Zurück zur Auswahl
67923-01 - Vorlesung: Continuous Optimization (8 KP)
| Semester | Frühjahrsemester 2026 |
| Weitere Semesterveranstaltungen zu diesen KP |
67923-01 (Vorlesung) 67923-02 (Übung) |
| Angebotsmuster | unregelmässig |
| Dozierende | Aurelien Lucchi (aurelien.lucchi@unibas.ch, BeurteilerIn) |
| Inhalt | This course provides an in-depth theoretical treatment of classical and modern optimization methods. Specifically, we will discuss the following concepts: Basic convex analysis Subgradient methods Gradient Descent Convergence rate for gradient-based methods Optimality and lower bounds Stochastic Optimization methods Non-convex Optimization |
| Lernziele | - Equip students with a fundamental understanding of why optimization algorithms work, and what their limits are - Ability to select optimization algorithms for practical applications that students might encounter in their future career - Ability to understand and derive mathematical proofs for optimization algorithms |
| Literatur | The first part of the class will cover some of the chapters discussed in the following books: Numerical Optimization, by Jorge Nocedal and Stephen J. Wright Convex Optimization: Algorithms and Complexity, by Sebastian Bubeck Convex Optimization, by Stephen Boyd and Lieven Vandenberghe The second part of the class will mostly be based on research papers. |
| Bemerkungen | Exercise sessions will start the second week of the semester and will be scheduled every Monday (4.15pm to 6pm). |
| Weblink | https://dmi.unibas.ch/de/studium/compute |
| Teilnahmevoraussetzungen | A solid background in analysis and linear algebra; some background in theoretical computer science (computational complexity, analysis of algorithms); the ability to understand and write mathematical proofs. |
| Unterrichtssprache | Englisch |
| Einsatz digitaler Medien | kein spezifischer Einsatz |
| Intervall | Wochentag | Zeit | Raum |
|---|---|---|---|
| wöchentlich | Mittwoch | 10.15-12.00 | Kollegienhaus, Hörsaal 119 |
Einzeltermine
| Datum | Zeit | Raum |
|---|---|---|
| Mittwoch 18.02.2026 | 10.15-12.00 Uhr | Kollegienhaus, Hörsaal 119 |
| Mittwoch 25.02.2026 | 10.15-12.00 Uhr | Fasnachtsferien |
| Mittwoch 04.03.2026 | 10.15-12.00 Uhr | Kollegienhaus, Hörsaal 119 |
| Mittwoch 11.03.2026 | 10.15-12.00 Uhr | Kollegienhaus, Hörsaal 119 |
| Mittwoch 18.03.2026 | 10.15-12.00 Uhr | Kollegienhaus, Hörsaal 119 |
| Mittwoch 25.03.2026 | 10.15-12.00 Uhr | Kollegienhaus, Hörsaal 119 |
| Mittwoch 01.04.2026 | 10.15-12.00 Uhr | Kollegienhaus, Hörsaal 119 |
| Mittwoch 08.04.2026 | 10.15-12.00 Uhr | Kollegienhaus, Hörsaal 119 |
| Mittwoch 15.04.2026 | 10.15-12.00 Uhr | Kollegienhaus, Hörsaal 119 |
| Mittwoch 22.04.2026 | 10.15-12.00 Uhr | Kollegienhaus, Hörsaal 119 |
| Mittwoch 29.04.2026 | 10.15-12.00 Uhr | Kollegienhaus, Hörsaal 119 |
| Mittwoch 06.05.2026 | 10.15-12.00 Uhr | Kollegienhaus, Hörsaal 119 |
| Mittwoch 13.05.2026 | 10.15-12.00 Uhr | Kollegienhaus, Hörsaal 119 |
| Mittwoch 20.05.2026 | 10.15-12.00 Uhr | Kollegienhaus, Hörsaal 119 |
| Mittwoch 27.05.2026 | 10.15-12.00 Uhr | Kollegienhaus, Hörsaal 119 |
| Module |
Doktorat Informatik: Empfehlungen (Promotionsfach: Informatik) Modul: Applications of Distributed Systems (Masterstudium: Computer Science) Modul: Applications of Machine Intelligence (Masterstudium: Computer Science) Modul: Concepts of Machine Intelligence (Master Studienfach: Computer Science) Modul: Concepts of Machine Intelligence (Masterstudium: Computer Science) Modul: Methods of Machine Intelligence (Masterstudium: Computer Science) Modul: Systems Foundations (Masterstudium: Data Science) |
| Prüfung | Lehrveranst.-begleitend |
| Hinweise zur Prüfung | Continuous assessment Note the following split: 15% continuous assesment (short exercises and Q&As given in class) 20% homework 30% project (writeup and presentation) 35% written exam A 50% score on HW sets is required to participate in the final exam. Expected date: tba |
| An-/Abmeldung zur Prüfung | Anm.: Belegen Lehrveranstaltung; Abm.: stornieren |
| Wiederholungsprüfung | keine Wiederholungsprüfung |
| Skala | 1-6 0,5 |
| Belegen bei Nichtbestehen | beliebig wiederholbar |
| Zuständige Fakultät | Philosophisch-Naturwissenschaftliche Fakultät, studiendekanat-philnat@unibas.ch |
| Anbietende Organisationseinheit | Fachbereich Informatik |