Deep Learning Notes
Sisaldab reklaame
100+
Allalaadimised
KƵik
info
Rakenduse teave
š Deep Learning Notes (2025ā2026 vƤljaanne)
š The Deep Learning Notes (2025ā2026) vƤljaanne on tƤielik akadeemiline ja praktiline ressurss, mis on kohandatud Ć¼liƵpilastele, kolledži Ƶppijatele, tarkvaratehnika peaerialadele ja ambitsioonikatele arendajatele. See vƤljaanne hƵlmab kogu sĆ¼vaƵppe ainekava struktureeritud ja ƵpilasesƵbralikul viisil ning Ć¼hendab tervikliku Ƶppekava praktika MCQ-de ja viktoriinidega, et muuta Ƶppimine nii tƵhusaks kui ka kaasahaaravaks.
See rakendus pakub samm-sammult juhendit sĆ¼vaƵppe kontseptsioonide valdamiseks, alustades programmeerimise pƵhitƵdedest ja jƵudes edasi arenenud teemadeni, nagu konvolutsioonivƵrgud, korduvad nƤrvivƵrgud ja struktureeritud tƵenƤosusmudelid. Iga Ć¼ksus on hoolikalt kavandatud selgituste, nƤidete ja praktiliste kĆ¼simustega, et tugevdada arusaamist ja valmistada Ƶpilasi ette akadeemilisteks eksamiteks ja professionaalseks arenguks.
---
šÆ Ćpitulemused:
- Saate aru sĆ¼gavatest Ƶppimiskontseptsioonidest alates pƵhitƵdedest kuni tƤiustatud programmeerimiseni.
- Tugevdage teadmisi Ć¼ksusepƵhiste MCQ-de ja viktoriinidega.
- omandage praktiline kodeerimiskogemus.
- valmistuge tƵhusalt Ć¼likoolieksamiteks ja tehnilisteks intervjuudeks.
---
š Ćksused ja teemad
š¹ 1. peatĆ¼kk: Sissejuhatus sĆ¼vaƵppesse
- Mis on sĆ¼vaƵpe?
- Ajaloolised suundumused
- SĆ¼vaƵppe edulood
š¹ 2. Ć¼ksus: lineaaralgebra
- skalaarid, vektorid, maatriksid ja tensorid
- maatrikskorrutis
- Omajagu
- PƵhikomponentide analĆ¼Ć¼s
š¹ 3. peatĆ¼kk: tƵenƤosus- ja informatsiooniteooria
- TƵenƤosuse jaotused
- Piir- ja tingimuslik tƵenƤosus
- Bayesi reegel
- Entroopia ja KL lahknemine
š¹ 4. osa: numbriline arvutamine
- Ćle- ja allavool
- GradiendipƵhine optimeerimine
- Piiratud optimeerimine
- Automaatne diferentseerimine
š¹ 5. peatĆ¼kk: masinƵppe pƵhitƵed
- Algoritmide Ƶppimine
- Maht ja Ć¼le- ja alasobitamine
š¹ 6. Ć¼ksus: sĆ¼gavad edasisuunamisvƵrgud
- NeuraalvƵrkude arhitektuur
- Aktiveerimisfunktsioonid
- Universaalne lƤhenemine
- SĆ¼gavus vs laius
š¹ 7. peatĆ¼kk: sĆ¼vaƵppe seadustamine
- L1 ja L2 Regulariseerimine
- VƤljalangemine
- Varajane peatumine
- Andmete suurendamine
š¹ 8. peatĆ¼kk: optimeerimine sĆ¼vamudelite treenimiseks
- Gradiendi laskumise variandid
- hoogu
- Adaptiivsed ƵppemƤƤrad
- Optimeerimise vƤljakutsed
š¹ 9. Ć¼ksus: konvolutsioonilised vƵrgud
- Convolution Operatsioon
- Kihtide Ć¼hendamine
- CNN-i arhitektuur
- Rakendused Visionis
š¹ 10. osa: jƤrjestuste modelleerimine: korduvad ja korduvad vƵrgud
- Korduvad nƤrvivƵrgud
- Pikaajaline lĆ¼hiajaline mƤlu
- GRU
- Rekursiivsed nƤrvivƵrgud
š¹ 11. peatĆ¼kk: praktiline metoodika
- Tulemuslikkuse hindamine
- Silumisstrateegiad
- HĆ¼perparameetrite optimeerimine
- ĆlekandeƵpe
š¹ 12. osa: rakendused
- ArvutinƤgemine
- KƵnetuvastus
- Loomuliku keele tƶƶtlemine
- MƤngimine
š¹ 13. Ć¼ksus: sĆ¼gavad generatiivsed mudelid
- Autoenkoodrid
- variatsioonilised automaatkodeerijad
- Piiratud Boltzmanni masinad
- Generatiivsed vƵistlevad vƵrgustikud
š¹ 14. Ć¼ksus: lineaarse teguri mudelid
- PCA ja faktorianalĆ¼Ć¼s
- ICA
- hƵre kodeerimine
- Maatriksfaktoriseerimine
š¹ 15. Ć¼ksus: automaatkodeerijad
- PƵhilised automaatkodeerijad
- Autoenkooderite mĆ¼ra summutamine
- Kokkuleppelised automaatkodeerijad
- variatsioonilised automaatkodeerijad
š¹ 16. peatĆ¼kk: esitusƵpe
- hajutatud esindused
- MitmekĆ¼lgne Ƶppimine
- Deep Belief Networks
- Eelkoolitustehnikad
š¹ 17. peatĆ¼kk: struktureeritud tƵenƤosusmudelid sĆ¼vaƵppeks
- Suunatud ja suunamata graafilised mudelid
- Ligikaudne jƤreldus
- varjatud muutujatega Ƶppimine
---
š Miks valida see rakendus?
- HƵlmab kogu sĆ¼vaƵppe ainekava struktureeritud vormingus koos MCQ-de ja harjutamiseks mƵeldud viktoriinidega.
- Sobib BS/CS, BS/IT, tarkvaratehnika Ć¼liƵpilastele ja arendajatele.
- Ehitab tugeva aluse probleemide lahendamisele ja professionaalsele programmeerimisele.
---
ā See rakendus on inspireeritud autoritelt:
Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville
š„ Laadige kohe alla!
Hankige oma Deep Learning Notes (2025ā2026) vƤljaanne juba tƤna! Ćppige, harjutage ja omandage sĆ¼vaƵppe kontseptsioone struktureeritud, eksamitele orienteeritud ja professionaalsel viisil.
š The Deep Learning Notes (2025ā2026) vƤljaanne on tƤielik akadeemiline ja praktiline ressurss, mis on kohandatud Ć¼liƵpilastele, kolledži Ƶppijatele, tarkvaratehnika peaerialadele ja ambitsioonikatele arendajatele. See vƤljaanne hƵlmab kogu sĆ¼vaƵppe ainekava struktureeritud ja ƵpilasesƵbralikul viisil ning Ć¼hendab tervikliku Ƶppekava praktika MCQ-de ja viktoriinidega, et muuta Ƶppimine nii tƵhusaks kui ka kaasahaaravaks.
See rakendus pakub samm-sammult juhendit sĆ¼vaƵppe kontseptsioonide valdamiseks, alustades programmeerimise pƵhitƵdedest ja jƵudes edasi arenenud teemadeni, nagu konvolutsioonivƵrgud, korduvad nƤrvivƵrgud ja struktureeritud tƵenƤosusmudelid. Iga Ć¼ksus on hoolikalt kavandatud selgituste, nƤidete ja praktiliste kĆ¼simustega, et tugevdada arusaamist ja valmistada Ƶpilasi ette akadeemilisteks eksamiteks ja professionaalseks arenguks.
---
šÆ Ćpitulemused:
- Saate aru sĆ¼gavatest Ƶppimiskontseptsioonidest alates pƵhitƵdedest kuni tƤiustatud programmeerimiseni.
- Tugevdage teadmisi Ć¼ksusepƵhiste MCQ-de ja viktoriinidega.
- omandage praktiline kodeerimiskogemus.
- valmistuge tƵhusalt Ć¼likoolieksamiteks ja tehnilisteks intervjuudeks.
---
š Ćksused ja teemad
š¹ 1. peatĆ¼kk: Sissejuhatus sĆ¼vaƵppesse
- Mis on sĆ¼vaƵpe?
- Ajaloolised suundumused
- SĆ¼vaƵppe edulood
š¹ 2. Ć¼ksus: lineaaralgebra
- skalaarid, vektorid, maatriksid ja tensorid
- maatrikskorrutis
- Omajagu
- PƵhikomponentide analĆ¼Ć¼s
š¹ 3. peatĆ¼kk: tƵenƤosus- ja informatsiooniteooria
- TƵenƤosuse jaotused
- Piir- ja tingimuslik tƵenƤosus
- Bayesi reegel
- Entroopia ja KL lahknemine
š¹ 4. osa: numbriline arvutamine
- Ćle- ja allavool
- GradiendipƵhine optimeerimine
- Piiratud optimeerimine
- Automaatne diferentseerimine
š¹ 5. peatĆ¼kk: masinƵppe pƵhitƵed
- Algoritmide Ƶppimine
- Maht ja Ć¼le- ja alasobitamine
š¹ 6. Ć¼ksus: sĆ¼gavad edasisuunamisvƵrgud
- NeuraalvƵrkude arhitektuur
- Aktiveerimisfunktsioonid
- Universaalne lƤhenemine
- SĆ¼gavus vs laius
š¹ 7. peatĆ¼kk: sĆ¼vaƵppe seadustamine
- L1 ja L2 Regulariseerimine
- VƤljalangemine
- Varajane peatumine
- Andmete suurendamine
š¹ 8. peatĆ¼kk: optimeerimine sĆ¼vamudelite treenimiseks
- Gradiendi laskumise variandid
- hoogu
- Adaptiivsed ƵppemƤƤrad
- Optimeerimise vƤljakutsed
š¹ 9. Ć¼ksus: konvolutsioonilised vƵrgud
- Convolution Operatsioon
- Kihtide Ć¼hendamine
- CNN-i arhitektuur
- Rakendused Visionis
š¹ 10. osa: jƤrjestuste modelleerimine: korduvad ja korduvad vƵrgud
- Korduvad nƤrvivƵrgud
- Pikaajaline lĆ¼hiajaline mƤlu
- GRU
- Rekursiivsed nƤrvivƵrgud
š¹ 11. peatĆ¼kk: praktiline metoodika
- Tulemuslikkuse hindamine
- Silumisstrateegiad
- HĆ¼perparameetrite optimeerimine
- ĆlekandeƵpe
š¹ 12. osa: rakendused
- ArvutinƤgemine
- KƵnetuvastus
- Loomuliku keele tƶƶtlemine
- MƤngimine
š¹ 13. Ć¼ksus: sĆ¼gavad generatiivsed mudelid
- Autoenkoodrid
- variatsioonilised automaatkodeerijad
- Piiratud Boltzmanni masinad
- Generatiivsed vƵistlevad vƵrgustikud
š¹ 14. Ć¼ksus: lineaarse teguri mudelid
- PCA ja faktorianalĆ¼Ć¼s
- ICA
- hƵre kodeerimine
- Maatriksfaktoriseerimine
š¹ 15. Ć¼ksus: automaatkodeerijad
- PƵhilised automaatkodeerijad
- Autoenkooderite mĆ¼ra summutamine
- Kokkuleppelised automaatkodeerijad
- variatsioonilised automaatkodeerijad
š¹ 16. peatĆ¼kk: esitusƵpe
- hajutatud esindused
- MitmekĆ¼lgne Ƶppimine
- Deep Belief Networks
- Eelkoolitustehnikad
š¹ 17. peatĆ¼kk: struktureeritud tƵenƤosusmudelid sĆ¼vaƵppeks
- Suunatud ja suunamata graafilised mudelid
- Ligikaudne jƤreldus
- varjatud muutujatega Ƶppimine
---
š Miks valida see rakendus?
- HƵlmab kogu sĆ¼vaƵppe ainekava struktureeritud vormingus koos MCQ-de ja harjutamiseks mƵeldud viktoriinidega.
- Sobib BS/CS, BS/IT, tarkvaratehnika Ć¼liƵpilastele ja arendajatele.
- Ehitab tugeva aluse probleemide lahendamisele ja professionaalsele programmeerimisele.
---
ā See rakendus on inspireeritud autoritelt:
Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville
š„ Laadige kohe alla!
Hankige oma Deep Learning Notes (2025ā2026) vƤljaanne juba tƤna! Ćppige, harjutage ja omandage sĆ¼vaƵppe kontseptsioone struktureeritud, eksamitele orienteeritud ja professionaalsel viisil.
VƤrskendatud:
Ohutus algab selle mƵistmisest, kuidas arendajad teie andmeid koguvad ja jagavad. Andmete privaatsuse ja turvalisuse tavad vƵivad olenevalt kasutusviisist ning teie piirkonnast ja vanusest erineda. Selle teabe esitas arendaja ja seda vƵidakse aja jooksul vƤrskendada.
Mis on uut?
š New Update of Deep Learning Notes
āØ Whatās Inside:
ā Complete syllabus covering deep learning fundamentals
ā Interactive MCQs & quizzes for self-assessment
ā Perfect for students & developers who want to master the subject
šÆ Suitable For:
š©āš Students of BSCS, BSIT, Software Engineering & ICS
š University & college exams (CS/IT related subjects)
š Test prep for certifications & technical assessments
š» Beginners aiming for freelancing & entry-level developer jobs
āØ Whatās Inside:
ā Complete syllabus covering deep learning fundamentals
ā Interactive MCQs & quizzes for self-assessment
ā Perfect for students & developers who want to master the subject
šÆ Suitable For:
š©āš Students of BSCS, BSIT, Software Engineering & ICS
š University & college exams (CS/IT related subjects)
š Test prep for certifications & technical assessments
š» 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
