1、《智能优化算法》：该课程深入探索智能算法世界，系统学习进化类算法、群智能算法、模拟退火算法、禁忌搜索算法和神经网络算法等，通过理论讲解、实验演示和编程实践，让学生掌握解决复杂问题的关键技能，培养分析和解决问题的能力。

2、凸优化相关课程：

- 中科大凌青老师讲的凸优化课程，对应着Stephen Boyd的凸优化那本书讲，凌青老师讲课逻辑清晰，会引用很多例子来说明问题。

- 南京大学徐薇老师、陈彩华老师和李敏老师的最优化课程，侧重优化问题基本概念的介绍、一般性优化理论的阐释和最具应用价值的凸优化建模技术讲解，同时介绍了常用优化软件的使用。

3、深度学习模型优化相关课程或资源：随着数据规模的不断增加，深度学习模型的复杂性也不断增加，这使得训练深度学习模型变得越来越困难，因此深度学习模型优化成为一项至关重要的技术，这类课程或资源主要关注优化训练过程中选择合适的优化算法，以在保证模型性能的前提下减少模型的计算复杂度和存储空间需求。

优化训练课程推荐有哪些？如何选择合适课程？

关于如何选择合适优化训练课程，可以从以下几个方面考虑：

1、明确自身需求：确定自己的学习目标和职业发展方向，是希望提升学术研究能力还是职业技能，以便选择更符合自己需求的课程。

2、了解课程内容：仔细查看课程大纲、教学目标、课程特色等信息，了解课程是否涵盖了你感兴趣的领域和知识点，以及是否能够满足你的学习需求。

3、考察师资力量：优秀的师资队伍是教学质量的重要保障，可以了解授课教师的专业背景、教学经验和研究成果等，判断其是否具备丰富的教学经验和深厚的专业功底。

4、参考评价反馈：查看其他学员对课程的评价和反馈，了解课程的教学质量、实用性和难度等方面的情况，为自己的选择提供参考。

5、考虑学习方式：不同的人适合不同的学习方式，有的人喜欢线上学习，有的人则更倾向于线下课程，根据自己的学习习惯和时间安排，选择合适的学习方式。

6、试听课程：如果条件允许，可以先试听部分课程内容，感受一下教师的授课风格和课程的难度，再决定是否报名。