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.
Explore les conditions KKT dans l'optimisation convexe, couvrant les problèmes doubles, les contraintes logarithmiques, les moindres carrés, les fonctions matricielles et la sous-optimalité de la couverture des ellipsoïdes.
Couvre la logistique générale, la justification des cours, les conditions préalables, l'organisation, les crédits, la charge de travail, le classement et le contenu des cours, y compris les renseignements sur les essaims, les stratégies de recherche de nourriture et les phénomènes collectifs.
Couvre les bases de l'optimisation, y compris les perspectives historiques, les formulations mathématiques et les applications pratiques dans les problèmes de prise de décision.
Explique le processus de recherche d'une solution réalisable de base initiale pour les problèmes d'optimisation linéaire à l'aide de l'algorithme Simplex.
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.
Couvre les bases d'optimisation, y compris l'optimisation sans contrainte et les méthodes de descente de gradient pour trouver des solutions optimales.
Introduit une architecture axée sur les entreprises et les services, soulignant l'importance d'une perspective mondiale et les défis auxquels sont confrontés les analystes commerciaux.
Couvre trouver le chemin le plus court dans les graphiques dirigés efficacement en utilisant des approches algorithmiques et en discutant des problèmes connexes de NP-complet.