العودة إلى الدورات
متقدم
الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة
en
التحسين غير الخطي
معهد ماساتشوستس - المساقات المفتوحة
منصة
· Cambridge, USA
عن هذه الدورة
تقدّم هذه الدورة على مستوى الدراسات العليا منهجاً موحداً تحليلياً وحسابياً لمشكلات التحسين غير الخطي. تشمل طرق التحسين غير المقيد طرق التدرج، واتجاهات الاقتران، وطريقة نيوتن، وطريقة تحت التدرج، وطرق المرتبة الأولى. وتشمل طرق التحسين المقيد اتجاهات ممكنة، والإسقاط، وطرق النقاط الداخلية، وطرق مضاعفات لاغرانج. يغطي المنهج تحليل الدوال المحدبة، والاسترخاء اللاغرانجي، والتحسين غير القابل للاشتقاق، بالإضافة إلى تطبيقات في البرمجة الصحيحة. ويوفر معالجة شاملة لشروط المثالية ومضاعفات لاغرانج، ويستخدم منهجاً هندسياً لنظرية الازدواجية. تُستمد التطبيقات من التحكم، والاتصالات، وتعلم الآلة، ومشكلات تخصيص الموارد.
المهارات المطلوبة مسبقاً
المهارات التي يُفضّل امتلاكها قبل الالتحاق بهذه الدورة
الجبر الخطي
التفاضل والتكامل
التحليل الحقيقي
نظرية الاحتمالات
أساسيات تعلم الآلة
المهارات المكتسبة
المهارات التي ستكتسبها عند إتمام هذه الدورة
التحسين غير الخطي
تحليل الدوال المحدبة
التحسين المقيد
التحسين غير المقيد
نظرية الازدواجية
مضاعفات لاغرانج
طرق النقاط الداخلية
التحسين غير القابل للاشتقاق