Human: 수학에서 경사 하강(흔히 가장 가파른 하강이라고도 함)은 미분 함수의 국부 최소값을 찾기 위한 1차 반복 최적화 알고리즘입니다. 현재 지점에서 함수의 기울기(또는 근사 기울기)의 반대 방향으로 반복적으로 단계를 밟는 것이 가장 가파른 하강 방향이므로, 이 아이디어는 현재 지점에서 함수의 기울기(또는 근사 기울기)의 반대 방향으로 단계를 밟는 것입니다. 반대로 기울기 방향으로 스텝을 밟으면 해당 함수의 국부적 최대값에 도달하게 되며, 이 절차를 기울기 상승이라고 합니다.

경사 하강은 일반적으로 1847년에 처음 제안한 오귀스탱 루이 코시(Augustin-Louis Cauchy)에 기인합니다. 1907년에는 자크 하다마드(Jacques Hadamard)가 비슷한 방법을 독자적으로 제안했습니다. 비선형 최적화 문제에 대한 수렴 특성은 1944년 하스켈 커리에 의해 처음 연구되었으며, 이후 수십 년 동안 이 방법은 점점 더 잘 연구되고 사용되었습니다. 
경사 하강에 관한 이 글에서 경사 하강이란 무엇이며, 누가 발명했나요? 

Assistant: 수학에서 경사 하강(가장 가파른 하강이라고도 함)은 미분 함수의 국부 최소값을 찾기 위한 일차 반복 최적화 알고리즘입니다. 경사 하강은 일반적으로 1847년에 처음 제안한 오귀스탱 루이 코시(Augustin-Louis Cauchy)에 기인합니다.</s>