Couvre les techniques d'optimisation dans l'apprentissage automatique, en se concentrant sur la convexité, les algorithmes et leurs applications pour assurer une convergence efficace vers les minima mondiaux.
Explore l'optimisation robuste par l'approximation polynôme et les ensembles d'incertitude, y compris des programmes linéaires robustes et des astuces d'optimisation.
Explore les relations entre les événements, les contraintes disjonctives et la modélisation avec des variables binaires dans les problèmes d'optimisation.
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.
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.
Couvre l'approche de programmation linéaire de l'apprentissage par renforcement, en se concentrant sur ses applications et ses avantages dans la résolution des processus décisionnels de Markov.
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.
Explore l'optimisation robuste dans la radiothérapie et les machines vectorielles de soutien, en mettant l'accent sur les scénarios les plus défavorables et l'utilisation de règles de décision linéaires.
Déplacez-vous dans l'informatique optique en utilisant la diffusion de la lumière pour les tâches d'apprentissage automatique, en explorant la façonnage de front d'onde et les outils de calcul.
Introduit des réseaux de flux, couvrant la structure du réseau neuronal, la formation, les fonctions d'activation et l'optimisation, avec des applications en prévision et finance.