Deep Learning Notes

StudyZoom

Reklam ehtiva edir

Bu tətbiq haqqında

📘 Dərin Öyrənmə Qeydləri (2025–2026 Buraxılış)

📚 Dərin Öyrənmə Qeydləri (2025–2026) Buraxılışı universitet tələbələri, kollec tələbələri, proqram mühəndisliyi ixtisasları və həvəskar tərtibatçılar üçün hazırlanmış tam akademik və praktiki mənbədir. Bütün dərin öyrənmə proqramını strukturlaşdırılmış və tələbəyə uyğun şəkildə əhatə edən bu nəşr öyrənməni həm effektiv, həm də cəlbedici etmək üçün MCQ təcrübələri və viktorinalarla tam tədris planını birləşdirir.

Bu proqram proqramlaşdırmanın əsaslarından başlayaraq konvolyusiya şəbəkələri, təkrarlanan neyron şəbəkələri və strukturlaşdırılmış ehtimal modelləri kimi qabaqcıl mövzulara qədər dərin öyrənmə konsepsiyalarının mənimsənilməsi üçün addım-addım təlimat təqdim edir. Hər bir bölmə anlayışı gücləndirmək və tələbələri akademik imtahanlara və peşəkar inkişafa hazırlamaq üçün izahatlar, nümunələr və təcrübə sualları ilə diqqətlə tərtib edilmişdir.

---

🎯 Təlim Nəticələri:

- Əsaslardan qabaqcıl proqramlaşdırmaya qədər dərin öyrənmə konsepsiyalarını anlayın.
- Vahid miqyaslı MCQ və viktorinalarla biliyi möhkəmləndirin.
- Təcrübəli kodlaşdırma təcrübəsi qazanın.
- Universitet imtahanlarına və texniki müsahibələrə effektiv hazırlaşmaq.

---

📂 Vahidlər və Mövzular

🔹 Vahid 1: Dərin Öyrənməyə Giriş
- Dərin Öyrənmə nədir?
- Tarixi tendensiyalar
- Dərin Öyrənmə Uğur Hekayələri

🔹 Vahid 2: Xətti Cəbr
- Skalyarlar, Vektorlar, Matrislər və Tensorlar
- Matrix vurma
- Özgələşmə
- Əsas Komponentlərin Təhlili

🔹 Vahid 3: Ehtimal və İnformasiya Nəzəriyyəsi
- Ehtimalların paylanması
- Marjinal və Şərti Ehtimal
- Bayes qaydası
- Entropiya və KL Divergensiyası

🔹 Vahid 4: Ədədi Hesablama
- Daşma və Azalma
- Qradient əsaslı optimallaşdırma
- Məhdud Optimallaşdırma
- Avtomatik fərqləndirmə

🔹 Vahid 5: Maşın Öyrənmə Əsasları
- Öyrənmə alqoritmləri
- Tutum və Overfitting və Underfitting

🔹 Vahid 6: Dərin İrəli Şəbəkələr
- Neyron şəbəkələrinin arxitekturası
- Aktivləşdirmə funksiyaları
- Universal yaxınlaşma
- Dərinlik və eni

🔹 Bölmə 7: Dərin Öyrənmə üçün Regularizasiya
- L1 və L2 Tənzimləmə
- Tərkib
- Erkən Dayanma
- Məlumatların artırılması

🔹 Vahid 8: Dərin Modellərin Təlimi üçün Optimallaşdırma
- Gradient Eniş Variantları
- Momentum
- Adaptiv Öyrənmə Dərəcələri
- Optimallaşdırmada Çətinliklər

🔹 Bölmə 9: Konvolyusiya şəbəkələri
- Bükülmə əməliyyatı
- Pooling Lays
- CNN Architectures
- Vision-da tətbiqlər

🔹 Vahid 10: Ardıcıllığın Modelləşdirilməsi: Təkrarlanan və Rekursiv şəbəkələr
- Təkrarlanan neyron şəbəkələri
- Uzunmüddətli qısamüddətli yaddaş
- GRU
- Rekursiv neyron şəbəkələri

🔹 Bölmə 11: Praktiki Metodologiya
- Performansın qiymətləndirilməsi
- Sazlama strategiyaları
- Hiperparametrlərin optimallaşdırılması
- Transfer Öyrənmə

🔹 Vahid 12: Proqramlar
- Kompüter görmə
- Nitqin tanınması
- Təbii Dil Emalı
- Oyun oynayır

🔹 Vahid 13: Dərin Generativ Modellər
- Avtokodlayıcılar
- Variasiyalı Avtokoderlər
- Məhdud Boltzmann Maşınları
- Generativ rəqib şəbəkələr

🔹 Vahid 14: Xətti Faktor Modelləri
- PCA və Faktor Analizi
- ICA
- Seyrək Kodlaşdırma
- Matris faktorizasiyası

🔹 Vahid 15: Avtokodlayıcılar
- Əsas avtomatik kodlayıcılar
- Denoising Autoencoders
- Müqaviləli Avtokodlayıcılar
- Variasiyalı Avtokoderlər

🔹 Bölmə 16: Nümayəndəliyin öyrənilməsi
- Paylanmış Nümayəndəliklər
- Manifold öyrənmə
- Dərin İnam Şəbəkələri
- Təlimdən əvvəl texnikalar

🔹 Bölmə 17: Dərin Öyrənmə üçün Strukturlaşdırılmış Ehtimal Modelləri
- İstiqamətləndirilmiş və İstiqamətsiz Qrafik Modellər
- Təxmini Nəticə
- Gizli Dəyişənlərlə Öyrənmə

---

🌟 Niyə Bu Tətbiqi Seçməlisən?
- Təcrübə üçün MCQs və viktorinalarla strukturlaşdırılmış formatda tam dərin öyrənmə proqramı əhatə edir.
- BS/CS, BS/IT, proqram mühəndisliyi tələbələri və tərtibatçılar üçün uyğundur.
- Problemlərin həllində və peşəkar proqramlaşdırmada güclü təməllər qurur.

---

✍ Bu proqram müəlliflərdən ilhamlanıb:
Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville

📥 İndi yükləyin!
Dərin Öyrənmə Qeydlərinizi (2025–2026) Bu gün əldə edin! Strukturlaşdırılmış, imtahan yönümlü və peşəkar şəkildə dərin öyrənmə konsepsiyalarını öyrənin, təcrübə edin və mənimsəyin.

Yeniliklər

🚀 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