• contact@mooc-francophone.com

Optimisation Stochastique Évolutionnaire

Terminé

Le MOOC Optimisation Stochastique Évolutionnaire,vous permettra de découvrir comment optimiser par évolution artificielle et algorithmes génétiques parallèles des problèmes difficiles et multicritères pour obtenir de manière régulière des résultats compétitifs avec l’intelligence humaine en ingénierie et sciences appliquées.

Les participants peuvent évaluer ce cours et partager leur avis en cliquant ici

Université de Strasbourg

* MOOC Francophone est un annuaire. Nous n’organisons aucun cours, le lien « Inscription » vous redirige vers la page web des organisateurs.
  • icon

    Intervenant

    Pierre Collet
    Professeur à l’Université de Strasbourg dont il dirige le département d’informatique depuis 2011. Il a été trésorier et président de l’association Evolution Artificielle. Il a présidé les conférences internationales EA’01, EuroGP’06 et a co-organisé de nombreuses autres conférences internationales sur le sujet.

    Il a co-organisé la première école d’été sur l’évolution artificielle en 2006 et vient de publier un livre avec Shigeyoshi Tsutsui sur l’implémentation d’algorithmes évolutionnaires sur cartes GPGPU, ordinateurs massivement parallèles et écosystèmes de calcul.

  • icon

    Durée

    8  semaines
    Du 04 mai au 12 juillet 2015

  • icon

    Prérequis

    Bac scientifique et pour ceux qui désireraient mettre en oeuvre un algorithme évolutionnaire : programmation en C/C++ dans le cadre de la plateforme EASEA (ce qui implique un ordinateur sous linux et l’installation de la plateforme EASEA sur cet ordinateur).

  • icon

    Charge de travail

    5 heures / semaine

  • icon

    Coût

    Gratuit

  • icon

    Certification

    Attestation de suivi avec succès.

  • icon

    Déroulement

    Le MOOC comprend une semaine d’introduction au MOOC, 8 chapitres de cours répartis sur 8 semaines. Dans chaque chapitre; vous trouvez plusieurs unités contenant chacune : une pastille vidéo, un QCM, un support de cours, une activité participative.

    Un mini-projet sera proposé pour ceux qui savent programmer. Les participants sont invités à échanger et s’entraider sur les forums du MOOC.

  • icon

    Programme

    – Introduction au MOOC
    – Introduction aux problèmes d’optimisation
    – Algorithmes évolutionnaires
    – Plateforme EASEA
    – Programmation génétiqueStratégies d’évolution
    – Proposition de projet
    – Optimisation multi-critères
    – Parallélisation
    – Conclusion

  • icon

    Plateforme

    France Université Numérique (FUN)
    Plate-forme nationale française et propriété du Ministère de l’Enseignement Supérieur et de la Recherche. Elle est basée sur la technologie Open edX du MIT et de Harvard.

Evaluer ce cours !

Votre avis participe à une dynamique constructive pour les prochains sessions

0 50 100 1
50%
Moyenne des votes Je participe !
fermer

Merci pour votre contribution. Votre avis est en attente de modération avant publication. Après validation, vos données seront anonymisées.

fermer

Taux de satisfaction

Votre perception du cours doit rester constructive. Nous encourageons un débat sain et constructif entre concepteurs de MOOC et utilisateurs. Les avis sont modérés avant publication et les données sont anonymisées après contrôle. Pour évaluer ce cours, cliquez sur le lien bleu - Je participe ! - Merci de valider votre accord avec chacune des affirmations sur une échelle de 1 à 99. Les notes égales à 0 et 100 ne seront pas prises en compte. Merci de votre compréhension !

  • La durée des modules et le rythme de travail sont conformes à mes attentes.
    50%
  • Les ressources sont utiles et le contenu des modules est pertinent.
    50%
  • Les activités proposées facilitent la compréhension du cours
    50%
  • Les évaluations permettent de mesurer votre progression dans ce cours
    50%
  • Les échanges avec l’équipe pédagogique correspondent à vos besoins
    50%
  • Les interactions entre utilisateurs représentent une véritable valeur ajoutée
    50%
  • L’accès à la plateforme est simple, sa prise en main intuitive et la navigation facile
    50%

Pin It on Pinterest

Share This