Evolutionary Computation and its Applications

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Evolutionary Computation and its Applications

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Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung „Applied AI for Engineers and Scientists: Foundations“

Dozent: Bo Liu

1.738 bereits angemeldet

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3 Module

Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.

33 Bewertungen

Stufe Anfänger

Empfohlene Erfahrung

9 Stunden zu vervollständigen

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Was Sie lernen werden

Explain core optimization concepts used in science and engineering.
Apply genetic algorithms and particle swarm optimization in MATLAB to science and engineering optimization problems.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Applied Mathematics
Kategorie: Engineering Design Process
Kategorie: Engineering Analysis
Kategorie: Mathematical Modeling
Kategorie: Model Optimization

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In diesem Kurs gibt es 3 Module

This course introduces the foundations of optimization and shows how AI can be applied to real-world science and engineering optimization problems. You will learn about evolutionary computation, a branch of AI for optimization.

You will explore two widely used AI-based optimization techniques: genetic algorithms and particle swarm optimization. Along the way, you will learn how these methods work, when to use them, and how to implement them in MATLAB toolboxes to solve design and decision-making problems. The course combines core concepts with practical science and engineering case studies, helping you move from theory to application. By the end of the course, you will be able to define optimization problems and use AI methods to obtain solutions in realistic contexts. In partnership with MathWorks, enrolled learners receive access to MATLAB for the duration of the course.

One of the most important applications of AI in science and engineering is optimization. This module introduces fundamental concepts in optimization. After learning this module, students will be able to:

Das ist alles enthalten

12 Videos11 Lektüren1 Aufgabe

12 VideosInsgesamt 75 Minuten

Welcome to the specialization - Applied AI for Engineers and Scientists: Foundations6 Minuten
Introduction to Module 4's Study1 Minute
Introduction to Optimization: Concepts and Applications10 Minuten
Introduction to Optimization: Further Applications6 Minuten
Optimization Objectives and Constraints: Objectives and Constraints6 Minuten
Optimization Objectives and Constraints: Multiple Objectives9 Minuten
Global and Local Optimization: Concepts10 Minuten
Formulate Engineering Problems to Optimization Problems: Procedures and A Case Study11 Minuten
Case Studies (1)4 Minuten
Case Studies (2)7 Minuten
Case Studies (3)3 Minuten
Case Studies (4)1 Minute

11 LektürenInsgesamt 90 Minuten

Specialization and Course Structure10 Minuten
Specialization Sample Certificate10 Minuten
Stay connected with UofG Online5 Minuten
Why Optimization Matters in Engineering and Science5 Minuten
Optimization and Evolutionary Computation in AI5 Minuten
Materials about Optimization10 Minuten
Materials about Optimization Objectives and Constraints10 Minuten
Materials about Global and Local Optimization10 Minuten
Materials about Optimization Problem Formulation10 Minuten
Materials about Case Studies10 Minuten
Module 4 Recap5 Minuten

1 AufgabeInsgesamt 30 Minuten

Module 4 Quiz30 Minuten

This module introduces genetic algorithm (GA), which is a famous optimization method inspired by the intelligence of the evolution process. After learning this module, students will be able to:

Das ist alles enthalten

9 Videos12 Lektüren1 Aufgabe1 App-Element

9 VideosInsgesamt 60 Minuten

Introduction to Module 5's Study1 Minute
Genetic Algorithm: A First Introduction7 Minuten
Genetic Algorithm: A Demo8 Minuten
Genetic Algorithms: GA Representation, Initialization and Selection11 Minuten
Genetic Algorithms: GA Crossover and Mutation8 Minuten
Genetic Algorithms: GA Stopping Criterion and Summary6 Minuten
Use GA via MATLAB: GA Function7 Minuten
Use GA via MATLAB: Employ the Function7 Minuten
Use GA via MATLAB: Case Studies6 Minuten

12 LektürenInsgesamt 80 Minuten

How to Access MATLAB Online5 Minuten
Materials on Genetic Algorithms10 Minuten
How Genetic Algorithms Solve Optimization Problems5 Minuten
Materials on Genetic Algorithms10 Minuten
How GA Operators Work Together5 Minuten
Materials on Using Genetic Algorithms10 Minuten
Using Genetic Algorithms Effectively in MATLAB5 Minuten
Materials on Case Studies10 Minuten
Solving Real Engineering Problems with Genetic Algorithms5 Minuten
Objective function for Assignment 55 Minuten
Applying Genetic Algorithms to a Real Engineering Design Problem5 Minuten
Module 5 Recap5 Minuten

1 AufgabeInsgesamt 30 Minuten

Module 5 Quiz30 Minuten

1 App-ElementInsgesamt 30 Minuten

Module 5 Assignment30 Minuten

This module introduces particle swarm optimization (PSO). Swarm intelligence has attracted much attention in the AI field and PSO is a renowned global optimization algorithm based on swarm intelligence. After learning this module, students will be able to:

Das ist alles enthalten

7 Videos8 Lektüren1 Aufgabe1 App-Element

7 VideosInsgesamt 43 Minuten

Introduction to Module 6's Study1 Minute
Particle Swarm Optimization: A First Introduction7 Minuten
Particle Swarm Optimization: Operators7 Minuten
Particle Swarm Optimization: Workflow Demo12 Minuten
Use PSO via MATLAB: PSO Function7 Minuten
Use PSO via MATLAB: Employ the Function4 Minuten
Use PSO via MATLAB: Case Studies6 Minuten

8 LektürenInsgesamt 55 Minuten

Materials on Particle Swarm Optimization10 Minuten
Understanding Particle Swarm Optimization Mechanics5 Minuten
Materials on Using Particle Swarm Optimization10 Minuten
Materials on Using Particle Swarm Optimization10 Minuten
Applying PSO to a Real Engineering System5 Minuten
Objective function for Assignment 65 Minuten
Module 6 Recap5 Minuten
Keeping Learning with UofG Online5 Minuten

1 AufgabeInsgesamt 30 Minuten

Module 6 Quiz30 Minuten

1 App-ElementInsgesamt 30 Minuten

Module 6 Assignment30 Minuten

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Dozent

Bo Liu

University of Glasgow

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Status: Kostenloser Testzeitraum

Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?

Felipe M.

Lernender seit 2018

„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“

Jennifer J.

Lernender seit 2020

„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“

Larry W.

Lernender seit 2021

„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“

Chaitanya A.

„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“

Bewertungen von Lernenden

5 Sterne
97,05 %
4 Sterne
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5.0

Geprüft am 21. Nov. 2025

The course’s emphasis on robustness and adaptability in evolutionary solutions has equipped me to handle noisy data and dynamic environments in real-time control systems.

5.0

Geprüft am 21. Nov. 2025

The instructor’s expertise in evolutionary multi-objective optimization (EMO) helped me tackle complex trade-offs in sustainable urban planning projects.

5.0

Geprüft am 10. Nov. 2025

Amazing lectures, I have learnt a lot. Many thanks.

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