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Modern Optimization Techniques - Einzelansicht

Grunddaten
Veranstaltungsart Vorlesung
Veranstaltungsnummer 3103 Kurztext
Semester WiSe 2015/16 SWS 2
Erwartete Teilnehmer/-innen Max. Teilnehmer/-innen
Rhythmus i.d.R. jedes 2. Semester Studienjahr / Zielgruppe
Credits 6
Hyperlink http://www.ismll.uni-hildesheim.de/lehre/opt-15w/index.html Evaluation Ja (als gesamte Veranstaltung - Papier)
Sprache englisch
Termine Gruppe: 1-Gruppe iCalendar Export
  Tag Zeit Rhythmus Dauer Raum (mögliche Änderungen beachten!) Raum-
plan
Lehrperson Status Bemerkung fällt aus am Max. Teilnehmer/-innen
Einzeltermine anzeigen
iCalendar Export
Di. 10:00 bis 12:00 c.t. wöchentlich Gebäude B (Samelson-Campus) - B 026 (Seminarraum) Raumplan        
Gruppe 1-Gruppe:
Termine Gruppe: Klausur iCalendar Export
  Tag Zeit Rhythmus Dauer Raum (mögliche Änderungen beachten!) Raum-
plan
Lehrperson Status Bemerkung fällt aus am Max. Teilnehmer/-innen
Einzeltermine anzeigen
iCalendar Export
Fr. 10:00 bis 12:00 s.t. Einzeltermin am 12.02.2016 Gebäude B (Samelson-Campus) - B 026 (Seminarraum) Raumplan        
Gruppe Klausur:
Prüfungstermine
Semester Termin Prüfer/-in Parallelgruppe Datum Prüfungsform Beginn Anmeldefrist Ende Anmeldefrist Ende Abmeldefrist Infos zu Nachschreibterminen
WiSe 2015/16 01 Drumond, Lucas 12.02.2016 Klausur 14.01.2016 11.02.2016 VERBINDLICH 11.02.2016 VERBINDLICH


Zugeordnete Personen
Zugeordnete Personen Zuständigkeit
Schmidt-Thieme, Lars, Professor Dr. Dr. verantwortlich, nicht durchführend
Drumond, Lucas, Dr. rer. nat., M.Sc. durchführend, nicht verantwortlich
Voß, Lydia , M.Sc. nicht durchführend, nicht verantwortlich
Studiengänge
Abschluss Studiengang Semester ECTS Kontingent
Bachelor B.Sc. I M I T
Bachelor B.Sc. Wirtschaftsinformat (PO 2011)
Bachelor B.Sc. Wirtschaftsinformat (PO 2014)
Master M.Sc. Informationsmanagm.
Master M.Sc. Wirtschaftsinf. (PO 2011)
Master M.Sc. Wirtschaftsinf. (PO 2014)
LSF - Module
Modulkürzel Modultitel
MIT-MOT Modern Optimization Techniques
0ERA-6LP Veranstaltungen mit 6 Credits f. ausl. Programmstud. (ERASMUS)
Zuordnung zu Einrichtungen
Abt. Wirtschaftsinformatik und Maschinelles Lernen
Inhalt
Literatur
  1. Stephen Boyd and Lieven Vandenberghe. Convex Optimization. Cambridge Univ Press, 2004.
  2. Suvrit Sra, Sebastian Nowozin and Stephen J. Wright. Optimization for Machine Learning. MIT Press, 2011.
  3. Igor Griva. Linear and nonlinear optimization. Society for Industrial and Applied Mathematics, 2009.
Bemerkung

Gebiet: IMIT & WI und KI + ML (MSc)

Turnus: jedes 5. Semester

Lerninhalte

Optimization techniques are at the heart of the solution to a number of real world problems. A number of optimization techniques have been developed during the years and each of them find their application according to the problem characteristics. This course will concentrate on recognizing common convex optimization problems that arise in real world applications and their key charachteristics as well as different approaches to solve them. Several optimization problems will be formally described and illustrated with examples. We will study approaches for unconstrained and equality constrained optimization (stochastic gradient descent, Newton's method and coordinate descent), interior-point methods for solving inequality-constrained problems, as well as extensions and improvements of classical optimization methods like Quasi-Newton, conjugate gradient and cutting plane methods. All of those methods will be illustrated with proactical applications mainly in the area of machine learning.

Zielgruppe

Für Studierende des Masterstudiengangs Informationsmanagement und Informationstechnologie & Wirtschaftsinformatik


Strukturbaum
Keine Einordnung ins Vorlesungsverzeichnis vorhanden. Veranstaltung ist aus dem Semester WiSe 2015/16 , Aktuelles Semester: WiSe 2018/19
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