Kurzus nemzetközi vendég- és részidős hallgatóknak

Kar

Informatikai Kar

Szervezet

IK Numerikus Analízis Tanszék

Kód

IPM-24ATNMEG

Cím

Numerikus optimalizáció Ea+Gy

Tervezett félév

Tavaszi

ECTS

6

Nyelv

en

Oktatás célja

tudása Ismeri az adattudomány szakterületének innovatív, kutatói szintű műveléséhez szükséges adatelemzési, etikai, adatbiztonsági, matematikai, statisztikai fogalmakat, a programozási elveket és összefüggéseket, különösen az adattípusokat, reprezentációkat, az átalakítási és optimalizációs eljárásokat, a többváltozós statisztika, a gépi tanulás elveit. Ismeri az adattudomány főbb alkalmazási területeit, az ezekhez kötődő problémákat és a megoldási lehetőségek főbb irányait, a kapcsolódó technikák alkalmazási korlátait. képességei Képes a különböző tudományágakban megjelenő komplex osztályozási, modellezési, előrejelzési problémák formalizálására, a szükséges elméleti és gyakorlati módszerek meghatározására és azok megoldására. Képes hatékonyan együttműködni az adattudományhoz kapcsolódó, a feldolgozandó, elemzést igénylő adatokat előállító tudományterületek képviselőivel. Képes a rutinproblémák felismerésén és megoldásán túl eredeti ötleteket felvetni. attitűd Tiszteletben tartja és munkája során figyelembe veszi az övétől eltérő véleményeket, kizárólag a szakmai érvekkel történő meggyőzést tartja elfogadhatónak. Hitelesen képviseli szakmáját és mutatja be munkájának eredményeit. autonómiája és felelőssége Alkalmas mind egyénileg, mind pedig egy csoport tagjaként vagy vezetőjeként elemzői, modellezői és egyéb, az adattudománnyal kapcsolatos feladatok elvégzésére. Munkáját a szakmai és tudományos etika követelményeinek maximális figyelembevételével végzi.

Tantárgy tartalma

A kurzus célja, hogy bevezetést adjon a legelterjedtebb numerikus optimalizációs módszerekkel kapcsolatban, különösen azokra koncentrálva, amelyek a különféle informatikai alkalmazásokban megjelennek. A főbb témakörök: az egy- és többváltozós optimumszámítási módszerek mind a feltétel nélküli, mind a feltételes szélsőérték feladatok megoldására. Derivált mentes és gradiens alapú módszereket is vizsgálunk, valamint kitérünk a lineáris és a nemlineáris legkisebb négyzetes optimalizációs módszerekre is.

Számonkérés és értékelés

A kurzus összevont és folyamatos számonkérésű, azaz egyetlen jegy születik a félév végén, ami gyakorlati jegy. A félév során két projekt munkát kell a hallgatóknak beadniuk és két zárthelyi dolgozatot megírniuk az elméleti részből. A projekt munkák különböző nehézségi szintű feladatokból állnak, amelyek megoldása a labor gyakorlatokon vett anyagokra épül, az elméleti dolgozat pedig a legfontosabb tanult optimalizációs módszereket, azok mélyebb megértését kívánják ellenőrizni.

Irodalomjegyzék

Jorge Nocedal, Stephen J. Wright, Numerical Optimization, ISBN: 978-0-387-30303-1 (Print) 978-0-387-40065-5 (Online) A. Ben-Tal, A. Nemirovski, Lectures on Modern Convex Optimization - 2000, Book version: MPS-SIAM Series on Optimization, SIAM, Philadelphia, 2001 A. Nemirovski, Optimization II: Standard Numerical Methods for Nonlinear Continuous Optimization, Lecture Notes, Israel Institute of Technology Minerva Optimization Center

Kurzus szakjai