Korepetycje z matematyki dyskretnej

2022-11-15

Temat zajęć :

Techniki optymalizacyjne programowanie liniowe, metody gradientowe i sieci neuronowe

Techniki optymalizacyjne to popularne narzędzia z dziedziny matematyki dyskretnej. Są to w szczególności programowanie liniowe, metody gradientowe oraz sieci neuronowe. Programowanie liniowe służy do rozwiązywania problemów związanych z optymalizacją funkcji liniowych, natomiast metody gradientowe są efektywnym sposobem znajdowania ekstremów funkcji nieliniowych. Sieci neuronowe to z kolei metoda uczenia maszynowego, która naśladuje sposób, w jaki działa ludzki mózg, a jej wykorzystanie pozwala na rozwiązywanie skomplikowanych problemów optymalizacyjnych.

Skrótowy zarys korepetycji z matematyki dyskretnej :

E Korepetycje z matematyki dyskretnej to oferta dla osób, które pragną zgłębić tajniki programowania liniowego i metod gradientowych, a także poznają sieci neuronowe i ich możliwości. Jednym z celów tych zajęć jest poszerzenie wiedzy z dziedziny matematyki, a także poznanie zastosowań sieci neuronowych w praktyce. Podczas korepetycji uczniowie poznają programowanie liniowe, metodę wielomianu podstawienia oraz algorytm sympleksowy.

Celem zajęć z programowania liniowego jest poznanie narzędzia służącego do optymalizacji wyniku badań. Definiuje się ją jako metodę umożliwiającą optymalizację funkcji liniowej, której zmienne są ograniczone przez określone warunki. Przykładem zastosowania programowania liniowego są problemy transportowe czy produkcji, które polegają na wyznaczeniu maksymalnego lub minimalnego wyniku przy określonych ograniczeniach.

Model matematyczny problemu liniowego składa się z funkcji celu, której wartość jest optymalizowana oraz ograniczeń, jakie muszą być spełnione. Przykładem ograniczeń może być czas pracy czy budżet. Algorytm sympleksowy to metoda rozwiązania problemu liniowego, która polega na iteracyjnym przeszukiwaniu obszaru rozwiązań. W trakcie zajęć uczniowie poznają przykłady rozwiązań problemów liniowych.

Metody gradientowe to kolejna część zajęć. Uczniowie poznają definicję i podział metod gradientowych, a także algorytm, który szerzej omawia zagadnienie. Przykłady zastosowań metod gradientowych to m.in. algorytmy sztucznej inteligencji czy teoria zbiorów rozmytych.

Analiza złożoności obliczeniowej to kolejny temat korepetycji. Uczniowie poznają jej definicję i omawiają porównanie z innymi technikami optymalizacyjnymi. W trakcie zajęć wykorzystując odpowiednie narzędzia, uczniowie omawiają rodzaje sieci neuronowych oraz model matematyczny, który się z nimi łączy. Zastosowania sieci neuronowych w praktyce to m.in. rozpoznawanie mowy czy przetwarzanie obrazów.

Wprowadzenie do sztucznej inteligencji to ostatnia część zajęć. Uczniowie dowiadują się, czym ta dziedzina zajmuje się i jakie można wyróżnić kategorie. W końcu, w trakcie dyskusji i możliwości zadawania pytań, omawia się możliwości prowadzenia kolejnych zajęć. E Korepetycje z matematyki dyskretnej są doskonałym sposobem na wciągnięcie się w tajniki programowania liniowego, metod gradientowych, sieci neuronowych, a także sztucznej inteligencji.

korepetycje e korepetycje ekorepetycje
korepetycje online e korepetycje online ekorepetycje online
korepetycje z matematyki dyskretnej e korepetycje z matematyki dyskretnej ekorepetycje z matematyki dyskretnej