Se penche sur la formulation d'optimisation linéaire, l'expansion de la capacité, l'investissement sous fiscalité et la gestion des revenus dans diverses industries.
Couvre les bases de l'apprentissage profond, y compris les représentations de données, le sac de mots, le prétraitement des données, les réseaux de neurones artificiels et les réseaux de neurones convolutifs.
Explore la programmation dynamique du problème Knapsack, en discutant des stratégies, des algorithmes, de la dureté du NP et de l'analyse de la complexité temporelle.
Explore les réseaux neuronaux formés sous la descente de gradient stochastique, discutant des couches cachées, de la fonction de perte carrée et de l'évolution des particules.
Explore la somme des polynômes carrés et la programmation semi-définie dans l'optimisation polynomiale, permettant l'approximation des polynômes non convexes avec SDP convexe.