凸优化课程可以帮助您学习线性规划、对偶理论和梯度下降方法。您可以掌握制定优化问题、分析凸集以及将算法应用到实际工作中的技能。许多课程都会介绍 MATLAB、Python 库和优化软件等工具,这些工具支持在机器学习、人工智能和 Operator 研究等领域实施解决方案。

National Taiwan University
您将获得的技能: Operations Research, Mathematical Modeling, Process Optimization, Report Writing, Applied Mathematics, Network Model, Business Modeling, Industrial Engineering, Linear Algebra, Numerical Analysis, Operations Management, Applied Machine Learning, Case Studies, Engineering Calculations, Algorithms, Feasibility Studies, Project Design, Engineering Management, Program Implementation, Business Analytics
初级 · 专项课程 · 3-6 个月

National Taiwan University
您将获得的技能: 商业分析, 微软Excel, 数学建模, 案例研究, 库存管理系统, 业务建模, 工业工程, 工艺优化, 生产规划, 制定计划, 线性代数, 运营管理, Algorithm, 应用数学, 运筹学, 决策
初级 · 课程 · 1-3 个月

National Taiwan University
您将获得的技能: 商业分析, 微积分, 数值分析, 数学建模, 设施管理, 工艺优化, 线性代数, 计算思维, 计划实施, 资源分配, 应用数学, 工程计算, 运筹学, 决策, 运行分析, Algorithm
中级 · 课程 · 1-3 个月

University of Michigan
您将获得的技能: Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), AI Enablement, Generative AI, Artificial Intelligence, Technical Design, Machine Learning, Data-Driven Decision-Making, Deep Learning, Applied Machine Learning, Algorithms
中级 · 课程 · 1-4 周

您将获得的技能: Portfolio Management, Portfolio Risk, Financial Modeling, Correlation Analysis, Investment Management, Financial Analysis, Risk Modeling
中级 · 指导项目 · 不超过 2 小时

Johns Hopkins University
您将获得的技能: 数值分析, 数学建模, 微积分, 估算, 代数, 衍生产品, 工程计算, 应用数学, 运筹学
中级 · 课程 · 1-3 个月

Coursera
您将获得的技能: Apache Airflow, MLOps (Machine Learning Operations), User Acceptance Testing (UAT), Prompt Patterns, LLM Application, AI Security, Extract, Transform, Load, Scripting, Technical Communication, SQL, Data Pipelines, PyTorch (Machine Learning Library), Miro AI, Data Presentation, Large Language Modeling, Python Programming, Performance Tuning, Root Cause Analysis, Statistical Analysis, Version Control
中级 · 专项课程 · 3-6 个月

University of Pittsburgh
您将获得的技能: Statistical Analysis, NumPy, Probability Distribution, Matplotlib, Statistics, Pandas (Python Package), Data Science, Probability & Statistics, Probability, Statistical Modeling, Predictive Modeling, Data Analysis, Linear Algebra, Predictive Analytics, Statistical Methods, Mathematics and Mathematical Modeling, Applied Mathematics, Python Programming, Machine Learning, Logical Reasoning
攻读学位
初级 · 专项课程 · 1-3 个月

您将获得的技能: Performance Testing, Vector Databases, Performance Tuning, Query Languages, SQL, Application Performance Management, Benchmarking, System Monitoring, Secure Coding
中级 · 课程 · 1-4 周

您将获得的技能: Google Analytics, Data Storytelling, Content Performance Analysis, Web Analytics and SEO, Data Validation, Stakeholder Engagement, Statistical Modeling, Search Engine Optimization, Marketing Analytics, Web Analytics, Marketing Automation, Data Visualization, Customer Insights, Data-Driven Decision-Making, Campaign Management, Key Performance Indicators (KPIs), Predictive Analytics, Performance Measurement, Return On Investment, Artificial Intelligence
中级 · 专项课程 · 3-6 个月
University of Virginia
您将获得的技能: 经济学, 战略营销, 市场动态, 价值主张, 竞争分析, 收入管理, 产品生命周期管理, 演讲, 客户分析, 成本会计, 产品战略, 消费者行为, 价格谈判, 客户洞察, 全球营销, 营销, 市场份额, 企业战略, 目标市场, 营销心理学
初级 · 专项课程 · 3-6 个月

您将获得的技能: Google Ads, Pay Per Click Advertising, Marketing Effectiveness, Performance Measurement, Key Performance Indicators (KPIs), Online Advertising, Campaign Management, Search Engine Marketing, Digital Advertising, Performance Analysis, Keyword Research, Marketing Analytics, Brand Management, Social Media Campaigns, Budget Management, Project Management, Data-Driven Decision-Making, Return On Investment, Quality Assessment, Cost Reduction
中级 · 专项课程 · 3-6 个月
凸优化(Convex Optimization)是数学优化的一个子领域,主要处理目标函数为凸函数的问题,即连接函数图形上两点的任何线段都位于图形本身的上方。这一特性确保了任何局部最小值也是全局最小值,使得凸优化问题比非凸优化问题更容易解决。它的重要性横跨经济学、工程学、机器学习和 Operator 研究等多个领域,因为它提供了在这些领域寻找最优解的高效算法。
凸优化领域的职业多种多样,回报丰厚。职位通常包括数据科学家、Operator 研究员、定量分析员和机器学习工程师等。这些工作通常需要很强的解析能力和应用优化技术解决复杂问题的能力。金融、技术和物流等行业经常需要具备凸优化专业知识的专业人员来加强决策过程和提高运营效率。
是的,您可以通过两种方式在 Coursera 上免费开始学习凸优化:
如果您想继续学习、获得凸优化证书或在预览或试用后解锁全部课程访问权限,您可以升级或申请经济援助。
要学习凸优化,首先要学习涵盖优化理论和方法基础的入门课程。参与实际练习和项目,学以致用。利用论坛和学习小组等在线资源,加深对知识的理解,并在类似的学习道路上与他人建立联系。
凸优化课程涵盖的典型主题包括凸集、凸函数、对偶性、最优性条件以及解决凸问题的各种算法。您还可以探索机器学习、SignalProcessing 和资源分配中的应用,全面了解凸优化在现实世界中的应用。
要对员工进行凸优化方面的培训和技能提升,可以考虑开设强调实际应用和解决实际问题的课程。数据处理和优化与 Generative AI等课程尤其有益,因为这些课程将优化技术与前沿科技相结合,帮助员工做好准备,应对各自领域的现代挑战。