François Marechal couvre la simulation et l’optimisation des systèmes énergétiques dans les processus industriels, les déchets, les ressources et la conversion d’énergie.
Explore la transformation des voitures pare-chocs en voitures sans collision grâce à des algorithmes d'évitement des collisions et aux défis rencontrés lors de la mise en œuvre de fonctions de barrière ellipsoïde.
Couvre les concepts fondamentaux de l'optimisation et de la recherche opérationnelle, en explorant des exemples du monde réel et des sujets clés sur un semestre.
Discute des techniques d'optimisation dans l'apprentissage automatique, en se concentrant sur la descente de gradient stochastique et ses applications dans les problèmes contraints et non convexes.
Explorer la résolution Connect Four en utilisant des algorithmes de théorie de jeu et compare la taille Alpha-Beta avec la recherche d'arbre Monte-Carlo.
Discute de l'optimisation par rapport à la simulation dans l'ingénierie des systèmes énergétiques, les réseaux de chauffage urbain et les directives d'écriture scientifique.
Explore les matrices de projection dans le contexte d'algorithmes de déclivité et de coupe-minute, en mettant l'accent sur leur rôle dans l'optimisation.
Couvre les bases de l'optimisation contrainte, y compris les directions tangentes, les sous-problèmes de la région de confiance et les conditions d'optimalité nécessaires.
Explore les relations entre les événements, les contraintes disjonctives et la modélisation avec des variables binaires dans les problèmes d'optimisation.
Explore les défis et les solutions pour l'apprentissage évolutif et fiable dans des réseaux hétérogènes, en mettant l'accent sur l'hétérogénéité des données, la vie privée, l'équité et la robustesse.