Obavijesti

Online "Pitalica"

Dragi studenti,

 prema dogovoru sa zadnjeg predavanja javljam da je spremna online "Pitalica" na Moodle-u. Rješavanje "Pitalice" predstavlja dodatnu mogućnost polaganja ovog predmeta. Studenti koji na ovaj način žele položiti ispit, trebaju mi se javiti emailom na pina.milisic"AT"fer.hr i napisati datum kada planiraju pristupiti ispitu. Nakon toga "Pitalicu" ću otvoriti individualno za studenta/icu koji/a se prijavio/la. "Pitalica" će biti otvorena na dogovoreni datum od 9:00 do 23:59. Vrijeme rješavanja ograničeno je na 60 minuta. Za sva dodatna pitanja stojim Vam na raspolaganju!

Autor: Josipa-Pina Milišić
Rezultati "Pitalice"

 Za koju minutu ću na One Drive uploadati skenove rješenja Pitalice koju ste rješavali zadnji sat nastave. Ovogodišnja pitalica nastala je malom prilagodbom prošlogodišnje verzije, tako da mi je promakla stara uputa da Pitanja 1 i 8 nose 4 boda. Prilikom ispravljanja uzimala sam da za pitanja višestrukog odabira vrijedi +2b/-2b, dok za pitanja Točno/Netočno ostaje +1b/-2b.

Budući da vam to nisam unaprijed naglasila, predlažem malo fleksibilniju raspodjelu ocjena ;-)

Raspodjela ocjena obzirom na bodove neka bude:

  • 20 - 24 izvrstan (5)
  • 17 - 19 vrlo dobar (4)
  • 13 - 16 dobar (3)
  • 9 - 12 dovoljan (2)

 Studentima koji nisu ostvarili broj bodova za ocjenu izvrstan savjetujem da pričekaju Moodle pitalicu koja će biti raspoloživa do početka kolektivnog GO ili da odaberu jednu od ostalih opcija koje su ponuđene za polaganje ispita (bacite oko na obavijest "Kako položiti ispit?").

 

Hvala svima na suradnji i na izvrsnim prijedlozima za poboljšanje ovog predmeta! Nadam se da će vam stečena znanja biti korisna u znanstvenom radu. Želim vam svima ugodno, mirno i toplo ljeto.

P.S. Ukoliko imate dodatnih pitanja, slobodno se javite emailom.

PP.S. Ocjene izvrstan upisat ću u sustav s datumom ispitnog roka 12. srpnja 2022.

 

Autor: Josipa-Pina Milišić
Kako položiti ispit?

 Svrha predmeta Nelinearna optimizacija je ponuditi studentima mogućnost nadogradnje temeljnih znanja iz matematičkih kolegija usvojenih tijekom dosadašnjeg školovanja te ukazati na široku primjenu stečenih matematičkih vještina u području optimizacije. Predavanja su ozbiljna, gradivo je opsežno, a polaganje ispita je, blago rečeno, vrrrlooo fleeeksiiibilnooo tj. prilagođeno vašim željama  ;-)

Preciznije, od više ponuđenih mogućnosti sami odabirete način koji je za vas najbolji.

Zasad su vam na raspolaganju sljedeće opcije:

 

Autor: Josipa-Pina Milišić
Raspored predavanja: ljetni semestar...

Dragi studenti Nelinearne optimizacije,

 predavanja će se održati prema sljedećem rasporedu:

  1. pon, 27.06., 15:00 - 18:00, A-302
  2. uto,  28.06., 15:00 - 18:00, D152
  3. sri,   29.06., 15:00 - 18:00, D152
  4. čet,  30.06., 15:00 - 18:00, D152
  5. pet,  01.07., 15:00 - 18:00, D152 (EDIT: ostajemo u D152!)

 

Autor: Josipa-Pina Milišić
Nelinearna optimizacija u ljetnom...

Dragi studenti,

  i ove godine predmet Nelinearna Optimizacija napreduje i razvija se u skladu sa vašim interesima i zahtjevima. Krenut ćemo aktivnije prema ulozi optimizacije u strojnom učenju i neuronskim mrežama. Pogledajte promotivni video  i proučite teme koje planiramo obraditi na predavanjima. Svi vaši komentari i prijedlozi su više nego dobrodošli!

Što se tiče polaganja ispita, ove godine će na raspolaganju biti Moodle kviz kojeg ćete moći rješavati sa bilo kojeg mjesta koje ima internet vezu, a bit će raspoloživ od zadnjeg predavanja do početka listopada 2022. Naravno, njegujući tradiciju fleksibilnosti ovog predmeta, na raspolaganju su vam i "stari" načini polaganja predmeta, detaljno opisani ovdje.

 

Za sve dodatne informacije u vezi predmeta slobodno pišite na pina.milisic"AT"fer.hr 

Autor: Josipa-Pina Milišić
Poglavlja iz knjige ... treći dio

 Navedena poglavlja predviđena su za optrilike 5 sati predavanja.

 Chapter 10: Equality constrained minimization

 10.1, 10.1.1, 10.1.210.1.3, 10.2, 10.2.1, 10.2.2, 10.2.3

 Chapter 11: Interior-point methods

 11.1, 11.2, 11.2.1, 11.2.2, 11.3, 11.3.1

 Dodatak: Subgradient methods

  http://web.stanford.edu/class/ee364b/lectures.html

  http://videolectures.net/stanfordee364bs08_convex_optimization2/

  Practical machine learning by Michael Jordan

  https://people.eecs.berkeley.edu/~jordan/courses/294-fall09/

Autor: Josipa-Pina Milišić

 Sljedeća poglavlja pokrivaju otprilike 6 sati predavanja.

 Chapter 5: Duality

 5.1, 5.1.1, 5.1.2, 5.1.3, 5.1.4, 5.1.5, 5.2, 5.2.1, 5.2.2, 5.2.3, 5.2.4, 5.4, 5.4.1, 5.4.2,

 5.5. 5.5.2, 5.5.3, 5.6, 5.6.1, 5.6.2, 5.6.3

 Chapter 9: Unconstrained minimization

 9.1,9.1.1, 9.2, 9.3, 9.3.1, 9.3.2, 9.4, 9.5, 9.5.1, 9.5.2

 Kvazi-Newtonove metode (BFGS) ---> prema knjizi Dennis, Schnabel

 Metoda konjugiranih gradijenata ---> prema knjizi Dennis, Schnabel

Autor: Josipa-Pina Milišić

 ... Boyd, Vandenberghe: Convex Optimization

koja bi bilo dobro pročitati. U ovoj obavijesti nalazi se gradivo predviđeno za otprilike 4 sata predavanja.

Chapter 1:  Introduction

    1.1, 1.1.1, 1.1.2, 1.2, 1.2.1, 1.2.2, 1.3, 1.3.1, 1.3.2, 1.4, 1.4.1, 1.4.2, 1.4.3

Chapter 2: Convex sets

     2.1, 2.1.1, 2.1.2, 2.1.4, 2.1.5, 2.2, 2.2.1, 2.2.4, 2.2.5

Chapter 3: Convex functions

    3.1, 3.1.1, 3.1.3, 3.1.4, 3.1.5, 3.1.6, 3.2.3

Chapter 4: Convex optimization problems

   4.1, 4.1.1, 4.1.2, , 4.2, 4.2.1, 4.2.2, 4.2.3, 4.4, 4.4.1, 4.6.2

Autor: Josipa-Pina Milišić