Explore la prise en charge des hyperplans pour l'approximation des graphes de fonctions dans les dimensions supérieures à travers des vecteurs normaux et des approximations linéaires.
Couvre la définition et les propriétés des fonctions différentes, en mettant l'accent sur la différenciation, les limites, la continuité et les dérivés partiels.
Discute des techniques d'optimisation avancées, en se concentrant sur des méthodes de descente de gradient plus rapides et projetées dans l'apprentissage automatique.
