×
ribbon

آموزش رایگان بهینه‌سازی

شرح «دوره آموزش بهینه‌سازی» یکی از پرکاربردترین دروس در علوم مهندسی، از مهندسی کامپیوتر گرفته تا مهندسی عمران و مهندسی برق و مهندسی صنایع «درس بهینه‌سازی» است. علاوه بر کاربرد بسیار زیاد بهینه‌سازی باید گستردگی ... ادامه

ارائه دهنده:  دانشگاه صنعتی امیرکبیر  دانشگاه صنعتی امیرکبیر
مدرس دوره:
مریم امیرمزلقانی مریم امیرمزلقانی
 96% (815 رای)
سطح: مقدماتی
 رایگان
  
زمان مورد نیاز برای گذارندن دوره:  28 جلسه
مجموع محتوای آموزشی:  35 ساعت ویدئو
 (قابل دانلود می‌باشد)

پیش‌نیاز‌ها

در این دوره سعی شده است مطالب با زبان ساده و روان به دانشجویان ارائه شود. اما آشنایی با مباحث جبر خطی و کار با توابع چندمتغیره موجب یادگیری سریع­تر و عمیق­تر دانشجویان می‌شود. اگرچه در جلساتی از این دوره پیش‌نیازهای ضروری شرح داده می­‌شود.

 

منابع استفاده شده در این دوره شامل دو کتاب اصلی زیر می‌­شود:

1. Boyed, L. Vandenberg, Convex optimization, Cambridge

2. J. Nocedal, S. J. Wright, Numerical Optimization, Springer

سرفصل‌های دوره آموزش رایگان بهینه‌سازی

بهینه‌سازی
  جلسه یکم: مقدمه، معرفی بهینه‌سازی، انواع مسائل بهینه‌سازی، کاربردها
"73:34  
  جلسه دوم: انواع مسائل بهینه‌سازی، کاربردها
"65:30  
  جلسه سوم: انواع مسائل بهینه‌سازی، کاربردها، مقدمات ریاضی
"73:52  
  جلسه چهارم: مقدمات ریاضیاتی - بخش اول
"79:28  
  جلسه پنجم: مقدمات ریاضیاتی - بخش دوم
"70:08  
  جلسه ششم: مقدمات ریاضی، مجموعه‌های محدب
"72:42  
  جلسه هفتم: مجموعه‌ها و توابع محدب
"72:43  
  جلسه هشتم: توابع محدب
"78:28  
  جلسه نهم: توابع محدب، مسایل بهینه‌سازی محدب
"73:59  
  جلسه دهم: مسایل بهینه‌سازی محدب - بخش اول
"80:25  
  جلسه یازدهم: مسایل بهینه‌سازی محدب - بخش دوم
"72:59  
  جلسه دوازده: مسایل بهینه‌سازی محدب، مسایل بهینه‌سازی چندهدفه
"75:10  
  جلسه سیزدهم: مسایل بهینه‌سازی چندهدفه‌، مسایل بهینه‌سازی بدون قید
"68:16  
  جلسه چهاردم: مسایل بهینه‌سازی بدون قید Gradient Descent, Newton, Quasi Newton
"81:17  
  جلسه پانزدهم: مسایل بهینه‌سازی بدون قید Line search
"77:36  
  جلسه شانزدهم: مسایل بهینه‌سازی بدون قید Trust region
"77:41  
  جلسه هفدهم: مسایل بهینه سازی بدون قید Trust region - بخش دوم
"75:02  
  جلسه هجدهم: conjugate gradient
"74:24  
  جلسه نوزدهم: کاربرد Approximation (Norm Approximation، Least Norm)
"70:08  
  جلسه بیستم: ادامه کاربرد تقریب (Smoothing, input design,..)
"71:33  
  جلسه بیست و یکم: کاربرد Robust approximation ، تخمین maximum likelihood
"66:24  
  جلسه بیست و دوم: کاربرد logistic regression، تخمین MAP، تخمین توزیع غیرپارامتری
"79:57  
  جلسه بیست و سوم: دوگانی تابع و مسئله دوگان، شروط KKT
"66:59  
  جلسه بیست و چهارم: ادامه دوگانی، SVM
"76:54  
  جلسه بیست و پنجم: مسائل بهینه‌سازی با قید تساوی
"75:27  
  جلسه بیست و ششم: مسایل بهینه‌سازی با قید تساوی، روش interior point
"69:52  
  جلسه بیست و هفتم: روش interior point
"82:57  
  جلسه بیست و هشتم: primal dual interior point method، روش های بهینه سازی در یادگیری عمیق
"68:20  

درباره دوره

شرح «دوره آموزش بهینه‌سازی»

یکی از پرکاربردترین دروس در علوم مهندسی، از مهندسی کامپیوتر گرفته تا مهندسی عمران و مهندسی برق و مهندسی صنایع «درس بهینه‌سازی» است. علاوه بر کاربرد بسیار زیاد بهینه‌سازی باید گستردگی مطالب و سرفصل­‌های این درس را نیز در نظر داشته باشیم. این گستردگی مفاهیم و کاربردها، نیاز به آموزش صحیح و اصولی این درس را مهم­‌تر از همیشه کرده است.

 

دوره آموزش بهینه‌سازی چیست؟ هدف از ارائه این دوره چیست؟

کاربرد بسیار زیاد بهینه‌سازی در علوم مهندسی و عدم آموزش اصولی و منسجم دانشجویان در این درس منجر به آن می‌شود که دانشجویان نتوانند به‌درستی از روش­‌های بهینه‌سازی استفاده نمایند. هدف در این دوره آموزشی «بررسی منسجم الگوریتم‌­های بهینه‌سازی» و آشنایی مخاطبان با روش­‌های مختلف بهینه‌سازی و شرایط به‌کارگیری این روش‌ها است. آموزش کاربردی بهینه‌سازی در این دوره موردتوجه زیادی قرار گرفته است.

 

تمایز این دوره با سایر دوره­ های آموزشی چیست؟

در این دوره آموزشی علاوه بر تعاریف اولیه و مقدماتی، مسائل مرتبط با بهینه‌سازی در یادگیری ماشین (machine learning) با عمق مناسب پوشش داده شده است. مطالب آموزش‌داده‌شده در این دوره به سه بخش تئوری، الگوریتم­ها و کاربردها تقسیم‌بندی می­‌شود. بخش تئوری شامل پیش­نیازهای ریاضیاتی، مجموعه­‌های محدب، توابع محدب، مسائل بهینه‌سازی محدب و تئوری دوگانی است. در ادامه این دوره الگوریتم‌­ها در بخش­‌های الگوریتم­‌های بهینه‌سازی بدون قید، الگوریتم­های بهینه‌سازی با قید تساوی، روش­‌های نقطه درونی و الگوریتم­‌های مطرح در یادگیری عمیق آموزش داده می­‌شود. در بخش کاربردها نیز به کاربردهای بهینه‌سازی در مسائل تقریب، دسته‌بندی و تخمین آماری پرداخته شده است.

تلاش ما در این دوره آموزشی آن است که باتوجه‌به گستردگی سرفصل­‌ها و مطالب موجود همه موضوعات با عمق مناسب پوشش داده شود و در انتها تناسب کامل بین گستردگی مطالب و عمق آموزش برقرار شود.

 

در این دوره چه مباحثی را خواهیم آموخت؟

باتوجه‌به مطالب ارائه شده در این دوره و گستردگی این مطالب می­‌توان انتظار داشت دانشجویان بهره‌برداری بسیار زیادی از این دوره داشته باشند. از جمله مسائلی در پایان این دوره می­‌توانید به آموخته­‌های خود اضافه کنید می­‌توان به موارد زیر اشاره کرد:

  • آشنایی با الگوریتم­‌های مختلف بهینه‌سازی
  • تحلیل مسائل بهینه‌سازی
  • فهم رویکردهای مبتنی بر بهینه‌سازی در یادگیری ماشین
  • نحوه فرموله کردن مناسب مسائل بهینه‌سازی 
  • کار با توابع چندمتغیره و تعیین ویژگی­‌های آن­‌ها

 

این دوره مناسب چه کسانی است؟

این دوره آموزشی با رویکرد آموزش به دانشجویان مهندسی کامپیوتر به‌ویژه دانشجویان گرایش هوش مصنوعی در تحصیلات تکمیلی طراحی شده است. اما باتوجه‌به گستردگی موضوعات و مطالب ارائه شده و از سوی دیگر نیاز به درس بهینه‌سازی در سایر شاخه‌­های مهندسی استفاده از این دوره آموزشی برای دانشجویان سایر رشته­‌ها از مهندسی برق و عمران و مهندسی پزشکی گرفته تا مهندسی صنایع مفید و کاربردی خواهد بود.

 

 

درباره استاد

maktabkhooneh-teacher مریم امیرمزلقانی

دکتر مریم امیرمزلقانی از سال 1390 به عنوان هیات علمی دانشکده مهندسی کامپیوتر دانشگاه صنعتی امیرکبیر مشغول به کار هستند. ایشان در حال حاضر دانشیار گروه هوش مصنوعی دانشکده مهندسی کامپیوتر بوده و علایق تحقیقاتی ایشان شامل یادگیری ماشین، پردازش تصویر، مدلسازی آماری و بهینه سازی در مسایل یادگیری ماشین است.  
وی مدرک دکترای مهندسی برق-مخابرات را از دانشگاه صنعتی امیرکبیر در سال 1388، مدرک کارشناسی ارشد مهندسی برق مخابرات را از دانشگاه صنعتی شریف در سال 1384 و مدرک کارشناسی مهندسی برق را  از دانشگاه علم و صنعت در سال 1382 کسب کرده است. 

نظرات کاربران  ( نظر)

صفحه 1 از
سپیده بابایی 1402-06-28
دانشجوی دوره
واقعا دوره خوبیه. کاش مکتب خونه از این مدرس برای دوره های پیشرفته تر هم استفاده کنه
زهره طغرایی 1402-06-17
دانشجوی دوره
با سلام و احترام. واقعا خیلی ممنون از اینکه ابن دوره آموزشی ارزشمند رو رایگان در اختیار ما گذاشتید. سالم و برقرار باشید
مهدی فرح روز 1402-04-30
دانشجوی دوره
عالی بود واقعا من که تا حالا کلاسی به قدرت این کلاس ندیدم تو مکتب خونه خیلی خوب بود امیدوارم استاد مزلقانی ماشین لرنینگ ودیپ لرنینگ رو هم در مکب خونه به اشتراک بگذارند. از مکتب خونه عزیز خواهش می کنم از استاد بخواهند این دروس رو هم به اشتراک بگذارند. با تشکر از استاد مزلقانی عزیز و تیم عالی مکتب خونه که عدالت آموزشی رو با این کارها گسترش می دهند.
1402-03-11
دانشجوی دوره
این دوره به من در فهمیدن این درس خیییلییی کمک کرد و من هم از استاد و تمام افرادی که در اماده سازی اون نقش داشتن تشکر میکنم
1402-01-21
دانشجوی دوره
من این درس را از منابع متعددی مطالعه کردم و قطعا هیچ منبعی به این اندازه مناسب یادگیری برای دانشجویان مهندسی نبوده است. واقعا از استاد گرامی تشکر میکنم برای اموزش بسیار حرفه‌ای ایشون.
1401-12-21
دانشجوی دوره
بسیار عالی بود خیلی ممنونم
احسان صالح آبادی 1401-11-20
دانشجوی دوره
دوره ی فوق العاده ای هست و استاد بسیار مطالب رو خوب توضیح میدن که لازمه ازشون خیلی سپاسگزاری کنم. این دو ستاره رو به این خاطر دادم که به شکل عذاب اوری صدای استاد حین جلسه مدام قطع میشه یا صدا با تصویر همخوانی نداره که این تقصیر استاد گرامی دوره نیست البته، بلکه کوتاهی از کسانی هست که انقدر زیرساخت های اینترنتی کشور رو ضعیف نگه داشتن! و این مسئله در فرایند یادگیری تاثیر منفی میذاره :(
1401-08-13
دانشجوی دوره
اسمش شبیه مریم میرزاخانیه :)
فاطمه علی بخشی 1401-06-12
دانشجوی دوره
واقعا عالی بود من دانشجوی مستر خارج از ایران توی یکی از بهترین دانشگاه ها هستم اما این ارایه از استائ خودم تو کلاسم خیلی بهتر بود. خانم دکتر مزلقانی بسیار ممنونم که در اختیار بقیه گذاشتید. دعای خیر ما بدرقه راه شما از تیم مکتب خونه هم ممنونم
1401-04-08
دانشجوی دوره
با سلام من چند تا از ویدیوهای آموزشی در این درس رو دیدم واقعا بیان خوبی دارن. خسته نباشید خدا قوت فقط ایکاش اسلایدارو هم بذارید ک دسترسی داشته باشیم جهت مرور مطالب
نسيم ميراحسني 1401-02-22
دانشجوی دوره
با سلام ممنون از تدریس عالی استاد عزیز میخواستم خواهش کنم در صورت امکان پی دی اف دروس را هم در اختیارمان قرار دهید. با تشکر
نوید عبدلی 1400-11-19
دانشجوی دوره
تسلط استاد و دسته بندی که کردن برای ارائه مطالب عالیه. ممنون از مکتب خونه و استاد درس
سید صالح موسوی خالقی 1400-11-13
دانشجوی دوره
سلام و درود بر خانم مزلقانی واقعا دوره ی بی نظیری است. بسیار استفاده کردم.
ابراهیم خطائی بناب 1400-10-25
دانشجوی دوره
سلام و با تشکر از استاد محترم و مکتب خانه اگه امکان داشته باشه دسترسی به pdf را هم در سایت مکتب خانه قرار دهید
1400-08-23
دانشجوی دوره
سلام ممنونم از استاد دوره
1
2

دوره‌های پیشنهادی

صفحات پربازدید
poster
  
برگزار کننده:  دانشگاه صنعتی امیرکبیر
  
زمان مورد نیاز برای گذارندن دوره:  28 جلسه
مجموع محتوای آموزشی:  35 ساعت ویدئو
 (قابل دانلود می‌باشد)