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최적화이론 2
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안녕하세요
최적화이론1을 거의 완강한 수강생입니다.
강의중에 몇몇 내용들은 최적화이론2에서 다룰거라고 몇 번 말씀을 하셨는데, 아직 최적화이론2 강의가 있는거 같지 않아서 여쭤봅니다.
혹시 최적화이론2 강의 계획이 있으신가요?
최적화이론1 강의가 도움이 너무 많이 되어서 2 강의도 꼭 듣고 싶습니다.
머신러닝선형대수학컴퓨터-비전최적화이론
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jhim21
Instructor
강의가 도움이 되셨다고 하니 감사드립니다. 최적화이론 2를 작업 중 입니다. 좀 더 자세한 주제를 강의할여고 합니다. 생각보다 시간이 좀 걸릴 것 같습니다. 가능하면 빠른시간에 강의를 오픈해 보겠습니다. 그럼 좋은하루 되세요.^^
jhim21
Instructor
관심 가저 주셔서 감사 합니다. 최적화이론 2에서는 그래디언트 알고리즘 이외에 Newton 탐색방법, Quasi-Newton Method, 비선형 최소자승법의 핵심 알고리즘인 Levenberg-Marquardt 방법, 라그랑주 승수법에 자주응용되는 몇 가지 방법 , 서포트 벡터머신에서 사용되는 KKT 조건(Karush-Kuhn-Tucker(KKT) conditions)을 자세히 설명하고 인공지능에 사용되는 역전파 알고리즘을 다룰 생각 입니다. 하는일이 좀 많아서 강의 만드는 진도가 좀 느리게 가고 있습니다. 언급하신 메타휴리스틱 최적화 알고리즘 다루지 않습니다. 감사 합니다^^
안녕하세요, 최적화 이론2는 어떤 내용이 담기게 될까요?
혹시 가르쳐주시는 내용에 메타휴리스틱 최적화 알고리즘들도 포함이 될까요?