这门大学课程将使你能够以实用的方式更新你在仿生计算方面的知识，100%在线，而不会牺牲最大的学术严谨性” 

这个课程针对那些有兴趣在仿生计算方面获得更高层次知识的人。主要目的是使学生能够在现实世界中，在再现他们未来可能遇到的工作环境中，以严谨和现实的方式应用本大学课程所学到的知识。   

该大学课程将为学生从事计算机工程的专业实践做好准备，这要归功于适应该领域新技术和创新性的横向和多功能训练。你将从该领域的专业人士那里获得有关仿生计算的广泛知识。 

专业人员应抓住机会，以 100% 在线的形式参加培训，而不必放弃自己的义务。提升知识水平，获得资格证书，促进个人和职业发展。

在家里就可以通过这个强化课程接受仿生计算培训" 

这门仿生计算大学课程包含市场上最完整又最新的教学课程。培训的主要特点是：

• 开发由仿生计算专家提供的 100 个模拟场景
• 其图形、示意图和非常实用的内容构成了它们的构思，收集了有关仿生计算的科学和实用信息
• 仿生计算的最新进展
• 包含以推进进行自我评估过程为目的实践
• 基于案例法的互动学习系统及其在真实实践中的应用
• 这将由理论讲座，向专家提问，关于争议性问题的讨论论坛和个人反思工作来补充
• 内容可以通过任何有互联网连接的固定或便携设备访问

这个课程将帮助你提高技能，更新仿生计算方面的知识" 

教学人员包括电脑工程领域的专业人员，他们将自己的工作经验融入到培训中，还包括知名企业和著名大学的公认专家。

由于多媒体内容是用最新的教育技术开发的，将专业人员进行情境式的学习也就是说，一个模拟的环境将提供沉浸式的学习程序，在真实的情况下进行培训。

这个课程的设计基于问题的学习，通过教学人员必须尝试解决整个课程中出现的不同专业实践情况。为此，具有丰富教学经验的知名仿生计算专家将通过创新的互动视频系统为专业人员提供帮助。 

利用最新的教育技术，足不出户就能快速掌握仿生计算技术”

向该领域的专家了解仿生计算的最新技术”

内容结构是由计算机工程专业团队设计的，他们了解时事的相关性，以便能够深入这一知识领域，目的是通过现有的最新教育技术，从人文角度丰富学生的知识，提高仿生计算的知识水平。

这门仿生计算的大学课程包含了市场上最完整又最新的学习计划” 

模块1.仿生计算

1.1. 仿生计算简介

1.1.1. 仿生计算简介

1.2. 社会适应算法

1.2.1. 基于蚁群的仿生计算
1.2.2. 蚁群算法的变体
1.2.3. 粒子云计算

1.3.遗传算法

1.3.1. 总体结构
1.3.2. 主要算子的实现

1.4. 遗传算法的空间探索-开发策略

1.4.1. CHC算法
1.4.2.多模式问题

1.5. 进化计算模型 I

1.5.1. 进化策略
1.5.2. 进化编程
1.5.3. 基于差分进化的算法

1.6. 进化计算模型 II

1.6.1. 基于分布估计(EDA)的演化模型
1.6.2. 遗传编程

1.7. 进化规划应用于学习问题

1.7.1. 基于规则的学习
1.7.2. 实例选择问题中的进化方法

1.8. 多目标问题

1.8.1. 支配的概念
1.8.2. 进化算法在多目标问题中的应用

1.9. 神经网络 I

1.9.1. 神经网络简介
1.9.2. 神经网络的实际例子

1.10. 神经网络 II

1.10.1. 神经网络在医学研究中的用例
1.10.2. 神经网络在经济学中的使用案例
1.10.3. 神经网络在计算机视觉中的使用案例

一次独特，关键和决定性的培训经历，促进你的职业发展"