| Opis | Basics of Optimization and Artificial Intelligence Osnove optimizacije i umjetne inteligencije |
| Trajanje | 3 dana (21 sat) |
| Predznanje | Rad u programskom jeziku Python, osnove algoritama |
| Tko treba slušati | Zainteresirani za primjenu optimizacije i tehnika umjetne inteligencije u svrhu rješavanja praktičnih problema |
OPIS:
Tečaj daje pregled osnova optimizacije i umjetne inteligencije (pretraživanja, strojno učenje) s naglaskom na primjene iz poslovne prakse. Stečena znanja primjenjuju se kroz više praktičnih primjera optimiranja i predviđanja.
SADRŽAJ:
Pretraživanja: svođenje realnog problema na problem pretraživanja, pretraživanje redoslijeda/odabira, brute-force (isprobavanje svih mogućnosti), rekurzivna pretraga za najboljim rješenjem, traženje najkraćih/najjeftinijih puteva, pohlepni algoritmi, dinamičko programiranje.
Osnove strojnog učenja: svođenje realnog problema na strojno učenje, vrste modela, evaluacija modela, regresije, klasifikacija, grupiranje, stabla odluke, neuronske mreže, podržano učenje.
Optimizacije: svođenje realnog problema na minimizaciju/maksimizaciju neke funkcije, načini optimizacije: gradijentni spust, Newtonova metoda, SVM, linearno programiranje, simulirano kaljenje, genetski algoritmi, cjelobrojno programiranje, problem ruksaka, problem pridruživanja.
Tečaj je obogaćen primjerima iz poslovne prakse i njihovim konkretnim rješenjima. Sudionici sudjeluju u rješavanju primjera i dobivanju rezultata samostalnim radom uz pomoć predavača.