Couvre le concept de descente de gradient dans les cas scalaires, en se concentrant sur la recherche du minimum d'une fonction en se déplaçant itérativement dans la direction du gradient négatif.
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.
Présente les méthodes Quasi-Newton pour l'optimisation, expliquant leurs avantages par rapport aux approches traditionnelles comme Gradient Descent et Newton's Method.
Couvre l'optimalité des taux de convergence dans les méthodes de descente en gradient accéléré et stochastique pour les problèmes d'optimisation non convexes.
