Méthodes d’Optimisation

Comprendre les fondements théoriques de l’optimisation mathématique.
Maîtriser les principales méthodes d’optimisation déterministes et stochastiques.
Savoir formuler un problème d’optimisation dans le contexte de l’IA.
Appliquer les algorithmes d’optimisation dans les domaines de l’Apprentissage Automatique,
de la vision par ordinateur et de la recherche opérationnelle.
Découvrir les approches récentes : optimisation convexe, algorithmes de gradient
stochastique, métaheuristiques bio-inspirées, optimisation sur graphes et optimisation
distribuée.