¿Cuál es la mejor manera de aprender algoritmos inspirados en la naturaleza? [cerrado]

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He completado el curso de aprendizaje automático (Stanford) y me interesa mucho, también después de algunas investigaciones, decidí que me gustaría aprender algoritmos inspirados en la naturaleza.

He encontrado algunos recursos como:

La primera referencia se ve bien y completa con pseudocódigo (que me da la posibilidad de implementar todo en Ruby, mi idioma preferido), y también brinda implementaciones de ruby ​​para cada código. Pero carece de ejercicios para practicar, lo cual creo que es una característica clave.

El segundo es algo que me inspiró mucho para comenzar a estudiar esta área, pero no tienen ningún curso o material para estudiar.

El tercero también se ve bien, pero tiene solo una pequeña cantidad de ejercicios y puede estar demasiado enfocado (me gustan los juegos, pero también quiero estudiar todo lo demás relacionado con algoritmos inspirados en la naturaleza). También está enfocado en C ++ (no es que sea un lenguaje difícil, pero no me gusta su limitación en comparación con ruby), y preferiría algo en Ruby o pseudocódigo (aunque no es mi principal prioridad).

¿Alguien sabe algo que también tenga ejercicios para complementar la teoría? ¿Hay algo mejor que aprender, con un enfoque particular en los ejercicios? (Tal vez cursos o video conferencias).

Rodrigo Ruiz
fuente
También tomé el curso de ML con Ng, ¡excelente curso y muy recomendable!
JonnyBoats
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Siempre he encontrado que es un buen ejercicio para diseñar y construir una aplicación práctica que use algoritmos que quiero aprender. Por ejemplo, cuando estaba trabajando recientemente con algoritmos bayesianos, escribí un clasificador de documentos.
jfrankcarr
De acuerdo, pero aún necesitaré la teoría y una idea para una aplicación.
Rodrigo Ruiz
Tome los ejercicios del tercer libro y
úselos

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