Cette séance de cours aborde des sujets tels que la descente stochastique du gradient, la régression linéaire généralisée, la régularisation du LASSO, l'apprentissage supervisé et non supervisé, le sous-gradient et le rôle du gradient dans la recherche de minima. Il traite également de la nature itérative de la descente du gradient, de différentes variantes comme l'ADAM, et de l'importance des hyperparamètres.