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ガイダンス
講義の概要、進め方、評価方法について説明します。
🚀
第1回講義
アルゴリズムの基礎理論と再帰関数の概念について説明します。
📊
第2回講義
最適化アルゴリズムと勾配法について説明します。
🧮
第3回講義
Johnson–Lindenstraussの次元削減と確率的手法の基礎を扱います。
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第4回講義
グラフアルゴリズムと最短経路問題について説明します。
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第5回講義
計算量理論、NP完全性、カープ帰着について説明します。
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第6回講義
線形計画問題と組合せ最適化について説明します。
🎯
第7回講義
なんか「うまくいく」アルゴリズム：k-means法、局所探索、焼きなまし法について説明します。