Cours

CS-450: Algorithms II

Résumé

A first graduate course in algorithms, this course assumes minimal background, but moves rapidly. The objective is to learn the main techniques of algorithm analysis and design, while building a repertory of basic algorithmic solutions to problems in many domains.

Séances de cours

Enseignant·e·s

Source officielle

https://edu.epfl.ch/coursebook/fr/algorithms-ii-CS-450

Page Moodle

http://go.epfl.ch/CS-450

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Séances de ce cours (26)

Algorithmes Greedy & Matroids

Introduit des algorithmes et des matroids gourmands, soulignant leur efficacité dans la résolution de problèmes d'optimisation.

Hedging pour les LPs

Couvre le concept de couverture pour les programmes linéaires et la méthode simplex, en se concentrant sur la réduction des coûts et la recherche de solutions optimales.

Algorithme Simplex

Couvre l'algorithme Simplex pour la minimisation des fonctions avec des contraintes linéaires.

Algorithme de Stein : Test d'identité polynomiale

Explore l'algorithme Stein pour le test d'identité polynomiale et la minimisation d'un problème de coupe.

Test d'identité polynomiale

Couvre les tests d'identité polynomiale à l'aide d'oracles et d'évaluations ponctuelles aléatoires, avec des applications dans la théorie des graphes et les aspects algorithmiques.

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PHYS-467: Machine learning for physicists

Machine learning and data analysis are becoming increasingly central in sciences including physics. In this course, fundamental principles and methods of machine learning will be introduced and practised. ...

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The students gain an in-depth knowledge of several current and emerging areas of theoretical computer science. The course familiarizes them with advanced techniques, and develops an understanding of fundamental questions that underlie some of the key probl ...

EE-556: Mathematics of data: from theory to computation

This course provides an overview of key advances in continuous optimization and statistical analysis for machine learning. We review recent learning formulations and models as well as their guarantees

CS-250: Algorithms I

The students learn the theory and practice of basic concepts and techniques in algorithms. The course covers mathematical induction, techniques for analyzing algorithms, elementary data structures, major algorithmic paradigms such as dynamic programming, s ...

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