Deep Learning Notes
Indeholder annoncer
1+
Downloads
Alle
info
Om denne app
📘 Deep Learning Notes (2025-2026 Edition)
📚 The Deep Learning Notes (2025-2026) Edition er en komplet akademisk og praktisk ressource, der er skræddersyet til universitetsstuderende, universitetsstuderende, softwareingeniørstuderende og håbefulde udviklere. Denne udgave, der dækker hele pensum for dyb læring på en struktureret og elevvenlig måde, kombinerer et komplet pensum med øvede MCQ'er og quizzer for at gøre læring både effektiv og engagerende.
Denne app giver en trin-for-trin guide til at mestre dybe læringskoncepter, startende fra det grundlæggende i programmering og videre til avancerede emner såsom foldningsnetværk, tilbagevendende neurale netværk og strukturerede probabilistiske modeller. Hver enhed er omhyggeligt designet med forklaringer, eksempler og praksisspørgsmål for at styrke forståelsen og forberede eleverne til akademiske eksamener og faglig udvikling.
---
🎯 Læringsresultater:
- Forstå deep learning koncepter fra grundlæggende til avanceret programmering.
- Styrk viden med enhedsmæssige MCQ'er og quizzer.
- Få praktisk kodningserfaring.
- Forbered dig effektivt til universitetseksamener og tekniske samtaler.
---
📂 Enheder og emner
🔹 Enhed 1: Introduktion til Deep Learning
- Hvad er Deep Learning?
- Historiske tendenser
- Dybe læringssucceshistorier
🔹 Enhed 2: Lineær algebra
- Skalarer, vektorer, matricer og tensorer
- Matrix multiplikation
- Egennedbrydning
- Hovedkomponentanalyse
🔹 Enhed 3: Sandsynligheds- og informationsteori
- Sandsynlighedsfordelinger
- Marginal og betinget sandsynlighed
- Bayes' regel
- Entropi og KL-divergens
🔹 Enhed 4: Numerisk beregning
- Overløb og Underløb
- Gradient-baseret optimering
- Begrænset optimering
- Automatisk differentiering
🔹 Enhed 5: Machine Learning Basics
- Indlæring af algoritmer
- Kapacitet og Overfitting og Underfitting
🔹 Enhed 6: Dybe feedforward-netværk
- Arkitektur af neurale netværk
- Aktiveringsfunktioner
- Universel tilnærmelse
- Dybde vs. Bredde
🔹 Enhed 7: Regularisering til dyb læring
- L1 og L2 Regulering
- Frafald
- Tidligt stop
- Dataforøgelse
🔹 Enhed 8: Optimering til træning af dybe modeller
- Gradient Descent Varianter
- Momentum
- Adaptive læringsrater
- Udfordringer i optimering
🔹 Enhed 9: Konvolutionelle netværk
- Konvolutionsoperation
- Pooling af lag
- CNN Architectures
- Applikationer i Vision
🔹 Enhed 10: Sekvensmodellering: Tilbagevendende og rekursive net
- Tilbagevendende neurale netværk
- Lang korttidshukommelse
- GRU
- Rekursive neurale netværk
🔹 Enhed 11: Praktisk metode
- Evaluering af ydeevne
- Fejlretningsstrategier
- Hyperparameter optimering
- Overfør læring
🔹 Enhed 12: Ansøgninger
- Computer Vision
- Talegenkendelse
- Naturlig sprogbehandling
- Spil
🔹 Enhed 13: Dybe generative modeller
- Autoencodere
- Variationelle autoencodere
- Begrænsede Boltzmann-maskiner
- Generative kontradiktoriske netværk
🔹 Enhed 14: Lineære faktormodeller
- PCA og faktoranalyse
- ICA
- Sparsom kodning
- Matrixfaktorisering
🔹 Enhed 15: Autoencodere
- Grundlæggende autoencodere
- Denoising Autoencoders
- Kontraktive autoencodere
- Variationelle autoencodere
🔹 Enhed 16: Repræsentationslæring
- Fordelte Repræsentationer
- Manifold læring
- Deep Belief Networks
- Fortræningsteknikker
🔹 Enhed 17: Strukturerede probabilistiske modeller for dyb læring
- Instruerede og urettede grafiske modeller
- Omtrentlig slutning
- Læring med latente variabler
---
🌟 Hvorfor vælge denne app?
- Dækker hele pensum for dyb læring i et struktureret format med MCQ'er og quizzer til praksis.
- Velegnet til BS/CS, BS/IT, softwareingeniørstuderende og udviklere.
- Bygger et stærkt fundament i problemløsning og professionel programmering.
---
✍ Denne app er inspireret af forfatterne:
Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville
📥 Download nu!
Få din Deep Learning Notes (2025–2026) udgave i dag! Lær, praktiser og mestrer dybe læringskoncepter på en struktureret, eksamensorienteret og professionel måde.
📚 The Deep Learning Notes (2025-2026) Edition er en komplet akademisk og praktisk ressource, der er skræddersyet til universitetsstuderende, universitetsstuderende, softwareingeniørstuderende og håbefulde udviklere. Denne udgave, der dækker hele pensum for dyb læring på en struktureret og elevvenlig måde, kombinerer et komplet pensum med øvede MCQ'er og quizzer for at gøre læring både effektiv og engagerende.
Denne app giver en trin-for-trin guide til at mestre dybe læringskoncepter, startende fra det grundlæggende i programmering og videre til avancerede emner såsom foldningsnetværk, tilbagevendende neurale netværk og strukturerede probabilistiske modeller. Hver enhed er omhyggeligt designet med forklaringer, eksempler og praksisspørgsmål for at styrke forståelsen og forberede eleverne til akademiske eksamener og faglig udvikling.
---
🎯 Læringsresultater:
- Forstå deep learning koncepter fra grundlæggende til avanceret programmering.
- Styrk viden med enhedsmæssige MCQ'er og quizzer.
- Få praktisk kodningserfaring.
- Forbered dig effektivt til universitetseksamener og tekniske samtaler.
---
📂 Enheder og emner
🔹 Enhed 1: Introduktion til Deep Learning
- Hvad er Deep Learning?
- Historiske tendenser
- Dybe læringssucceshistorier
🔹 Enhed 2: Lineær algebra
- Skalarer, vektorer, matricer og tensorer
- Matrix multiplikation
- Egennedbrydning
- Hovedkomponentanalyse
🔹 Enhed 3: Sandsynligheds- og informationsteori
- Sandsynlighedsfordelinger
- Marginal og betinget sandsynlighed
- Bayes' regel
- Entropi og KL-divergens
🔹 Enhed 4: Numerisk beregning
- Overløb og Underløb
- Gradient-baseret optimering
- Begrænset optimering
- Automatisk differentiering
🔹 Enhed 5: Machine Learning Basics
- Indlæring af algoritmer
- Kapacitet og Overfitting og Underfitting
🔹 Enhed 6: Dybe feedforward-netværk
- Arkitektur af neurale netværk
- Aktiveringsfunktioner
- Universel tilnærmelse
- Dybde vs. Bredde
🔹 Enhed 7: Regularisering til dyb læring
- L1 og L2 Regulering
- Frafald
- Tidligt stop
- Dataforøgelse
🔹 Enhed 8: Optimering til træning af dybe modeller
- Gradient Descent Varianter
- Momentum
- Adaptive læringsrater
- Udfordringer i optimering
🔹 Enhed 9: Konvolutionelle netværk
- Konvolutionsoperation
- Pooling af lag
- CNN Architectures
- Applikationer i Vision
🔹 Enhed 10: Sekvensmodellering: Tilbagevendende og rekursive net
- Tilbagevendende neurale netværk
- Lang korttidshukommelse
- GRU
- Rekursive neurale netværk
🔹 Enhed 11: Praktisk metode
- Evaluering af ydeevne
- Fejlretningsstrategier
- Hyperparameter optimering
- Overfør læring
🔹 Enhed 12: Ansøgninger
- Computer Vision
- Talegenkendelse
- Naturlig sprogbehandling
- Spil
🔹 Enhed 13: Dybe generative modeller
- Autoencodere
- Variationelle autoencodere
- Begrænsede Boltzmann-maskiner
- Generative kontradiktoriske netværk
🔹 Enhed 14: Lineære faktormodeller
- PCA og faktoranalyse
- ICA
- Sparsom kodning
- Matrixfaktorisering
🔹 Enhed 15: Autoencodere
- Grundlæggende autoencodere
- Denoising Autoencoders
- Kontraktive autoencodere
- Variationelle autoencodere
🔹 Enhed 16: Repræsentationslæring
- Fordelte Repræsentationer
- Manifold læring
- Deep Belief Networks
- Fortræningsteknikker
🔹 Enhed 17: Strukturerede probabilistiske modeller for dyb læring
- Instruerede og urettede grafiske modeller
- Omtrentlig slutning
- Læring med latente variabler
---
🌟 Hvorfor vælge denne app?
- Dækker hele pensum for dyb læring i et struktureret format med MCQ'er og quizzer til praksis.
- Velegnet til BS/CS, BS/IT, softwareingeniørstuderende og udviklere.
- Bygger et stærkt fundament i problemløsning og professionel programmering.
---
✍ Denne app er inspireret af forfatterne:
Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville
📥 Download nu!
Få din Deep Learning Notes (2025–2026) udgave i dag! Lær, praktiser og mestrer dybe læringskoncepter på en struktureret, eksamensorienteret og professionel måde.
Opdateret
For at du kan beskytte dine data, er det vigtigt at sætte sig ind i, hvordan udviklere indsamler og deler disse data. Databeskyttelses- og sikkerhedsprocedurer kan variere afhængigt af din brug, din region og din alder. Udvikleren har leveret disse oplysninger og kan løbende opdatere dem.
Der deles ikke data med tredjeparter
Få flere oplysninger om, hvordan udviklere angiver, at de deler data
Der blev ikke indsamlet data
Få flere oplysninger om, hvordan udviklere angiver, at de indsamler data
Data krypteres under overførsel
Data kan ikke slettes
Nyheder
🚀 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
✨ 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
Support til app
Om udvikleren
kamran Ahmed
kamahm707@gmail.com
Sheer Orah Post Office, Sheer Hafizabad, Pallandri, District Sudhnoti
Pallandri AJK, 12010
Pakistan
undefined
