Deep Learning Notes
Sisältää mainoksia
1+
latausta
Kaikki
info
Tietoa sovelluksesta
📘 Deep Learning Notes (2025–2026 painos)
📚 The Deep Learning Notes (2025–2026) Edition on täydellinen akateeminen ja käytännöllinen resurssi, joka on räätälöity yliopisto-opiskelijoille, korkeakouluopiskelijoille, ohjelmistotekniikan pääaineopiskelijoille ja aloitteleville kehittäjille. Tämä painos kattaa koko syvän oppimisen opetussuunnitelman jäsennellyllä ja opiskelijaystävällisellä tavalla, ja se yhdistää täydellisen opetussuunnitelman käytännön MCQ-kysymyksiin ja tietokilpailuihin tehdäkseen oppimisesta sekä tehokasta että kiinnostavaa.
Tämä sovellus tarjoaa vaiheittaisen oppaan syvän oppimisen käsitteiden hallitsemiseen alkaen ohjelmoinnin perusteista ja edeten edistyneisiin aiheisiin, kuten konvoluutioverkkoihin, toistuviin hermoverkkoihin ja strukturoituihin todennäköisyysmalleihin. Jokainen yksikkö on huolellisesti suunniteltu selityksillä, esimerkeillä ja harjoituskysymyksillä, jotka vahvistavat ymmärrystä ja valmistavat opiskelijoita akateemisiin kokeisiin ja ammatilliseen kehittymiseen.
---
🎯 Oppimistulokset:
- Ymmärtää syväoppimisen käsitteitä perusteista edistyneeseen ohjelmointiin.
- Vahvista tietoa yksikkökohtaisilla MCQ:illa ja tietokilpailuilla.
- Hanki käytännön koodauskokemusta.
- Valmistaudu tehokkaasti yliopiston kokeisiin ja teknisiin haastatteluihin.
---
📂 Yksiköt ja aiheet
🔹 Osa 1: Johdatus syvälliseen oppimiseen
- Mitä syväoppiminen on?
- Historialliset suuntaukset
- Syväoppimisen menestystarinoita
🔹 Yksikkö 2: Lineaarinen algebra
- Skalaarit, vektorit, matriisit ja tensorit
- Matriisikertominen
- Ominaishajoaminen
- Pääkomponenttien analyysi
🔹 Osa 3: Todennäköisyys- ja informaatioteoria
- Todennäköisyysjakaumat
- Marginaalinen ja ehdollinen todennäköisyys
- Bayesin sääntö
- Entropia ja KL-divergentti
🔹 Osa 4: Numeerinen laskenta
- Ylivuoto ja alivuoto
- Gradienttipohjainen optimointi
- Rajoitettu optimointi
- Automaattinen erottelu
🔹 Osa 5: Koneoppimisen perusteet
- Oppimisalgoritmit
- Kapasiteetti ja yli- ja alasovitus
🔹 Osa 6: Deep Feedforward Networks
- Neuroverkkojen arkkitehtuuri
- Aktivointitoiminnot
- Yleisarviointi
- Syvyys vs. leveys
🔹 Osa 7: Syväoppimisen laillistaminen
- L1 ja L2 laillistaminen
- Pudotus
- Varhainen pysäytys
- Tietojen lisäys
🔹 Osio 8: Optimointi syvämallien kouluttamiseen
- Gradientin laskeutumisvaihtoehdot
- Vauhtia
- Mukautuva oppimisnopeus
- Optimoinnin haasteita
🔹 Osa 9: Convolutional Networks
- Convolution Operaatio
- Tasojen yhdistäminen
- CNN-arkkitehtuurit
- Sovellukset Visionissa
🔹 Osio 10: Sekvenssimallinnus: Toistuvat ja toistuvat verkot
- Toistuvat hermoverkot
- Pitkä lyhytaikainen muisti
- GRU
- Rekursiiviset hermoverkot
🔹 Osa 11: Käytännön metodologia
- Suorituksen arviointi
- Vianetsintästrategiat
- Hyperparametrien optimointi
- Siirto-oppiminen
🔹 Osa 12: Sovellukset
- Tietokonenäkö
- Puheentunnistus
- Luonnollisen kielen käsittely
- Pelin pelaaminen
🔹 Osa 13: Deep Generatiiviset mallit
- Automaattiset kooderit
- Variaatioautokooderit
- Rajoitettu Boltzmann-koneet
- Generatiiviset vastavuoroiset verkostot
🔹 Osio 14: Lineaarikertoimen mallit
- PCA ja tekijäanalyysi
- ICA
- Harva koodaus
- Matriisifaktorointi
🔹 Osa 15: Autoenkooderit
- Perus automaattiset kooderit
- Autoenkooderien vaimennus
- Sopivat automaattiset kooderit
- Variaatioautokooderit
🔹 Osio 16: Edustuksen oppiminen
- Hajautetut edustukset
- Monipuolinen oppiminen
- Deep Belief Networks
- Esikoulutustekniikat
🔹 Osa 17: Strukturoidut todennäköisyysmallit syväoppimiseen
- Ohjatut ja ohjaamattomat graafiset mallit
- Likimääräinen johtopäätös
- Oppiminen piilevien muuttujien kanssa
---
🌟 Miksi valita tämä sovellus?
- Kattaa koko syvän oppimisen opetussuunnitelman jäsennellyssä muodossa MCQ:illa ja tietokilpailuilla harjoittelua varten.
- Sopii BS/CS, BS/IT, ohjelmistotekniikan opiskelijoille ja kehittäjille.
- Rakentaa vahvan perustan ongelmanratkaisuun ja ammatilliseen ohjelmointiin.
---
✍ Tämä sovellus on saanut inspiraationsa kirjoittajilta:
Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville
📥 Lataa nyt!
Hanki Deep Learning Notes (2025–2026) -versiosi jo tänään! Opi, harjoittele ja hallitse syväoppimisen käsitteitä jäsennellyllä, kokeisiin suuntautuneella ja ammattimaisella tavalla.
📚 The Deep Learning Notes (2025–2026) Edition on täydellinen akateeminen ja käytännöllinen resurssi, joka on räätälöity yliopisto-opiskelijoille, korkeakouluopiskelijoille, ohjelmistotekniikan pääaineopiskelijoille ja aloitteleville kehittäjille. Tämä painos kattaa koko syvän oppimisen opetussuunnitelman jäsennellyllä ja opiskelijaystävällisellä tavalla, ja se yhdistää täydellisen opetussuunnitelman käytännön MCQ-kysymyksiin ja tietokilpailuihin tehdäkseen oppimisesta sekä tehokasta että kiinnostavaa.
Tämä sovellus tarjoaa vaiheittaisen oppaan syvän oppimisen käsitteiden hallitsemiseen alkaen ohjelmoinnin perusteista ja edeten edistyneisiin aiheisiin, kuten konvoluutioverkkoihin, toistuviin hermoverkkoihin ja strukturoituihin todennäköisyysmalleihin. Jokainen yksikkö on huolellisesti suunniteltu selityksillä, esimerkeillä ja harjoituskysymyksillä, jotka vahvistavat ymmärrystä ja valmistavat opiskelijoita akateemisiin kokeisiin ja ammatilliseen kehittymiseen.
---
🎯 Oppimistulokset:
- Ymmärtää syväoppimisen käsitteitä perusteista edistyneeseen ohjelmointiin.
- Vahvista tietoa yksikkökohtaisilla MCQ:illa ja tietokilpailuilla.
- Hanki käytännön koodauskokemusta.
- Valmistaudu tehokkaasti yliopiston kokeisiin ja teknisiin haastatteluihin.
---
📂 Yksiköt ja aiheet
🔹 Osa 1: Johdatus syvälliseen oppimiseen
- Mitä syväoppiminen on?
- Historialliset suuntaukset
- Syväoppimisen menestystarinoita
🔹 Yksikkö 2: Lineaarinen algebra
- Skalaarit, vektorit, matriisit ja tensorit
- Matriisikertominen
- Ominaishajoaminen
- Pääkomponenttien analyysi
🔹 Osa 3: Todennäköisyys- ja informaatioteoria
- Todennäköisyysjakaumat
- Marginaalinen ja ehdollinen todennäköisyys
- Bayesin sääntö
- Entropia ja KL-divergentti
🔹 Osa 4: Numeerinen laskenta
- Ylivuoto ja alivuoto
- Gradienttipohjainen optimointi
- Rajoitettu optimointi
- Automaattinen erottelu
🔹 Osa 5: Koneoppimisen perusteet
- Oppimisalgoritmit
- Kapasiteetti ja yli- ja alasovitus
🔹 Osa 6: Deep Feedforward Networks
- Neuroverkkojen arkkitehtuuri
- Aktivointitoiminnot
- Yleisarviointi
- Syvyys vs. leveys
🔹 Osa 7: Syväoppimisen laillistaminen
- L1 ja L2 laillistaminen
- Pudotus
- Varhainen pysäytys
- Tietojen lisäys
🔹 Osio 8: Optimointi syvämallien kouluttamiseen
- Gradientin laskeutumisvaihtoehdot
- Vauhtia
- Mukautuva oppimisnopeus
- Optimoinnin haasteita
🔹 Osa 9: Convolutional Networks
- Convolution Operaatio
- Tasojen yhdistäminen
- CNN-arkkitehtuurit
- Sovellukset Visionissa
🔹 Osio 10: Sekvenssimallinnus: Toistuvat ja toistuvat verkot
- Toistuvat hermoverkot
- Pitkä lyhytaikainen muisti
- GRU
- Rekursiiviset hermoverkot
🔹 Osa 11: Käytännön metodologia
- Suorituksen arviointi
- Vianetsintästrategiat
- Hyperparametrien optimointi
- Siirto-oppiminen
🔹 Osa 12: Sovellukset
- Tietokonenäkö
- Puheentunnistus
- Luonnollisen kielen käsittely
- Pelin pelaaminen
🔹 Osa 13: Deep Generatiiviset mallit
- Automaattiset kooderit
- Variaatioautokooderit
- Rajoitettu Boltzmann-koneet
- Generatiiviset vastavuoroiset verkostot
🔹 Osio 14: Lineaarikertoimen mallit
- PCA ja tekijäanalyysi
- ICA
- Harva koodaus
- Matriisifaktorointi
🔹 Osa 15: Autoenkooderit
- Perus automaattiset kooderit
- Autoenkooderien vaimennus
- Sopivat automaattiset kooderit
- Variaatioautokooderit
🔹 Osio 16: Edustuksen oppiminen
- Hajautetut edustukset
- Monipuolinen oppiminen
- Deep Belief Networks
- Esikoulutustekniikat
🔹 Osa 17: Strukturoidut todennäköisyysmallit syväoppimiseen
- Ohjatut ja ohjaamattomat graafiset mallit
- Likimääräinen johtopäätös
- Oppiminen piilevien muuttujien kanssa
---
🌟 Miksi valita tämä sovellus?
- Kattaa koko syvän oppimisen opetussuunnitelman jäsennellyssä muodossa MCQ:illa ja tietokilpailuilla harjoittelua varten.
- Sopii BS/CS, BS/IT, ohjelmistotekniikan opiskelijoille ja kehittäjille.
- Rakentaa vahvan perustan ongelmanratkaisuun ja ammatilliseen ohjelmointiin.
---
✍ Tämä sovellus on saanut inspiraationsa kirjoittajilta:
Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville
📥 Lataa nyt!
Hanki Deep Learning Notes (2025–2026) -versiosi jo tänään! Opi, harjoittele ja hallitse syväoppimisen käsitteitä jäsennellyllä, kokeisiin suuntautuneella ja ammattimaisella tavalla.
Päivitetty
Turvallisuus alkaa siitä, että ymmärrät, miten kehittäjät keräävät ja jakavat dataasi. Datan yksityisyys- ja turvallisuuskäytännöt saattavat vaihdella käytön, alueen ja iän mukaan. Kehittäjä on antanut nämä tiedot ja saattaa päivittää niitä myöhemmin.
Uutta
🚀 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
Sovelluksen tuki
Tietoa kehittäjästä
kamran Ahmed
kamahm707@gmail.com
Sheer Orah Post Office, Sheer Hafizabad, Pallandri, District Sudhnoti
Pallandri AJK, 12010
Pakistan
undefined
