Deep Learning Notes

StudyZoom

Утрымлівае аб’явы

Пра гэту праграму

📘 Deep Learning Notes (выданне 2025–2026 гг.)

📚 Выданне Deep Learning Notes (2025–2026) - гэта поўны акадэмічны і практычны рэсурс, прызначаны для студэнтаў універсітэтаў, навучэнцаў каледжаў, праграмістаў і пачаткоўцаў распрацоўшчыкаў. Ахопліваючы ўсю праграму глыбокага навучання ў структураванай і зручнай для студэнтаў форме, гэта выданне спалучае ў сабе поўную праграму з практычнымі MCQ і віктарынамі, каб зрабіць навучанне эфектыўным і цікавым.

Гэта дадатак змяшчае пакрокавае кіраўніцтва па засваенні канцэпцый глыбокага навучання, пачынаючы ад асноў праграмавання і пераходзячы да прасунутых тэм, такіх як згорткавыя сеткі, рэкурэнтныя нейронавыя сеткі і структураваныя імавернасныя мадэлі. Кожны блок старанна распрацаваны з тлумачэннямі, прыкладамі і практычнымі пытаннямі, каб умацаваць разуменне і падрыхтаваць студэнтаў да акадэмічных экзаменаў і прафесійнага развіцця.

---

🎯 Вынікі навучання:

- Зразумець канцэпцыі глыбокага навучання ад асноў да пашыранага праграмавання.
- Замацоўвайце веды з дапамогай MCQ і віктарын.
- Атрымайце практычны вопыт кадавання.
- Эфектыўная падрыхтоўка да ўніверсітэцкіх экзаменаў і тэхнічных інтэрв'ю.

---

📂 Адзінкі і тэмы

🔹 Раздзел 1: Уводзіны ў паглыбленае навучанне
- Што такое Deep Learning?
- Гістарычныя тэндэнцыі
- Гісторыі поспеху ў глыбокім навучанні

🔹 Раздзел 2: Лінейная алгебра
- Скаляры, вектары, матрыцы і тэнзары
- Множанне матрыц
- Уласнае раскладанне
- Аналіз асноўных кампанентаў

🔹 Раздзел 3: Тэорыя верагоднасці і інфармацыі
- Размеркаванне імавернасцяў
- Гранічная і ўмоўная верагоднасць
- Правіла Байеса
- Энтрапія і дывергенцыя KL

🔹 Раздзел 4: лікавыя вылічэнні
- Перапаўненне і перапаўненне
- Градыентная аптымізацыя
- Абмежаваная аптымізацыя
- Аўтаматычная дыферэнцыяцыя

🔹 Раздзел 5: Асновы машыннага навучання
- Алгарытмы навучання
- Ёмістасць і пераабсталяванне і недастатковае абсталяванне

🔹 Раздзел 6: Глыбокія сеткі апераджальнай сувязі
- Архітэктура нейронавых сетак
- Функцыі актывацыі
- Універсальнае набліжэнне
- Глыбіня супраць шырыні

🔹 Раздзел 7: Рэгулярізацыя для глыбокага навучання
- L1 і L2 рэгулярызацыі
- Адсеў
- Ранняя прыпынак
- Пашырэнне дадзеных

🔹 Раздзел 8: Аптымізацыя для навучання глыбокіх мадэляў
- Варыянты градыентнага спуску
- Імпульс
- Адаптыўныя стаўкі навучання
- Праблемы ў аптымізацыі

🔹 Раздзел 9: Сверточные сеткі
- Аперацыя згортвання
- Аб'яднанне слаёў
- Архітэктуры CNN
- Прыкладання ў Vision

🔹 Раздзел 10: Мадэляванне паслядоўнасці: перыядычныя і рэкурсіўныя сеткі
- Перыядычныя нейронавыя сеткі
- Доўгая кароткачасовая памяць
- ГРУ
- Рэкурсіўныя нейронавыя сеткі

🔹 Раздзел 11: Практычная метадалогія
- Ацэнка прадукцыйнасці
- Стратэгіі адладкі
- Аптымізацыя гіперпараметраў
- Перадача навучання

🔹 Раздзел 12: Прыкладанні
- Кампутарны зрок
- Распазнаванне прамовы
- Апрацоўка натуральнай мовы
- Гульня

🔹 Раздзел 13: Глыбокія генератыўныя мадэлі
- Аўтакодэры
- Варыяцыйныя автокодеры
- Абмежаваныя машыны Больцмана
- Генератыўныя канкурэнтныя сеткі

🔹 Раздзел 14: Мадэлі лінейных фактараў
- PCA і Фактарны аналіз
- ICA
- Разрэджанае кадаванне
- Матрыца Факторызацыя

🔹 Раздзел 15: Аўтакадавальнікі
- Асноўныя автокодеры
- Аўтакадавальнікі зняцця шуму
- Кантрактыўныя автокодеры
- Варыяцыйныя автокодеры

🔹 Раздзел 16: Вывучэнне рэпрэзентацый
- Размеркаваныя ўяўленні
- Разнастайнае навучанне
- Deep Belief Networks
- Метады папярэдняй падрыхтоўкі

🔹 Раздзел 17: Структураваныя імавернасныя мадэлі для глыбокага навучання
- Накіраваныя і ненакіраваныя графічныя мадэлі
- Прыблізны вывад
- Навучанне са схаванымі зменнымі

---

🌟 Чаму выбіраюць гэта дадатак?
- Ахоплівае поўную праграму глыбокага навучання ў структураваным фармаце з MCQ і віктарынамі для практыкі.
- Падыходзіць для студэнтаў BS/CS, BS/IT, праграмнай інжынерыі і распрацоўшчыкаў.
- Стварае трывалыя асновы ў вырашэнні праблем і прафесійным праграмаванні.

---

✍ Гэта дадатак створана па матывах аўтараў:
Ян Гудфеллоу, Ёшуа Бенгіа, Аарон Курвіль

📥 Спампуйце зараз!
Атрымайце выданне Deep Learning Notes (2025–2026) сёння! Вучыцеся, практыкуйцеся і асвойвайце канцэпцыі глыбокага навучання ў структураванай, арыентаванай на экзамен і прафесійнай форме.

Што новага

🚀 Initial Launch 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