Vorlesung/Übung
4 SemesterwochenstundenBTU-Vorlesungsverzeichnis ↗- Montag05 Okt 2026 bis 25 Jan 202711:30 bis 13:00
- Mittwoch07 Okt 2026 bis 27 Jan 202711:30 bis 13:00
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15009Fakultät 1 – MINT – Mathematik, Informatik, Physik, Elektro- und Informationstechnik
Kontinuierliche Optimierung für Künstliche Intelligenz
Titel auf Englisch: Continuous Optimization for Artificial Intelligence
Lernergebnisse
Upon successful completion of the module, students have gained in-depth knowledge of continuous optimization. They have a theoretical understanding of methods and algorithms. In addition, students are able to analyze and tackle relevant problems.
Inhalte
- first-order optimisation (gradient descent, adaptive moment estimation [ADAM]),
- second-order optimization (Newton/quasi-Newton), as well as
- Karush-Kuhn-Tucker conditions,
- alternating direction method of multipliers [ADMM],
- sparsity, and
- duality.
Voraussetzungen
Verpflichtende Voraussetzungen
Keine
Empfohlene Voraussetzungen
14015 Introduction to Mathematical Methods in Artificial Intelligence
Prüfungsmodalitäten
Written examination, 90 min.
Termine im WiSe 26/27
Prüfung
BTU-Vorlesungsverzeichnis ↗- Montag08 Feb 202711:00 bis 13:00
Angeboten in
- Artificial IntelligenceM.Sc.
Wahlpflichtkomplex: Learning and Reasoning
- Mathematical Data ScienceM.Sc.
Wahlpflichtkomplex: Fundamentals of Data Science
| Studiengang | Abschluss | Wahlpflichtkomplex |
|---|---|---|
| Artificial Intelligence | M.Sc. | Learning and Reasoning |
| Mathematical Data Science | M.Sc. | Fundamentals of Data Science |
Literatur und Materialien
- M. P. Deisenroth, A. A. Faisal, and C. S. Ong: Mathematics for Machine Learning, Published by Cambridge University Press, 2020.
- S. Sra, S. Nowozin, S.J. Wright: Optimization for Machine Learning, The MIT Press, 2012.
- S. Boyd, L. Vandenberghe: Convex Optimization, Cambridge University Press, 2004.
Bewertungen von Studierenden
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