Fournit un aperçu des techniques d'optimisation, en se concentrant sur la descente de gradient et les propriétés des fonctions convexes dans l'apprentissage automatique.

Espaces et normes vectoriels

Couvre les espaces vectoriels, les différentes fonctions, le produit scalaire et les normes en profondeur.

Série Fourier : Convergence et théorème de Dirichlet

Couvre la convergence des séries de Fourier, le théorème de Dirichlet et les applications dans le traitement du signal.

Dérivabilité et limites en analyse I

Explore la dérivéabilité, limite le calcul et les propriétés des fonctions dans l'analyse I.

Fonctions différenciées en R2

Couvre la représentation des différentes fonctions dans R2 et le concept de changement de coordonnées par bijections.

Différenciation et dérivés partiels

Explore la différenciation dans deux variables et la règle de la chaîne pour les compositions.