Seminar Nevergrad Intensivseminar: Entwicklung, Benchmarking und produktiver Einsatz

Zielsetzung

Das Intensivseminar fasst sämtliche Einzelmodule dieser Seminarreihe in einem geschlossenen Format zusammen. Vermittelt werden Grundlagen, Suchraumdesign, Steuerungsmodelle, ML-Tuning, Multiobjective-Optimierung, Benchmarking sowie der produktive Transfer in Entwicklungs- und Forschungsumgebungen.

Zielgruppe

Das Seminar eignet sich für Organisationen, die Nevergrad als strategisches Werkzeug aufbauen möchten. Besonders geeignet ist es für Teams, die ein gemeinsames Zielbild, einen abgestimmten Methodenbaukasten und einen schnellen Kompetenzaufbau in kurzer Zeit benötigen.

Voraussetzungen

Sichere Python-Kenntnisse und Erfahrung mit numerischer oder datengetriebener Entwicklung werden vorausgesetzt. Das Format richtet sich an Teilnehmende, die aktiv in Optimierungs-, ML-, Simulations- oder Forschungsprojekten arbeiten.

Inhalte

• Einführung in gradientenfreie Optimierung, Nevergrad-Architektur und typische Einsatzgebiete
• Suchraumdesign mit Parametrisierung für kontinuierliche, diskrete und gemischte Probleme
• Ask-and-Tell-Workflows, Parallelisierung und asynchrone Ausführung
• Hyperparameter-Optimierung für Machine-Learning-Pipelines
• Constraints, Multiobjective-Szenarien und robuste Zieldefinitionen
• Benchmarking, Optimizer-Auswahl und Aufbau eigener Bewertungsmatrizen
• Simulationen, teure Black-Box-Auswertungen und Reinforcement-Learning-nahe Anwendungsfälle
• Transfer in produktive Projektstrukturen mit reproduzierbaren Experimenten und standardisierten Workflows

Praxisanteil

Über die gesamte Seminardauer wird ein zusammenhängendes Praxisprojekt aufgebaut, das nacheinander um Suchraumdesign, Ask-and-Tell-Logik, ML-Tuning, Constraints, Benchmarking und Ergebnisinterpretation erweitert wird. So entsteht ein geschlossener Lernpfad mit direkter Übertragbarkeit.