Chào bạn, tôi là Tiến sĩ Minh Trí. Bạn có bao giờ tự hỏi tại sao các mô hình AI lại có thể "học" được? Bí mật nằm ở việc tìm ra giá trị nhỏ nhất của các hàm mất mát (Loss functions) — và đó chính là thế giới của Tối ưu hóa lồi (Convex Optimization). Cuốn sách "Elementary Convexity with Optimization" (2023) chính là chìa khóa để bạn hiểu thấu bản chất của trí tuệ nhân tạo hiện đại.
Hai tác giả Vivek S. Borkar và K. S. Mallikarjuna Rao mang đến một cách tiếp cận vừa chuẩn mực về toán học, vừa gần gũi với ứng dụng thực tế. Trong cuốn sách toán học công nghệ này, bạn sẽ được dẫn dắt qua các trụ cột:
Lý thuyết tập lồi và hàm lồi: Nền tảng để xác định liệu một bài toán có thể tìm được lời giải tối ưu toàn cục hay không.
Định lý tách (Separation Theorems): Cơ sở toán học cho các thuật toán phân loại như Support Vector Machines (SVM).
Lý thuyết đối ngẫu (Duality): Công cụ cực mạnh để giải các bài toán tối ưu phức tạp trong kinh tế và kỹ thuật.
Các thuật toán tối ưu hóa: Từ Gradient Descent đến các phương pháp Newton, giúp bạn hiểu cách các thư viện như PyTorch hay TensorFlow vận hành "dưới nắp máy".
Về mặt học thuật, tôi đánh giá cao việc tác giả lược bỏ những chứng minh rườm rà không cần thiết để tập trung vào việc xây dựng trực giác toán học. Đối với cộng đồng AI và Data Science Việt Nam, kiến thức trong cuốn sách IT này là nền tảng để bạn tự tin nghiên cứu các mô hình Deep Learning tiên tiến nhất. Tại 89ebook, chúng tôi mang đến tri thức gốc để giúp bạn trở thành những chuyên gia thay đổi cuộc chơi.
