Chào bạn, tôi là Tiến sĩ Minh Trí. Bạn có bao giờ tự hỏi làm thế nào các hệ thống của Google hay Meta có thể giải quyết các bài toán tối ưu hóa với hàng tỷ biến số trong tích tắc? Bạn muốn làm chủ những kỹ thuật toán học đứng sau các thuật toán như ADMM, Proximal Methods hay Primal-Dual splitting? Đã đến lúc bạn chinh phục đỉnh cao của toán học ứng dụng với cuốn sách "Large-Scale Convex Optimization - Algorithms Analyses via Monotone Operators" (2023).
Ernest K. Ryu và Wotao Yin dẫn dắt bạn đi từ những nền tảng của giải tích lồi đến những lý thuyết tiên phong về toán tử đơn điệu. Trong cuốn sách Toán thuật toán chuyên sâu này, bạn sẽ làm chủ:
Khung lý thuyết toán tử đơn điệu: Cách thống nhất hàng loạt thuật toán tối ưu hóa dưới một ngôn ngữ toán học chung nhất, giúp việc phân tích độ hội tụ trở nên minh bạch.
Thuật toán quy mô lớn (Large-scale): Đi sâu vào các phương pháp tách (Splitting methods) và các biến thể của chúng để xử lý các bài toán không trơn (non-smooth) và có ràng buộc phức tạp.
Phân tích độ hội tụ (Convergence Analysis): Kỹ thuật chứng minh tốc độ hội tụ của thuật toán – yếu tố quyết định hiệu quả thực tế của mô hình AI.
Ứng dụng trong Machine Learning & Signal Processing: Cách áp dụng tối ưu hóa lồi vào việc huấn luyện mô hình học sâu, nén dữ liệu và xử lý tín hiệu số.
Tối ưu hóa phân tán (Distributed Optimization): Các phương pháp giúp thuật toán chạy hiệu quả trên hệ thống máy tính song song và đám mây.
Về mặt học thuật, tôi đánh giá cao cách các tác giả biến những khái niệm toán học trừu tượng thành những công cụ logic sắc bén để giải quyết các thách thức thực tế của ngành dữ liệu hiện nay. Đối với cộng đồng nghiên cứu AI Việt Nam, kiến thức trong cuốn sách IT này là nền tảng để bạn tự thiết kế nên những thuật toán đột phá của riêng mình. Tại 89ebook, chúng tôi mang đến tri thức này để giúp bạn bứt phá giới hạn của trí tuệ nhân tạo.
