Witam wszystkich w repozytorium do kursu video "Inteligencja obliczeniowa. Algorytmy genetyczne i programowanie równoległe"!

Na wstępie należą się podziękowania redakcji wydawnictwa Helion oraz dwóm osobom: 1. Mojej żone Alicji, za wyrozumiałość, gdy nasze mieszkanie zmieniało się w studio nagraniowe o mało standardowych godzinach dnia i nocy; 2. Mojemu tacie Tomaszowi, za wiele nocy spędzonych nad uczeniem mnie programowania w Pascalu, gdy byłem jeszcze w gimnazjum.

Struktura repozytorium jest następująca: - folder "01wstep" zawiera zeszyty z użytecznymi bibliotekami w Pythonie, przykładami programowania obiektowego oraz skryptem do aplikacji okienkowej prostego kalkulatora; - folder "02algorytmygenetyczne" zawiera zeszyty z optymalizacją funkcji oraz rozwiązaniami problemu plecakowego/złodzieja za pomocą algorytmów genetycznych z wykorzystaniem biblioteki PyGAD - dodatkowo w tym folderze znajdują się wszystkie pliki związane z pierwszym projektem, czyli rozwiązaniem problemy labiryntu; - folder "03programowanie_rownolegle" zawiera skrypty do uruchomienia za pomocą PyPy bądź CPython, profilowania kodu, generowania danych oraz pracy z wątkami i procesami - ponadto znajdują się tu również dane i praca domowa związana z przetwarzaniem danych za pomocą wątków oraz drugi projekt, czyli mnożenie dowolnie dużych macierzy kwadratowych równolegle; - folder "notatki" z plikami PDF z tym, co pisałem podczas filmów teoretycznych.

Dodatkowo w repozytorium można znaleźć notatki z filmów teoretycznych i nieco przydatnych linków. Pomijając skrypty do aplikacji okienkowej oraz te stworzone do porównywania różnych implementacji Pythona, wszystko można uruchomić w Google Colaboratory. W razie potrzeby zachęcam do komentarzy i zgłaszania chęci kontaktu tutaj, w repozytorium. Zwłaszcza, jeśli zauważy się niedociągnięcia - jestem tylko człowiekiem i mogłem coś przeoczyć ;) albo czegoś nie wiedzieć. W razie kłopotów z korzystaniem z repozytorium zapraszam do tworzenia issues oraz dyskusji tu, na GitHub.

Spis treści do filmów w kursie: 01. Wstęp - 01.00 - Zwiastun - 01.01 - Krótko o kursie & polecane materiały - 01.02 - Krótka prezentacja gotowego repozytorium (https://www.github.com/gnypit/helioniopart1) - 01.03 - Instalacja Pythona, instalowanie bibliotek, korzystanie z Google Colaboratory - 01.04 - Typy danych, struktury danych, klasy (programowanie obiektowe) - teoria - 01.05 - Stworzenie repozytorium Git, obsługa Jupytera oraz początek "projektu" kalkulatora - 01.06 - Kalkulator c.d - 01.07 - Kalkulator c.d. - 01.08 - Kalkulator - koniec wersji w zeszycie Jupytera - 01.09 - Predefiniowane metody dla klas w Pythonie - 01.10 - Kalkulator jako aplikacja okienkowa cz. 1 - 01.11 - Kalkulator jako aplikacja okienkowa cz. 2 - 01.12 - Kalkulator jako aplikacja okienkowa cz. 3 - 01.13 - Używanie biblioteki numpy oraz matplotlib - 01.14 - Używanie biblioteki plotly - 01.15 - Krótko o bibliotekach pandas i seaborn - BONUS 01 - Funkcje, przestrzenie, miary i metryki - BONUS 02 - Prawdopodobieństwo & ekstrema funkcji 02. Wprowadzenie do algorytmów genetycznych z biblioteką pygad - 02.01 - Fundamenty algorytmów genetycznych - teoria - 02.02 - Operatory selekcji - ranking i losowy - teoria - 02.03 - Operatory selekcji - rangowy: liniowy i ekspotencjalny - teoria - 02.04 - Operatory selekcji - turniej + pseudokody - teoria - 02.05 - Operatory krzyżowania - teoria - 02.06 - PyGAD: strona www & dokumentacja - 02.07 - PyGAD ćw. nr 1: Optymalizacja funkcji wytrzymałości stopu - 02.08 - PyGAD ćw. nr 2: Problem partycji - cz. 1 - 02.09 - PyGAD ćw. nr 2: Problem partycji - cz. 2 - 02.10 - PyGAD ćw. nr 3: Problem "złodzieja" - 02.11 - PyGAD ćw. nr 3: Problem "złodzieja" c.d. - jak ewaluować kod - 02.12 - Projekt nr 1: Rozwiązywanie labiryntu cz. 1 (teoria & nieco o symulacjach) - 02.13 - Projekt nr 1: Rozwiązywanie labiryntu cz. 2 - 02.14 - Projekt nr 1: Rozwiązywanie labiryntu cz. 3 - 02.15 - Projekt nr 1: Rozwiązywanie labiryntu cz. 4 - 02.16 - Projekt nr 1: Rozwiązywanie labiryntu cz. 5 - 02.17 - Podsumowanie rozdziału nr 2 i zapowiedź rozdziału nr 3 03. Podstawy programowania równoległego - 03.01 - Omówienie idei programowania równoległego, procesów, wątków, oraz problemów CPU- bądź I/O-bound - 03.02 - Krótko o Python 3.13; omówienie kompilatorów i interpreterów - 03.03 - Używanie PyPy - 03.04 - Profilowanie kodu - 03.05 - Blokady i bariery na przykładzie przetwarzania danych tekstowych wątkami - 03.06 - Zmienne warunkowe, race condition - symulacja konta bankowego - 03.07 - Równoległe pobieranie danych za pomocą API i ich przetwarzanie - wątki c.d. - 03.08 - Trochę teorii związanej z macierzami - 03.09 - Projekt nr 2: mnożenie macierzy w sposób równoległy cz. 1 - 03.10 - Projekt nr 2: mnożenie macierzy w sposób równoległy cz. 2 - 03.11 - Projekt nr 2: mnożenie macierzy w sposób równoległy cz. 3 - 03.12 - Podsumowanie rozdziału 3 i zapowiedź równoległych algorytmów genetycznych w drugiej części kursu

Aby nie popełniać autoplagiatu, już na tym etapie wspomnę, że część kodów jest inspirowana innym repozytorium: https://github.com/gnypit/pyqkd

Ponadto należą się ukłony wobec wszelkich twórców oraz osób kontrybuujących do powstawania Pythona i bibliotek, których tu używaliśmy, z PyGAD na czele.

Finalnie, coby nieco autopromocji też było, zachęcam do zapoznania się z moimi publikacjami oraz zespołami naukowymi, z którymi mam przyjemność pracować: - ResearchGate https://www.researchgate.net/profile/Jakub-Gnyp?ev=hdr_xprf - Zakład Spektroskopii Fazy Skondensowanej (Instytut Fizyki Doświadczalnej, Uniwersytet Gdański) https://cmsd.ug.edu.pl/ - Grupa badawcza Kwantowego Cyberbezpieczeństwa i Komunikacji w Międzynarodowym Centrum Teorii Technologii Kwantowych https://ictqt.ug.edu.pl/pages/quantum-cybersecurity-and-communication/

Do kontaktu zachęcam tutaj: https://www.linkedin.com/in/gnypit/

Powodzenia w nauce! Jakub T. Gnyp