Tensorflow — это инструмент #Открытый_исходный_код, разработанный Google в 2015 году. Этот инструмент является одним из самых мощных и важных исследовательских инструментов в мире искусственного интеллекта, и в этом #Учебное_пособие мы постарались научить вас самым простым и быстрым частям этого инструмента. Обязательным условием #Учебное_пособие является вводный курс #Python и знание основ искусственного интеллекта.

Алгоритм YOLO, что расшифровывается как You Only Look Once, является одним из самых популярных и известных алгоритмов распознавания объектов на изображениях, используемым в области машинного зрения и обработки изображений, и на сегодняшний день опубликован в нескольких изданиях. В отличие от некоторых других алгоритмов, которые выполняют распознавание объектов в несколько этапов, этот алгоритм выполняет эту задачу только за один шаг, что делает его оптимальным с точки зрения времени. Он будет обработан. В этом #Учебное_пособие мы постараемся ознакомить вас с этим алгоритмом и тем, как им пользоваться.

#PyTorch — один из самых популярных инструментов искусственного интеллекта, разработанный Исследовательской лабораторией искусственного интеллекта Facebook. Инструмент был представлен в 2016 году и до сих пор используется в крупных проектах искусственного интеллекта. Модель Transformer AI, одна из самых известных в мире моделей искусственного интеллекта, использовала этот инструмент для разработки. В этом уроке мы постарались научить вас самым простым и быстрым частям этого инструмента. Обязательным условием для этого обучения является базовый курс #Python и знание искусственного интеллекта и #Глубокое_обучение.

Алгоритм оптимизации Reptile Search #Метаэвристические (RSA) является одним из алгоритмов оптимизации, вдохновленных поведением осады и охоты на крокодилов. Он был представлен в 2023 году и является одним из самых привлекательных алгоритмов для решения некоторых нелинейных задач. В этом руководстве мы объясним этот алгоритм и то, как его использовать в различных задачах.

Алгоритм оптимизации Серого волка (GWO) является одним из предложенных алгоритмов #Метаэвристические в области оптимизации нелинейных задач, который показал значительную эффективность в различных задачах. Алгоритм был разработан Сайедом Мухаммадом, Али Мирджалили и Эндрю Льюисом в 2014 году и опубликован в статье в Journal of Software Advances в Elsevier. В этом #Учебное_пособие мы постарались кратко и легко обучить этому алгоритму и объяснить, как его использовать в различных задачах.

Алгоритм китовой оптимизации (WOA) является одним из предложенных алгоритмов #Метаэвристические в области оптимизации нелинейных задач, который показал значительную эффективность в различных задачах. Алгоритм был разработан Али Мирджалили и Эндрю Льюисом в 2016 году и опубликован в статье в журнале Elsevier Journal of Software Advances. В этом уроке мы постарались объяснить этот алгоритм простым и понятным способом, а также то, как его использовать в различных задачах.

Алгоритм оптимизации Moth Flame #Метаэвристические является одним из алгоритмов оптимизации, на которые влияет природное явление коллективного интеллекта бабочек, которые движутся навстречу пламени в темноте. Он был представлен в 2015 году и является одним из самых привлекательных алгоритмов для решения некоторых нелинейных задач. В этом руководстве мы объясним этот алгоритм и то, как его использовать в различных задачах.

Алгоритм оптимизации Crow Search #Метаэвристические (BWO) — один из алгоритмов оптимизации, на который влияет уникальное поведение паука черной вдовы во время спаривания. Он был представлен в 2017 году и является одним из самых привлекательных алгоритмов для решения некоторых нелинейных задач. В этом руководстве мы объясним этот алгоритм и то, как его использовать в различных задачах.

Алгоритм оптимизации Harris Hawks #Метаэвристические (HHO) — один из алгоритмов оптимизации, на который влияет поведение Herin Falcon в природе. Он был представлен в 2017 году и является одним из самых привлекательных алгоритмов для решения некоторых нелинейных задач. В этом руководстве мы объясним этот алгоритм и то, как его использовать в различных задачах.

Алгоритм оптимизации Imperialist Competitive #Метаэвристические (ICA) является одним из алгоритмов оптимизации, который был создан поведением империй и колоний. Алгоритм был представлен в 2007 году. В этом руководстве мы объясним этот алгоритм и то, как его использовать в различных задачах.

#Метаэвристические Penguin Emperor Optimization Algorithm (EPO) — алгоритм оптимизации, предназначенный для решения задач кластеризации на основе поведения императорских пингвинов зимой в 2021 году. В этом уроке мы попытаемся объяснить этот алгоритм и то, как его использовать.

Алгоритм оптимизации Crow Search #Метаэвристические (CSA) — один из алгоритмов оптимизации, на который влияет природное явление Crow Search для продуктов питания. Он был представлен в 2020 году и является одним из самых привлекательных алгоритмов для решения некоторых нелинейных задач. В этом руководстве мы объясним этот алгоритм и то, как его использовать в различных задачах.

Алгоритм оптимизации Ant Lion #Метаэвристические (ALO) был разработан и представлен в 2017 году компанией Mirjalili Этот алгоритм основан на поведении муравьев в природе. В этом алгоритме муравьи стремятся улучшить ответы в пространстве поиска. Они случайным образом перемещаются по поисковому пространству и получают более качественные ответы, используя нужные функции. В этом #Учебное_пособие мы собираемся объяснить этот алгоритм и то, как его использовать.

Алгоритм Tabu Search (TS) — один из старейших, но эффективных алгоритмов оптимизации, который был разработан в 1980-х годах и основан на идее предотвращения застревания в локальных крайних точках. В этом #Учебное_пособие мы постараемся кратко объяснить это и то, как им пользоваться.

Алгоритм синус-косинусной оптимизации #Метаэвристические является одним из алгоритмов оптимизации, который используется для генерации множественного подтверждающего стохастика и движения к наилучшему решению с помощью синусоидальных и косинусных функций. Он был представлен в 2016 году и является одним из самых привлекательных алгоритмов для решения некоторых нелинейных задач. В этом руководстве мы объясним этот алгоритм и то, как его использовать в различных задачах.

Генетический алгоритм — это метод оптимизации #Метаэвристические, на который повлияла эволюция видов в природе. Он был разработан John Holland в 1960-х годах и до сих пор используется исследователями во многих областях. В этом уроке мы постарались объяснить этот алгоритм и то, как его использовать в различных задачах.

Алгоритм оптимизации светлячков (FA) подвержен влиянию поведения светлячков в ночное время для поиска пищи и, имитируя это явление, пытается искать ответы в пространстве поиска. В этом #Учебное_пособие мы попытались объяснить этот алгоритм и то, как его использовать.

Алгоритм оптимизации светлячков (FA) подвержен влиянию поведения светлячков в ночное время для поиска пищи и, имитируя это явление, пытается искать ответы в пространстве поиска. В этом #Учебное_пособие мы попытались объяснить этот алгоритм и то, как его использовать.

Алгоритм оптимизации Grasshopper (GOA) — это алгоритм оптимизации #Метаэвристические, который был разработан и представлен компанией Mirjalili в 2017 году. Этот алгоритм основан на поведении Grasshopper в природе. В этом алгоритме Grasshopper стремимся улучшить ответы в пространстве поиска. В этом уроке мы объясним этот алгоритм и то, как его использовать.

Алгоритм оптимизации стрекоз (DA) — это алгоритм оптимизации #Метаэвристические, основанный на поведении стрекоз в природе. В этом алгоритме дается набор стохастических решений для задачи оптимизации, и в каждой итерации лучшие решения обновляются с помощью соответствующих соотношений. В этом руководстве мы попытаемся изучить этот алгоритм и то, как его использовать в задачах.

Алгоритм оптимизации Серого волка (GWO) является одним из предложенных алгоритмов #Метаэвристические в области оптимизации нелинейных задач, который показал значительную эффективность в различных задачах. Алгоритм был разработан Сайедом Мухаммадом, Али Мирджалили и Эндрю Льюисом в 2014 году и опубликован в статье в Journal of Software Advances в Elsevier. В этом #Учебное_пособие мы постарались кратко и легко обучить этому алгоритму и объяснить, как его использовать в различных задачах.

Алгоритм оптимизации роя частиц (PSO) — алгоритм оптимизации #Метаэвристические, разработанный Джеймсом Кеннеди и Майклом Клерком в 1990-х годах. Этот алгоритм вдохновлен групповым поведением, которое создает своего рода коллективный разум и является одним из первых и самых важных алгоритмов оптимизации, которые уже используются для решения различных задач. В этом #Учебное_пособие мы постарались кратко и доступно объяснить алгоритм и то, как его использовать в различных задачах.

Алгоритм оптимизации муравьиной колонии (ACO) является одним из предложенных алгоритмов #Метаэвристические в области оптимизации, который выводится из движения муравьев, чтобы доминировать в окружающей среде во время поиска. Алгоритм был изобретен в 1991 году и до сих пор пользуется большой популярностью. В этом уроке мы постарались простым и понятным образом научить этому алгоритму и тому, как его использовать в различных задачах.