CS-439: Optimization for machine learningThis course teaches an overview of modern optimization methods, for applications in machine learning and data science. In particular, scalability of algorithms to large datasets will be discussed in t
MATH-106(a): Analysis IIÉtudier les concepts fondamentaux d'analyse, et le calcul différentiel et intégral des fonctions réelles de plusieurs
variables.
MGT-418: Convex optimizationThis course introduces the theory and application of modern convex optimization from an engineering perspective.
MGT-483: Optimal decision makingThis course introduces the theory and applications of optimization. We develop tools and concepts of optimization and decision analysis that enable managers in manufacturing, service operations, marke
MATH-106(e): Analysis IIÉtudier les concepts fondamentaux d'analyse et le calcul différentiel et intégral des fonctions réelles de plusieurs
variables.
MATH-106(f): Analysis IIÉtudier les concepts fondamentaux d'analyse et le calcul différentiel et intégral des fonctions réelles de plusieurs
variables.
MATH-106(b): Analysis IIÉtudier les concepts fondamentaux d'analyse et le calcul différentiel et intégral des fonctions réelles de plusieurs
variables.
MATH-106(c): Analysis IIÉtudier les concepts fondamentaux d'analyse et le calcul différentiel et intégral des fonctions réelles de plusieurs
variables.
FIN-414: Optimization methodsThis course presents the problem of static optimization, with and without (equality and inequality) constraints, both from the theoretical (optimality conditions) and methodological (algorithms) point
CS-233(a): Introduction to machine learning (BA3)Machine learning and data analysis are becoming increasingly central in many sciences and applications. In this course, fundamental principles and methods of machine learning will be introduced, analy
