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.

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Université de Strasbourg

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    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.

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    Durée

    8  semaines
    Du 04 mai au 12 juillet 2015

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    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).

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    Charge de travail

    5 heures / semaine

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    Coût

    Gratuit

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    Certification

    Attestation de suivi avec succès.

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    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.

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    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

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    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.

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