Explore les aspects pratiques de la résolution des jeux de parité, y compris les stratégies gagnantes, les algorithmes, la complexité, le déterminisme et les approches heuristiques.
Explore les biais implicites, la descente de gradient, la stabilité dans les algorithmes d'optimisation et les limites de généralisation dans l'apprentissage automatique.
Explore des techniques d'optimisation telles que la descente de gradient, la recherche de lignes et la méthode de Newton pour une résolution efficace des problèmes.
Couvre les bases d'optimisation, y compris l'optimisation sans contrainte et les méthodes de descente de gradient pour trouver des solutions optimales.
