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Couvre le contrôle distribué optimal en utilisant Gradient Descent pour atteindre localement des contrôleurs optimaux dans les systèmes à grande échelle.
Introduit la conjugaison Fenchel, explorant ses propriétés, exemples et applications dans les problèmes d'optimisation non lisses et les formulations minimax.
Couvre un cours intensif sur l'apprentissage profond, y compris le Mark I Perceptron, les réseaux neuronaux, les algorithmes d'optimisation et les aspects de formation pratique.
