イム・ジャンファンのカルマンフィルター 1

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。

AI/ディープラーニング、コンピュータビジョン、コンピュータグラフィックスなどに必要な最適化理論です。最適化理論1では、重点的に多変数関数の定義と多変数関数の微分を扱っています。なぜですか？すべての最適化の問題は多変数関数の形で表現されるからです。正確な多変数関数の定義と微分概念を習得すれば、上記分野の理論的アプローチがかなり容易になります。

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