Deep Learning Notes

StudyZoom

Conté anuncis

Sobre l'aplicació

📘 Notes d'aprenentatge profund (edició 2025–2026)

📚 L'edició de Deep Learning Notes (2025–2026) és un recurs acadèmic i pràctic complet dissenyat per a estudiants universitaris, estudiants universitaris, especialistes en enginyeria de programari i aspirants a desenvolupadors. Aquesta edició, que cobreix tot el programa d'aprenentatge profund d'una manera estructurada i amigable per als estudiants, combina un pla d'estudis complet amb MCQs de pràctica i proves per fer que l'aprenentatge sigui efectiu i atractiu.

Aquesta aplicació ofereix una guia pas a pas per dominar els conceptes d'aprenentatge profund, començant des dels conceptes bàsics de programació i avançant fins a temes avançats com ara xarxes convolucionals, xarxes neuronals recurrents i models probabilístics estructurats. Cada unitat està dissenyada amb cura amb explicacions, exemples i preguntes pràctiques per enfortir la comprensió i preparar els estudiants per als exàmens acadèmics i el desenvolupament professional.

---

🎯 Resultats d'aprenentatge:

- Comprendre conceptes d'aprenentatge profund, des dels fonaments fins a la programació avançada.
- Reforça els coneixements amb MCQ i qüestionaris per unitat.
- Obteniu experiència pràctica de codificació.
- Preparar-se eficaçment per a exàmens universitaris i entrevistes tècniques.

---

📂 Unitats i temes

🔹 Unitat 1: Introducció a l'aprenentatge profund
- Què és l'aprenentatge profund?
- Tendències històriques
- Històries d'èxit d'aprenentatge profund

🔹 Unitat 2: Àlgebra lineal
- Escalars, vectors, matrius i tensors
- Multiplicació matricial
- Composició pròpia
- Anàlisi de components principals

🔹 Unitat 3: Teoria de la probabilitat i de la informació
- Distribucions de probabilitat
- Probabilitat Marginal i Condicional
- Regla de Bayes
- Entropia i divergència KL

🔹 Unitat 4: Càlcul numèric
- Desbordament i desbordament
- Optimització basada en gradients
- Optimització restringida
- Diferenciació automàtica

🔹 Unitat 5: Conceptes bàsics de l'aprenentatge automàtic
- Algoritmes d'aprenentatge
- Capacitat i sobreadaptació i subequipament

🔹 Unitat 6: Xarxes de feedforward profundes
- Arquitectura de Xarxes Neuronals
- Funcions d'activació
- Aproximació universal
- Profunditat vs Amplada

🔹 Unitat 7: Regularització per a l'aprenentatge profund
- Regularització L1 i L2
- L'abandonament
- Parada anticipada
- Augment de dades

🔹 Unitat 8: Optimització per a la formació de models profunds
- Variants de descens de gradients
- Moment
- Taxes d'aprenentatge adaptatiu
- Reptes en l'optimització

🔹 Unitat 9: Xarxes convolucionals
- Operació de convolució
- Agrupació de capes
- CNN Architectures
- Aplicacions en Visió

🔹 Unitat 10: Modelatge de seqüències: xarxes recurrents i recursives
- Xarxes neuronals recurrents
- Memòria a curt termini
- GRU
- Xarxes neuronals recursives

🔹 Unitat 11: Metodologia pràctica
- Avaluació del rendiment
- Estratègies de depuració
- Optimització d'hiperparàmetres
- Transferència d'aprenentatge

🔹 Unitat 12: Aplicacions
- Visió per ordinador
- Reconeixement de la parla
- Processament del llenguatge natural
- Jugar al joc

🔹 Unitat 13: Models generatius profunds
- Autocodificadors
- Autoencoders variacionals
- Màquines Boltzmann restringides
- Xarxes adversàries generatives

🔹 Unitat 14: Models de factors lineals
- PCA i anàlisi factorial
- ICA
- Codificació escassa
- Factorització matricial

🔹 Unitat 15: Autoencoders
- Autoencoders bàsics
- Reducció de soroll d'Autoencoders
- Autoencoders contractius
- Autoencoders variacionals

🔹 Unitat 16: Aprenentatge de la representació
- Representacions distribuïdes
- Aprenentatge múltiple
- Xarxes de creences profundes
- Tècniques de preentrenament

🔹 Unitat 17: Models probabilístics estructurats per a l'aprenentatge profund
- Models gràfics dirigits i no dirigits
- Inferència aproximada
- Aprenentatge amb variables latents

---

🌟 Per què triar aquesta aplicació?
- Cobreix el pla d'estudis complet de l'aprenentatge profund en un format estructurat amb MCQ i proves per a la pràctica.
- Apte per a BS/CS, BS/IT, estudiants d'enginyeria de programari i desenvolupadors.
- Construeix bases sòlides en la resolució de problemes i la programació professional.

---

✍ Aquesta aplicació està inspirada en els autors:
Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville

📥 Descarrega't ara!
Obteniu la vostra edició de Deep Learning Notes (2025–2026) avui mateix! Aprèn, practica i domina conceptes d'aprenentatge profund d'una manera estructurada, orientada als exàmens i professional.

Novetats

🚀 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