Ce cours offre une introduction à la théorie de l'optimisation convexe et non-convexe, appliquées au machine learning. Le cours vise les aspects mathématiques de l'optimisation convexe et non-convexe, les méthodes d'optimisation determistes et stochastiques, tel que les methodes du gradient stochastique, et les methodes SA et BCD pour l'optimization non-convexe.
- Enseignant responsable de l'UE: Hadi Ghauch
- Enseignant responsable de l'UE: Mireille Sarkiss
- Enseignant responsable de l'UE: Michèle Wigger