AIL304m - Phần 2: Đạo hàm, gradient descent và phương pháp Newton

Buổi 10–16, gắn CLO1; bài giảng mục 1.9–1.14 ở buổi 10–11 và 13–15. Buổi 10–11 (hàm một biến): đạo hàm, tối ưu hoá hàm số bằng đạo hàm. Buổi 13 (hàm hai biến trở lên): gradient, tối ưu hoá bằng gradient và thuật toán gradient descent. Buổi 14: tối ưu hoá trong mạng nơ-ron. Buổi 15: phương pháp Newton (Newton's Method), một cách tối ưu hoá ngoài gradient descent. Buổi 12 là bài lập trình Optimizing Functions of One Variable: Cost Minimization; buổi 16 là Lab01 Regression with Perceptron.