Deep Learning Notes

StudyZoom

ማስታወቂያዎችን ይዟል

ስለዚህ መተግበሪያ

📘 ጥልቅ የመማሪያ ማስታወሻዎች (2025–2026 እትም)

📚 የጥልቅ መማሪያ ማስታወሻዎች (2025–2026) እትም ለዩኒቨርሲቲ ተማሪዎች፣ ለኮሌጅ ተማሪዎች፣ ለሶፍትዌር ምህንድስና ባለሙያዎች እና ለሚፈልጉ ገንቢዎች የተዘጋጀ የተሟላ አካዳሚያዊ እና ተግባራዊ ግብአት ነው። አጠቃላይ የጥልቅ ትምህርት ስርአቱን በተቀናጀ እና ለተማሪ ምቹ በሆነ መንገድ የሚሸፍነው፣ ይህ እትም የተሟላ ስርአተ ትምህርትን ከተግባር MCQs እና ጥያቄዎች ጋር በማጣመር መማር ውጤታማ እና አሳታፊ ለማድረግ።

ይህ መተግበሪያ ከፕሮግራም መሰረታዊ መርሆች ጀምሮ እና እንደ ኮንቮሉሽን ኔትወርኮች፣ ተደጋጋሚ የነርቭ ኔትወርኮች እና የተዋቀሩ ፕሮባቢሊቲ ሞዴሎችን ወደ ላቁ ርእሶች ለማደግ ጥልቅ የመማሪያ ፅንሰ ሀሳቦችን ለመቆጣጠር የደረጃ በደረጃ መመሪያ ይሰጣል። ተማሪዎችን መረዳትን ለማጠናከር እና ለአካዳሚክ ፈተናዎች እና ለሙያ እድገት ለማዘጋጀት እያንዳንዱ ክፍል በማብራሪያ፣ በምሳሌ እና በተግባራዊ ጥያቄዎች በጥንቃቄ ተዘጋጅቷል።

---

🎯 የመማር ውጤቶች፡-

- ከመሠረታዊ ነገሮች እስከ የላቀ ፕሮግራሚንግ ጥልቅ የመማሪያ ጽንሰ-ሀሳቦችን ይረዱ።
- እውቀትን በክፍል-ጥበበኞች MCQs እና ጥያቄዎች ያጠናክሩ።
- በኮድ ላይ የተግባር ልምድ ያግኙ።
- ለዩኒቨርሲቲ ፈተናዎች እና ቴክኒካል ቃለመጠይቆች በብቃት ይዘጋጁ።

---

📂 ክፍሎች እና ርዕሶች

🔹 ክፍል 1፡ የጥልቀት ትምህርት መግቢያ
- ጥልቅ ትምህርት ምንድን ነው?
- ታሪካዊ አዝማሚያዎች
- ጥልቅ የመማር የስኬት ታሪኮች

🔹 ክፍል 2፡ መስመራዊ አልጀብራ
- Scalars፣ Vectors፣ Matrices እና Tensors
- ማትሪክስ ማባዛት
- ኢጀንጅ ስብጥር
- ዋና አካላት ትንተና

🔹 ክፍል 3፡ ፕሮባቢሊቲ እና የመረጃ ቲዎሪ
- ፕሮባቢሊቲ ማከፋፈያዎች
- የኅዳግ እና ሁኔታዊ ዕድል
- የቤይስ ደንብ
- Entropy እና KL ልዩነት

🔹 ክፍል 4፡ የቁጥር ስሌት
- ከመጠን በላይ እና የውሃ ፍሰት
- ቀስ በቀስ ላይ የተመሰረተ ማመቻቸት
- የተገደበ ማመቻቸት
- ራስ-ሰር ልዩነት

🔹 ክፍል 5፡ የማሽን መማር መሰረታዊ ነገሮች
- አልጎሪዝም መማር
- አቅም እና ከመጠን በላይ መገጣጠም እና መገጣጠም

🔹 ክፍል 6፡ ጥልቅ አስተያየት ሰጪ አውታረ መረቦች
- የነርቭ አውታረ መረቦች አርክቴክቸር
- የማግበር ተግባራት
- ሁለንተናዊ ግምት
- ጥልቀት እና ስፋት

🔹 ክፍል 7፡ ለጥልቅ ትምህርት መደበኛ ማድረግ
- L1 እና L2 መደበኛነት
- መጣል
- ቀደም ብሎ ማቆም
- የውሂብ መጨመር

🔹 ክፍል 8፡ ጥልቅ ሞዴሎችን ለማሰልጠን ማመቻቸት
- ቀስ በቀስ የሚወርድ ተለዋጮች
- ሞመንተም
- የሚለምደዉ የመማሪያ ተመኖች
- በማመቻቸት ላይ ያሉ ተግዳሮቶች

🔹 ክፍል 9፡ Convolutional Networks
- ኮንቮሉሽን ኦፕሬሽን
- ገንዳዎች ንብርብሮች
- CNN Architectures
- በራዕይ ውስጥ መተግበሪያዎች

🔹 ክፍል 10፡ ተከታታይ ሞዴሊንግ፡ ተደጋጋሚ እና ተደጋጋሚ መረቦች
- ተደጋጋሚ የነርቭ አውታረ መረቦች
- ረጅም የአጭር ጊዜ ማህደረ ትውስታ
- ግሩ
- ተደጋጋሚ የነርቭ አውታረ መረቦች

🔹 ክፍል 11፡ ተግባራዊ ዘዴ
- አፈጻጸምን መገምገም
- የማረም ዘዴዎች
- የሃይፐርፓራሜትር ማመቻቸት
- ትምህርትን ማስተላለፍ

🔹 ክፍል 12፡ አፕሊኬሽኖች
- የኮምፒውተር እይታ
- የንግግር እውቅና
- የተፈጥሮ ቋንቋ ሂደት
- በመጫወት ላይ

🔹 ክፍል 13፡ ጥልቅ አመንጪ ሞዴሎች
- Autoencoders
- ተለዋዋጭ Autoencoders
- የተከለከሉ የቦልትማን ማሽኖች
- Generative Adversarial አውታረ መረቦች

🔹 ክፍል 14፡ መስመራዊ ፋክተር ሞዴሎች
- PCA እና Factor Analysis
- አይሲኤ
- ስፓርሴ ኮድ
- ማትሪክስ ፋክተሮች

🔹 ክፍል 15፡ Autoencoders
- መሰረታዊ Autoencoders
- Autoencoders ውድቅ ማድረግ
- ተቋራጭ Autoencoders
- ተለዋዋጭ Autoencoders

🔹 ክፍል 16፡ የውክልና ትምህርት
- የተከፋፈሉ ውክልናዎች
- ልዩ ልዩ ትምህርት
- ጥልቅ እምነት አውታረ መረቦች
- የቅድመ ማሰልጠኛ ዘዴዎች

🔹 ክፍል 17፡ የተዋቀሩ ፕሮባቢሊቲ ሞዴሎች ለጥልቅ ትምህርት
- የተመሩ እና ያልተመሩ ግራፊክ ሞዴሎች
- ግምታዊ ግምት
- በድብቅ ተለዋዋጮች መማር

---

🌟 ይህን መተግበሪያ ለምን መረጡት?
- የተሟላውን የጥልቅ ትምህርት ሥርዓተ ትምህርት ከMCQs ጋር በተቀናጀ ቅርጸት ይሸፍናል እና ለልምምድ ጥያቄዎች።
- ለBS/CS፣ BS/IT፣ የሶፍትዌር ምህንድስና ተማሪዎች እና ገንቢዎች ተስማሚ።
- በችግር አፈታት እና በፕሮፌሽናል ፕሮግራሞች ላይ ጠንካራ መሰረት ይገነባል።

---

✍ ይህ መተግበሪያ በጸሐፊዎቹ አነሳሽነት ነው፡-
ኢያን Goodfellow, Yoshua Bengio, አሮን Courville

📥 አሁን አውርድ!
የእርስዎን ጥልቅ የመማሪያ ማስታወሻዎች (2025–2026) እትም ዛሬ ያግኙ! በጥልቀት የመማር ፅንሰ-ሀሳቦችን በተደራጀ፣ በፈተና ተኮር እና በሙያዊ መንገድ ይማሩ፣ ይለማመዱ እና ይቆጣጠሩ።

ምን አዲስ ነገር አለ

🚀 New Update of Deep Learning Notes

✨ What’s Inside:
✅ Complete syllabus covering deep learning fundamentals
✅ Interactive MCQs & quizzes for self-assessment
✅ Perfect for students & developers who want to master the subject

🎯 Suitable For:
👩‍🎓 Students of BSCS, BSIT, Software Engineering & ICS
📘 University & college exams (CS/IT related subjects)
🏆 Test prep for certifications & technical assessments
💻 Beginners aiming for freelancing & entry-level developer jobs