Cette séance de cours couvre la théorie et les applications de la descente de gradient stochastique (SGD), en se concentrant sur le processus d'optimisation et les fondements mathématiques qui le sous-tendent. L'instructeur explique comment SGD fonctionne, ses avantages et ses implémentations pratiques dans les modèles d'apprentissage automatique.