תאוריה של אלגוריתמי אופטימיזציה יעילים לבעיות באופטימיזציה רציפה העולות בתחום למידת המכונה וניתוח מידע גדול. נושאי הלימוד יכללו: שיטות סדר ראשון לאופטימיזציה קמורה ולא קמורה, שיטות לאופטימיזציה סטוכסטית קמורה ולא קמורה, אלגוריתמים ללמידה מקוונת. הדגש יהיה על פיתוח אלגוריתמים יעילים והוכחות ריגורוזית של יעילותם החישובית. כמו כן, הוכחות של חסמים תחתונים משלימים. תוצאות למידה: בסיום הקורס הסטודנט יהיה מסוגל: 1. להבין לעומק את עקרונות הפעולה, וכן ליישם מספר גדול של אלגוריתמי אופטימיזציה מרכזיים וחשובים בתחום למידת המכונה. 2. לקרוא ולהבין באופן עצמאי ספרות עדכנית בתחום אלגוריתמי האופטימיזציה ללמידת מכונה. 3. להתחיל לבצע מחקר אקדמי (תאורטי ומעשי) בתחום.

פקולטה: הנדסת תעשיה וניהול
|תואר ראשון |תארים מתקדמים

מקצועות קדם

94411 - הסתברות ת' או 94412 - הסתברות מ או 104034 - מבוא להסתברות ח' או 104222 - תורת ההסתברות


מידע סמסטריאלי