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Explore l'apprentissage par machine contradictoire, les réseaux d'adversaires génériques et les défis des exemples d'adversaires dans l'optimisation des données.
Explore les méthodes de descente de gradient pour les problèmes convexes lisses et non convexes, couvrant les stratégies itératives, les taux de convergence et les défis d'optimisation.
Introduit le filtre Kalman pour estimer l'état d'un système dynamique à partir de mesures bruyantes, couvrant la prédiction, la mise à jour et les étapes de filtrage.
Couvre les méthodes de solution pour réduire au minimum les convexes composites et explore des exemples comme les moindres carrés régularisés et la récupération de phase.
