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.
Evolutionary Computation and its Applications
Evolutionary Computation and its Applications
Ce cours fait partie de Spécialisation "Applied AI for Engineers and Scientists: Foundations"
Instructeur : Bo Liu
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33 avis
niveau Débutant
Expérience recommandée
9 heures à compléter
Ce que vous apprendrez
Explain core optimization concepts used in science and engineering.
Apply genetic algorithms and particle swarm optimization in MATLAB to science and engineering optimization problems.
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Applied Mathematics
- Catégorie : Engineering Analysis
- Catégorie : Engineering Design Process
- Catégorie : Decision Support Systems
- Catégorie : Model Optimization
- Catégorie : Mathematical Modeling
Détails à connaître
Certificat partageable
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Évaluations
3 devoirs
Enseigné en Anglais
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées
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Pour quelles raisons les étudiants sur Coursera nous choisissent-ils pour leur carrière ?
Felipe M.
Étudiant(e) depuis 2018
’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’
Jennifer J.
Étudiant(e) depuis 2020
’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’
Larry W.
Étudiant(e) depuis 2021
’Lorsque j'ai besoin de cours sur des sujets que mon université ne propose pas, Coursera est l'un des meilleurs endroits où se rendre.’
Chaitanya A.
’Apprendre, ce n'est pas seulement s'améliorer dans son travail : c'est bien plus que cela. Coursera me permet d'apprendre sans limites.’
Avis des étudiants
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SS
5.0
Révisé le 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.
TT
5.0
Révisé le 21 nov. 2025
The instructor’s expertise in evolutionary multi-objective optimization (EMO) helped me tackle complex trade-offs in sustainable urban planning projects.
QH
5.0
Révisé le 10 nov. 2025
Amazing lectures, I have learnt a lot. Many thanks.
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