Nevergrad Parametrisierung, Suchräume und Kandidatenmodelle
Zielsetzung
Die Qualität einer Optimierung wird maßgeblich durch die Modellierung des Suchraums bestimmt. Dieses Seminar vertieft die Parametrisierung in Nevergrad und zeigt, wie Suchräume fachlich sinnvoll, technisch sauber und stabil für unterschiedliche Problemtypen aufgebaut werden.
Zielgruppe
Geeignet ist das Seminar für Entwickler, Data-Science-Teams und technische Fachkräfte, die komplexere Problemräume modellieren und Nevergrad jenseits einfacher eindimensionaler Beispiele einsetzen möchten.
Voraussetzungen
Vorausgesetzt werden solide Python-Grundlagen. Vorkenntnisse in Nevergrad sind hilfreich, aber nicht zwingend erforderlich, wenn bereits Erfahrung mit numerischen oder datengetriebenen Problemstellungen vorhanden ist.
Inhalte
- Grundlagen des Suchraumdesigns für kontinuierliche, diskrete und gemischte Parameter
- Arbeiten mit Array, Scalar, Log, Choice und weiteren Parametertypen
- Aufbau von Instrumentation für Argumente, Keywords und strukturierte Kandidaten
- Umgang mit Integer-Casting, Grenzen, Log-Skalen und sinnvollen Default-Werten
- Kandidatenobjekte, Werteabbildung und kontrollierte Veränderung von Parametern
- Parametrisierung externer Programme, Skripte und nicht rein numerischer Steuergrößen
- Fehlervermeidung bei schlecht skalierten oder fachlich unplausiblen Suchräumen
Praxisanteil
Im Seminar werden mehrere Suchräume für unterschiedliche Klassen von Optimierungsproblemen entwickelt und validiert. Neben mathematischen Beispielen werden auch praxisnahe Konfigurationen für Modell- und Simulationsparameter umgesetzt.
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Öffentliche Schulung
Diese Seminarform ist auch als Präsenzseminar bekannt und bedeutet, dass Sie in unseren Räumlichkeiten von einem Trainer vor Ort geschult werden. Jeder Teilnehmer hat einen Arbeitsplatz mit virtueller Schulungsumgebung. Öffentliche Seminare werden in deutscher Sprache durchgeführt, die Unterlagen sind teilweise in Englisch.
Inhausschulung
Diese Seminarform bietet sich für Unternehmen an, welche gleiche mehrere Teilnehmer gleichzeitig schulen möchten. Der Trainer kommt zu Ihnen ins Haus und unterrichtet in Ihren Räumlichkeiten. Diese Seminare können in Deutsch - bei Firmenseminaren ist auch Englisch möglich gebucht werden.
Webinar
Diese Art der Schulung ist geeignet, wenn Sie die Präsenz eines Trainers nicht benötigen, nicht Reisen können und über das Internet an einer Schulung teilnehmen möchten.
Fachbereichsleiter / Leiter der Trainer / Ihre Ansprechpartner
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Michael Adler
Telefon: + 41 (800) 225127
E-Mail: michael.adler@seminar-experts.ch -
Stefano Conti
Telefon: + 41 (800) 225127
E-Mail: stefano.conti@seminar-experts.ch
Seminardetails
| Dauer: | 2 Tage ca. 6 h/Tag, Beginn 1. Tag: 10:00 Uhr, weitere Tage 09:00 Uhr |
| Preis: |
Öffentlich und Webinar: CHF 1.198 zzgl. MwSt. Inhaus: CHF 3.400 zzgl. MwSt. |
| Teilnehmeranzahl: | min. 2 - max. 8 |
| Teilnehmer: | Python-Entwickler, Data Scientists, ML Engineers und Simulationsentwickler |
| Voraussetzungen: | Python-Grundlagen und idealerweise erste Berührung mit Nevergrad oder mit Optimierungsproblemen |
| Standorte: | Basel, Bern, Luzern, Sankt Gallen, Winterthur, Zürich |
| Methoden: | Vortrag, Demonstrationen, praktische Übungen am System, Modellierung eigener Suchräume |
| Seminararten: | Öffentlich, Webinar, Inhaus, Workshop - Alle Seminare mit Trainer vor Ort, Webinar nur wenn ausdrücklich gewünscht |
| Durchführungsgarantie: | ja, ab 2 Teilnehmern |
| Sprache: | Deutsch - bei Firmenseminaren ist auch Englisch möglich |
| Seminarunterlage: | Dokumentation auf Datenträger oder als Download |
| Teilnahmezertifikat: | ja, selbstverständlich |
| Verpflegung: | Kalt- / Warmgetränke, Mittagessen (wahlweise vegetarisch) |
| Support: | 3 Anrufe im Seminarpreis enthalten |
| Barrierefreier Zugang: | an den meisten Standorten verfügbar |
| Weitere Informationen unter +41 (800) 225127 |
Seminartermine
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