Deep Learning Notes

StudyZoom‏

آگهی دارد

درباره این برنامه

📘 یادداشت های یادگیری عمیق (نسخه 2025–2026)

📚 The Deep Learning Notes (2025–2026) یک منبع علمی و عملی کامل است که برای دانشجویان دانشگاه، زبان آموزان کالج، رشته های مهندسی نرم افزار و توسعه دهندگان مشتاق طراحی شده است. این نسخه که کل برنامه درسی یادگیری عمیق را به روشی ساختاریافته و دانش‌آموز پسند پوشش می‌دهد، یک برنامه درسی کامل را با MCQهای تمرینی و آزمون‌ها ترکیب می‌کند تا یادگیری را هم مؤثر و هم جذاب کند.

این برنامه یک راهنمای گام به گام برای تسلط بر مفاهیم یادگیری عمیق، از مبانی برنامه نویسی و پیشرفت به موضوعات پیشرفته مانند شبکه های کانولوشن، شبکه های عصبی تکراری، و مدل های احتمالی ساخت یافته ارائه می دهد. هر واحد به دقت با توضیحات، مثال ها و سوالات تمرینی طراحی شده است تا دانش آموزان را تقویت کند و دانش آموزان را برای امتحانات تحصیلی و پیشرفت حرفه ای آماده کند.

---

🎯 نتایج یادگیری:

- مفاهیم یادگیری عمیق از اصول اولیه تا برنامه نویسی پیشرفته را درک کنید.
- تقویت دانش با MCQهای واحد و آزمونها.
- تجربه کدنویسی عملی را به دست آورید.
- آمادگی موثر برای امتحانات دانشگاه و مصاحبه فنی.

---

📂 واحدها و موضوعات

🔹 واحد 1: مقدمه ای بر یادگیری عمیق
- یادگیری عمیق چیست؟
- روندهای تاریخی
- داستان های موفقیت در یادگیری عمیق

🔹 واحد 2: جبر خطی
- اسکالرها، بردارها، ماتریس ها و تانسورها
- ضرب ماتریس
- تجزیه ویژه
- تجزیه و تحلیل اجزای اصلی

🔹 واحد 3: نظریه احتمالات و اطلاعات
- توزیع های احتمال
- احتمال حاشیه ای و شرطی
- قانون بیز
- آنتروپی و واگرایی KL

🔹 واحد 4: محاسبات عددی
- سرریز و زیر سرریز
- بهینه سازی مبتنی بر گرادیان
- بهینه سازی محدود
- تمایز خودکار

🔹 واحد 5: مبانی یادگیری ماشین
- الگوریتم های یادگیری
- ظرفیت و بیش از حد و کم تناسب

🔹 واحد 6: شبکه های پیشخور عمیق
- معماری شبکه های عصبی
- توابع فعال سازی
- تقریب جهانی
- عمق در مقابل عرض

🔹 واحد 7: منظم سازی برای یادگیری عمیق
- تنظیم L1 و L2
- ترک تحصیل
- توقف زودهنگام
- افزایش داده ها

🔹 واحد 8: بهینه سازی برای آموزش مدل های عمیق
- انواع گرادیان نزول
- تکانه
- نرخ های یادگیری تطبیقی
- چالش های بهینه سازی

🔹 واحد 9: شبکه های کانولوشن
- عملیات پیچیدگی
- لایه های ترکیبی
- معماری CNN
- برنامه های کاربردی در ویژن

🔹 واحد 10: مدل سازی توالی: شبکه های بازگشتی و بازگشتی
- شبکه های عصبی مکرر
- حافظه بلند مدت کوتاه مدت
- GRU
- شبکه های عصبی بازگشتی

🔹 واحد 11: روش شناسی عملی
- ارزیابی عملکرد
- استراتژی های اشکال زدایی
- بهینه سازی هایپرپارامتر
- آموزش انتقال

🔹 واحد 12: برنامه های کاربردی
- بینایی کامپیوتر
- تشخیص گفتار
- پردازش زبان طبیعی
- بازی کردن

🔹 واحد 13: مدل های مولد عمیق
- رمزگذارهای خودکار
- رمزگذارهای خودکار متغیر
- ماشین های محدود بولتزمن
- شبکه های متخاصم مولد

🔹 واحد 14: مدل های فاکتور خطی
- PCA و تحلیل عاملی
- ICA
- کدنویسی پراکنده
- فاکتورسازی ماتریسی

🔹 واحد 15: رمزگذارهای خودکار
- رمزگذارهای خودکار اولیه
- حذف نویز از رمزگذارهای خودکار
- رمزگذارهای خودکار قراردادی
- رمزگذارهای خودکار متغیر

🔹 واحد 16: آموزش بازنمایی
- نمایندگی های توزیع شده
- یادگیری چندگانه
- شبکه های باور عمیق
- تکنیک های پیش آموزش

🔹 واحد 17: مدل های احتمالی ساختاریافته برای یادگیری عمیق
- مدل های گرافیکی جهت دار و بدون جهت
- استنتاج تقریبی
- یادگیری با متغیرهای پنهان

---

🌟 چرا این برنامه را انتخاب کنید؟
- برنامه درسی کامل یادگیری عمیق را در قالبی ساختاریافته با MCQها و آزمون‌ها برای تمرین پوشش می‌دهد.
- مناسب برای BS/CS، BS/IT، دانشجویان مهندسی نرم افزار و توسعه دهندگان.
- پایه های قوی در حل مسئله و برنامه نویسی حرفه ای ایجاد می کند.

---

✍ این برنامه از نویسندگان الهام گرفته شده است:
ایان گودفلو، یوشوا بنجیو، آرون کورویل

📥 اکنون دانلود کنید!
همین امروز یادداشت‌های یادگیری عمیق (2025–2026) را دریافت کنید! مفاهیم یادگیری عمیق را به روشی ساختاریافته، آزمون محور و حرفه ای بیاموزید، تمرین کنید، و به آن مسلط شوید.

تازه‌ها

🚀 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