Introduit un cours sur la modélisation et l'optimisation des systèmes énergétiques, en soulignant l'importance d'une prise de décision éclairée et d'un travail d'équipe pour relever les défis énergétiques.
Explore les algorithmes de résolution de problèmes pour la conception et l'analyse des réacteurs chimiques, en mettant l'accent sur l'approche CRE et les différentes configurations des réacteurs.
Introduit un cours sur l'optimisation des systèmes énergétiques en utilisant la prise de décision assistée par ordinateur pour une conception et un fonctionnement efficaces.
Couvre l'optimisation non convexe, les problèmes d'apprentissage profond, la descente stochastique des gradients, les méthodes d'adaptation et les architectures réseau neuronales.
Explore l'optimisation décentralisée dans l'apprentissage automatique, en mettant l'accent sur la robustesse, la confidentialité et l'équité dans l'apprentissage collaboratif.
