Convex Optimization, Machine Learning, Optimization.
Boyd的課在基礎的部分琢磨比較多且深，步調比較慢。課程涵蓋的範圍大概到Primal-dual interior point methods就停了，也不會提到Subgradient。 但是因為基礎講得清楚深入，有一些部分我是覺得可以CMU和Stephen Boyd都看，像是Theory II的部分。雖說Stephen Boyd有另一門Convex Optimization II來涵蓋一些CMU的內容，但是該系列影片畫質很不好就不推薦了。 CMU的課比較廣，講的方法也多而且會提到一些比較近幾年的發展(Ex Frank-Wolfe, SAG, SAGA)，