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The core of all AI/deep learning is ultimately optimization. Of course, optimization theory is not only needed in AI/deep learning. Computer vision, robotics & control systems, financial engineering & quant, data science, signal processing... Probably no matter which field you study, optimization theory is one of the topics you will inevitably encounter when you go deeper. This lecture systematically covers everything from basic mathematical theory to in-depth content. I believe it is by far the best optimization theory lecture offered in Korea.

jhim21

Optimization Theory Bible

すべてのAI/ディープラーニングの核心は結論的に最適化です。もちろんAI/ディープラーニングでのみ最適化理論が必要なわけではありません。コンピュータビジョン、ロボティクス&制御システム、金融工学&クオンツ、データサイエンス、信号処理...おそらくどの分野を学んでも、もう少し深く入っていくと必ず出会うテーマの一つが最適化理論です。この講義では数学的な基礎理論から始まって深みのある内容まで体系的に扱っています。国内に開設された最適化理論講義の中で断然最高だと思います。

입문

초급

중급이상

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最適化理論Bible

最適化理論Bible紹介

多変数関数の微分(Differentialtion of Multivariable Functions)

凸関数(Convex function)

最適化理論1: 制約条件のない最適化

Gradient Descent探索方法とDeep Neural Networkの
誤差逆伝播アルゴリズム (Backpropagation)

ニュートン法（Newton Method）

最適化理論2: 制約条件のある最適化