Métodos de Otimização
R$29,99
Descrição
As disciplinas do nível profissional da formação acadêmica da trilha data science serão ministradas em formato de seminários livres com discussão de cases reais e desenvolvimento de projetos individuais de cada aluno sob a supervisão e orientação de instrutores/mentores. A bibliografia recomendada é mínima sendo a discussão de nova literatura realizada de acordo com o instrutor da disciplina e apresentações dos alunos. Nesta disciplina serão discutidos cases de otimização linear e não-linear e pesquisa operacional em tomada de decisão.
Bibliografia do curso
- Richard W. Cottle, Mukund N. Thapa, Linear and Nonlinear Optimization, Springer, 2017.
- Jorge Nocedal, Stephen Wright, Numerical Optimization Springer Series in Operations Research and Financial Engineering, Springer 2006.
- Suvrit Sra, Sebastian Nowozin, Stephen J. Wright, Optimization for Machine Learning, MIT Press, 2012.
- Jorge Nocedal, Stephen Wright, Numerical Optimization, Springer 2000.
- Singiresu S. Rao, Engineering Optimization. Theory and Practice, ohn Wiley & Sons, 2019.
- Michael W. Carter and Camille C. Price, Operations Research: A Practical Introduction, CRC Press 2000.
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