Discute des techniques d'optimisation avancées, en se concentrant sur des méthodes de descente de gradient plus rapides et projetées dans l'apprentissage automatique.
Couvre la définition et les propriétés des fonctions différentes, en mettant l'accent sur la différenciation, les limites, la continuité et les dérivés partiels.
