📝 О курсе

Практически все современные постановки практических задач (включая задачи машинного обучения и искусственного интеллекта), являются оптимизационными. Это значит, что их решения ищутся как экстремум некоторого функционала в многомерном пространстве.

Соответственно, все методы решения подобных задач являются, по сути, методами поиска экстремума (методами оптимизации). Существует достаточно ограниченный набор базовых идей, на которых построено большинство методов оптимизации, которые адаптируются для решения конкретных задач.

Целью данного курса является получение базовых представлений о различных классах оптимизационных задач и подходах к построению эффективных методов их решения.

В ходе выполнения практической части курса будут получены навыки реализации основных методов оптимизации.

📚 Список тем

1. Введение
2. Одномерная оптимизация
3. Многомерная оптимизация без ограничений
4. Многомерная оптимизация с ограничениями-равенствами
5. Многомерная оптимизация с ограничениями общего вида
6. Методы решения оптимизационных задач специального вида

📆 Время занятий ****

• согласно расписанию

👤 Преподаватель

Галуза Алексей Анатольевич

• доктор физико-математических наук
• проф. каф. компьютерной математики и анализа данных НТУ "ХПИ"

Область научных интересов:

• математическое моделирование