Explore l'optimisation accélérée de l'ordre de jointage GPU dans les grands espaces de recherche, en tirant parti de la topologie graphique pour réduire les frais généraux de calcul.
Explore les techniques pour accélérer les analyses de flux de données et discute de l'importance de l'ordonnancement des nœuds et de la traversée post-commande.
Explore l'optimisation dans la modélisation des systèmes énergétiques, couvrant les variables de décision, les fonctions objectives et les différentes stratégies avec leurs avantages et leurs inconvénients.
Explore les aspects pratiques de la résolution des jeux de parité, y compris les stratégies gagnantes, les algorithmes, la complexité, le déterminisme et les approches heuristiques.
Couvre les concepts fondamentaux de l'optimisation et de la recherche opérationnelle, en explorant des exemples du monde réel et des sujets clés sur un semestre.
Discuter de la prévision du temps d'achèvement et de l'optimisation des activités grâce à des stratégies d'orchestration efficaces et à des prévisions de courbes d'achèvement fondées sur l'expérience.
Couvre des méthodes de descente de gradient plus rapides et une descente de gradient projetée pour une optimisation contrainte dans l'apprentissage automatique.
