Deep Learning Notes
Sisaldab reklaame
1+
Allalaadimised
Kõik
info
Rakenduse teave
📘 Deep Learning Notes (2025–2026 väljaanne)
📚 The Deep Learning Notes (2025–2026) väljaanne on täielik akadeemiline ja praktiline ressurss, mis on kohandatud üliõpilastele, kolledži õppijatele, tarkvaratehnika peaerialadele ja ambitsioonikatele arendajatele. See väljaanne hõlmab kogu süvaõppe ainekava struktureeritud ja õpilasesõbralikul viisil ning ühendab tervikliku õppekava praktika MCQ-de ja viktoriinidega, et muuta õppimine nii tõhusaks kui ka kaasahaaravaks.
See rakendus pakub samm-sammult juhendit süvaõppe kontseptsioonide valdamiseks, alustades programmeerimise põhitõdedest ja jõudes edasi arenenud teemadeni, nagu konvolutsioonivõrgud, korduvad närvivõrgud ja struktureeritud tõenäosusmudelid. Iga üksus on hoolikalt kavandatud selgituste, näidete ja praktiliste küsimustega, et tugevdada arusaamist ja valmistada õpilasi ette akadeemilisteks eksamiteks ja professionaalseks arenguks.
---
🎯 Õpitulemused:
- Saate aru sügavatest õppimiskontseptsioonidest alates põhitõdedest kuni täiustatud programmeerimiseni.
- Tugevdage teadmisi üksusepõhiste MCQ-de ja viktoriinidega.
- omandage praktiline kodeerimiskogemus.
- valmistuge tõhusalt ülikoolieksamiteks ja tehnilisteks intervjuudeks.
---
📂 Üksused ja teemad
🔹 1. peatükk: Sissejuhatus süvaõppesse
- Mis on süvaõpe?
- Ajaloolised suundumused
- Süvaõppe edulood
🔹 2. üksus: lineaaralgebra
- skalaarid, vektorid, maatriksid ja tensorid
- maatrikskorrutis
- Omajagu
- Põhikomponentide analüüs
🔹 3. peatükk: tõenäosus- ja informatsiooniteooria
- Tõenäosuse jaotused
- Piir- ja tingimuslik tõenäosus
- Bayesi reegel
- Entroopia ja KL lahknemine
🔹 4. osa: numbriline arvutamine
- Üle- ja allavool
- Gradiendipõhine optimeerimine
- Piiratud optimeerimine
- Automaatne diferentseerimine
🔹 5. peatükk: masinõppe põhitõed
- Algoritmide õppimine
- Maht ja üle- ja alasobitamine
🔹 6. üksus: sügavad edasisuunamisvõrgud
- Neuraalvõrkude arhitektuur
- Aktiveerimisfunktsioonid
- Universaalne lähenemine
- Sügavus vs laius
🔹 7. peatükk: süvaõppe seadustamine
- L1 ja L2 Regulariseerimine
- Väljalangemine
- Varajane peatumine
- Andmete suurendamine
🔹 8. peatükk: optimeerimine süvamudelite treenimiseks
- Gradiendi laskumise variandid
- hoogu
- Adaptiivsed õppemäärad
- Optimeerimise väljakutsed
🔹 9. üksus: konvolutsioonilised võrgud
- Convolution Operatsioon
- Kihtide ühendamine
- CNN-i arhitektuur
- Rakendused Visionis
🔹 10. osa: järjestuste modelleerimine: korduvad ja korduvad võrgud
- Korduvad närvivõrgud
- Pikaajaline lühiajaline mälu
- GRU
- Rekursiivsed närvivõrgud
🔹 11. peatükk: praktiline metoodika
- Tulemuslikkuse hindamine
- Silumisstrateegiad
- Hüperparameetrite optimeerimine
- Ülekandeõpe
🔹 12. osa: rakendused
- Arvutinägemine
- Kõnetuvastus
- Loomuliku keele töötlemine
- Mängimine
🔹 13. üksus: sügavad generatiivsed mudelid
- Autoenkoodrid
- variatsioonilised automaatkodeerijad
- Piiratud Boltzmanni masinad
- Generatiivsed võistlevad võrgustikud
🔹 14. üksus: lineaarse teguri mudelid
- PCA ja faktorianalüüs
- ICA
- hõre kodeerimine
- Maatriksfaktoriseerimine
🔹 15. üksus: automaatkodeerijad
- Põhilised automaatkodeerijad
- Autoenkooderite müra summutamine
- Kokkuleppelised automaatkodeerijad
- variatsioonilised automaatkodeerijad
🔹 16. peatükk: esitusõpe
- hajutatud esindused
- Mitmekülgne õppimine
- Deep Belief Networks
- Eelkoolitustehnikad
🔹 17. peatükk: struktureeritud tõenäosusmudelid süvaõppeks
- Suunatud ja suunamata graafilised mudelid
- Ligikaudne järeldus
- varjatud muutujatega õppimine
---
🌟 Miks valida see rakendus?
- Hõlmab kogu süvaõppe ainekava struktureeritud vormingus koos MCQ-de ja harjutamiseks mõeldud viktoriinidega.
- Sobib BS/CS, BS/IT, tarkvaratehnika üliõpilastele ja arendajatele.
- Ehitab tugeva aluse probleemide lahendamisele ja professionaalsele programmeerimisele.
---
✍ See rakendus on inspireeritud autoritelt:
Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville
📥 Laadige kohe alla!
Hankige oma Deep Learning Notes (2025–2026) väljaanne juba täna! Õppige, harjutage ja omandage süvaõppe kontseptsioone struktureeritud, eksamitele orienteeritud ja professionaalsel viisil.
📚 The Deep Learning Notes (2025–2026) väljaanne on täielik akadeemiline ja praktiline ressurss, mis on kohandatud üliõpilastele, kolledži õppijatele, tarkvaratehnika peaerialadele ja ambitsioonikatele arendajatele. See väljaanne hõlmab kogu süvaõppe ainekava struktureeritud ja õpilasesõbralikul viisil ning ühendab tervikliku õppekava praktika MCQ-de ja viktoriinidega, et muuta õppimine nii tõhusaks kui ka kaasahaaravaks.
See rakendus pakub samm-sammult juhendit süvaõppe kontseptsioonide valdamiseks, alustades programmeerimise põhitõdedest ja jõudes edasi arenenud teemadeni, nagu konvolutsioonivõrgud, korduvad närvivõrgud ja struktureeritud tõenäosusmudelid. Iga üksus on hoolikalt kavandatud selgituste, näidete ja praktiliste küsimustega, et tugevdada arusaamist ja valmistada õpilasi ette akadeemilisteks eksamiteks ja professionaalseks arenguks.
---
🎯 Õpitulemused:
- Saate aru sügavatest õppimiskontseptsioonidest alates põhitõdedest kuni täiustatud programmeerimiseni.
- Tugevdage teadmisi üksusepõhiste MCQ-de ja viktoriinidega.
- omandage praktiline kodeerimiskogemus.
- valmistuge tõhusalt ülikoolieksamiteks ja tehnilisteks intervjuudeks.
---
📂 Üksused ja teemad
🔹 1. peatükk: Sissejuhatus süvaõppesse
- Mis on süvaõpe?
- Ajaloolised suundumused
- Süvaõppe edulood
🔹 2. üksus: lineaaralgebra
- skalaarid, vektorid, maatriksid ja tensorid
- maatrikskorrutis
- Omajagu
- Põhikomponentide analüüs
🔹 3. peatükk: tõenäosus- ja informatsiooniteooria
- Tõenäosuse jaotused
- Piir- ja tingimuslik tõenäosus
- Bayesi reegel
- Entroopia ja KL lahknemine
🔹 4. osa: numbriline arvutamine
- Üle- ja allavool
- Gradiendipõhine optimeerimine
- Piiratud optimeerimine
- Automaatne diferentseerimine
🔹 5. peatükk: masinõppe põhitõed
- Algoritmide õppimine
- Maht ja üle- ja alasobitamine
🔹 6. üksus: sügavad edasisuunamisvõrgud
- Neuraalvõrkude arhitektuur
- Aktiveerimisfunktsioonid
- Universaalne lähenemine
- Sügavus vs laius
🔹 7. peatükk: süvaõppe seadustamine
- L1 ja L2 Regulariseerimine
- Väljalangemine
- Varajane peatumine
- Andmete suurendamine
🔹 8. peatükk: optimeerimine süvamudelite treenimiseks
- Gradiendi laskumise variandid
- hoogu
- Adaptiivsed õppemäärad
- Optimeerimise väljakutsed
🔹 9. üksus: konvolutsioonilised võrgud
- Convolution Operatsioon
- Kihtide ühendamine
- CNN-i arhitektuur
- Rakendused Visionis
🔹 10. osa: järjestuste modelleerimine: korduvad ja korduvad võrgud
- Korduvad närvivõrgud
- Pikaajaline lühiajaline mälu
- GRU
- Rekursiivsed närvivõrgud
🔹 11. peatükk: praktiline metoodika
- Tulemuslikkuse hindamine
- Silumisstrateegiad
- Hüperparameetrite optimeerimine
- Ülekandeõpe
🔹 12. osa: rakendused
- Arvutinägemine
- Kõnetuvastus
- Loomuliku keele töötlemine
- Mängimine
🔹 13. üksus: sügavad generatiivsed mudelid
- Autoenkoodrid
- variatsioonilised automaatkodeerijad
- Piiratud Boltzmanni masinad
- Generatiivsed võistlevad võrgustikud
🔹 14. üksus: lineaarse teguri mudelid
- PCA ja faktorianalüüs
- ICA
- hõre kodeerimine
- Maatriksfaktoriseerimine
🔹 15. üksus: automaatkodeerijad
- Põhilised automaatkodeerijad
- Autoenkooderite müra summutamine
- Kokkuleppelised automaatkodeerijad
- variatsioonilised automaatkodeerijad
🔹 16. peatükk: esitusõpe
- hajutatud esindused
- Mitmekülgne õppimine
- Deep Belief Networks
- Eelkoolitustehnikad
🔹 17. peatükk: struktureeritud tõenäosusmudelid süvaõppeks
- Suunatud ja suunamata graafilised mudelid
- Ligikaudne järeldus
- varjatud muutujatega õppimine
---
🌟 Miks valida see rakendus?
- Hõlmab kogu süvaõppe ainekava struktureeritud vormingus koos MCQ-de ja harjutamiseks mõeldud viktoriinidega.
- Sobib BS/CS, BS/IT, tarkvaratehnika üliõpilastele ja arendajatele.
- Ehitab tugeva aluse probleemide lahendamisele ja professionaalsele programmeerimisele.
---
✍ See rakendus on inspireeritud autoritelt:
Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville
📥 Laadige kohe alla!
Hankige oma Deep Learning Notes (2025–2026) väljaanne juba täna! Õppige, harjutage ja omandage süvaõppe kontseptsioone struktureeritud, eksamitele orienteeritud ja professionaalsel viisil.
Värskendatud:
Ohutus algab selle mõistmisest, kuidas arendajad teie andmeid koguvad ja jagavad. Andmete privaatsuse ja turvalisuse tavad võivad olenevalt kasutusviisist ning teie piirkonnast ja vanusest erineda. Selle teabe esitas arendaja ja seda võidakse aja jooksul värskendada.
Mis on uut?
🚀 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
Rakenduse tugi
Teave arendaja kohta
kamran Ahmed
kamahm707@gmail.com
Sheer Orah Post Office, Sheer Hafizabad, Pallandri, District Sudhnoti
Pallandri AJK, 12010
Pakistan
undefined
