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Explore l'optimisation de la conception inverse dans l'informatique géométrique, couvrant des sujets tels que les structures déployables, la conception sensible aux matériaux et les matériaux programmés.
Couvre les fondamentaux des chaînes de Markov et de leurs applications dans les algorithmes, en se concentrant sur la coloration correcte et l'algorithme Metropolis.
Sur Convex Optimization couvre l'organisation des cours, les problèmes d'optimisation mathématique, les concepts de solution et les méthodes d'optimisation.
Couvre les bases de l'apprentissage du renforcement, y compris les processus décisionnels de Markov et les méthodes de gradient des politiques, et explore les applications du monde réel et les avancées récentes.
Explore la quantification de l'incertitude à l'aide des méthodes de Quasi Monte Carlo et des mesures des écarts pour l'approximation intégrale et l'estimation du volume.
Introduit l'importance d'étudier les algorithmes, présente un algorithme intelligent pour le calcul d'une série arithmétique, et discute de l'efficacité et de l'exactitude dans les algorithmes.
Introduit des méthodes de pointe dans l'optimisation et la simulation, couvrant des sujets tels que l'analyse statistique, la réduction de la variance et les projets de simulation.
