeinflusst, um Nahrung zu finden, und durch die Nachahmung dieses Phänomens versucht er, im Suchraum nach Antworten zu suchen. In diesem #Tutorial haben wir versucht, diesen Algorithmus und seine Verwendung zu erklären.

Der Grasshopper Optimierungsalgorithmus (GOA) ist ein #Metaheuristische-Optimierungsalgorithmus, der 2017 von Mirjalili entwickelt und eingeführt wurde. Dieser Algorithmus basiert auf dem Verhalten von Grasshopper in der Natur. In diesem Algorithmus versuchen Grasshopper, die Antworten im Suchraum zu verbessern. In diesem Tutorial erklären wir diesen Algorithmus und wie man ihn verwendet.

Der Dragonfly-Optimierungsalgorithmus (DA) ist ein #Metaheuristische-Optimierungsalgorithmus, der auf dem Verhalten von Libellen in der Natur basiert. In diesem Algorithmus wird eine Reihe von stochastischen Lösungen für das Optimierungsproblem angegeben, und in jeder Iteration werden die besten Lösungen unter Verwendung geeigneter Beziehungen aktualisiert. In diesem Tutorial versuchen wir, diesen Algorithmus zu untersuchen und wie man ihn bei Problemen einsetzt.

Der Gray Wolf Optimization Algorithm (GWO) ist einer der vorgeschlagenen #Metaheuristische-Algorithmen im Bereich der Optimierung nichtlinearer Probleme, der sich bei verschiedenen Problemen als sehr effizient erwiesen hat. Der Algorithmus wurde 2014 von Sayed Muhammad und Ali Mirjalili und Andrew Lewis entwickelt und unter einem Artikel im Journal of Software Advances bei Elsevier veröffentlicht. In diesem #Tutorial haben wir versucht, diesen Algorithmus kurz und einfach zu lehren und zu erklären, wie man ihn bei verschiedenen Problemen einsetzt.

Der Particle Swarm Optimization Algorithm (PSO) ist ein vorgeschlagener #Metaheuristische-Optimierungsalgorithmus, der von James Kennedy und Michael Clerk in den 1990er Jahren entwickelt wurde. Dieser Algorithmus ist vom Gruppenverhalten inspiriert, das eine Art kollektive Intelligenz schafft, und ist einer der ersten und wichtigsten Optimierungsalgorithmen, die bereits zur Lösung verschiedener Probleme eingesetzt werden. In diesem #Tutorial haben wir versucht, den Algorithmus kurz und einfach zu erklären und wie man ihn bei verschiedenen Problemen einsetzt.

Der Ameisenkolonie-Optimierungsalgorithmus (ACO) ist einer der vorgeschlagenen #Metaheuristische-Algorithmen im Bereich der Optimierung, der aus der Bewegung von Ameisen abgeleitet wird, um die Umgebung während der Suche zu dominieren. Der Algorithmus wurde 1991 erfunden und erfreut sich bisher großer Beliebtheit. In diesem Tutorial haben wir versucht, diesen Algorithmus auf einfache und einfache Weise zu lehren und wie man ihn bei verschiedenen Problemen einsetzt.

Wenn Sie in der Technik und Informatik arbeiten, muss ich #MATLAB wahrscheinlich nicht vorstellen. #MATLAB ist zwar nicht die leistungsstärkste Computersoftware der Welt, aber definitiv eine der besten. In diesem Tutorial haben wir versucht, Ihnen die Grundlagen des Programmierens mit dieser wissenschaftlichen Software so einfach und intensiv wie möglich zu vermitteln. Nachdem Sie sich dieses Tutorial angesehen haben, sind Sie bereit, eine Vielzahl von fortgeschritteneren wissenschaftlichen Tutorials mit dieser Software zu erlernen.