Explore l'optimalité des taux de convergence dans l'optimisation convexe, en mettant l'accent sur la descente accélérée des gradients et les méthodes d'adaptation.
Explore la descente de gradient stochastique, couvrant les taux de convergence, l'accélération et les applications pratiques dans les problèmes d'optimisation.
Explore les principes fondamentaux et les applications des courbes de Bézier, en se concentrant sur leur construction, leurs propriétés et leurs utilisations pratiques dans la conception et la modélisation.