Deep Learning Notes

StudyZoom

May mga ad

Tungkol sa app na ito

📘 Deep Learning Notes (2025–2026 Edition)

📚 Ang Deep Learning Notes (2025–2026) Edition ay isang kumpletong akademiko at praktikal na mapagkukunan na iniakma para sa mga mag-aaral sa unibersidad, mag-aaral sa kolehiyo, software engineering majors, at naghahangad na mga developer. Sinasaklaw ang buong deep learning syllabus sa isang structured at student-friendly na paraan, pinagsasama ng edisyong ito ang kumpletong syllabus sa mga practice MCQ at mga pagsusulit upang gawing epektibo at nakakaengganyo ang pag-aaral.

Nagbibigay ang app na ito ng sunud-sunod na gabay sa pag-master ng malalim na mga konsepto sa pag-aaral, simula sa mga pangunahing kaalaman sa programming at pag-usad sa mga advanced na paksa tulad ng convolutional network, paulit-ulit na neural network, at structured probabilistic na mga modelo. Ang bawat yunit ay maingat na idinisenyo na may mga paliwanag, halimbawa, at mga tanong sa pagsasanay upang palakasin ang pag-unawa at ihanda ang mga mag-aaral para sa mga akademikong pagsusulit at propesyonal na pag-unlad.

---

🎯 Mga Resulta ng Pagkatuto:

- Unawain ang malalim na pag-aaral ng mga konsepto mula sa mga pangunahing kaalaman hanggang sa advanced na programming.
- Palakasin ang kaalaman gamit ang mga unit-wise na MCQ at mga pagsusulit.
- Makakuha ng hands-on na karanasan sa coding.
- Maghanda nang epektibo para sa mga pagsusulit sa unibersidad at mga teknikal na panayam.

---

📂 Mga Yunit at Paksa

🔹 Yunit 1: Panimula sa Malalim na Pagkatuto
- Ano ang Deep Learning?
- Mga Makasaysayang Trend
- Mga Kuwento ng Tagumpay sa Deep Learning

🔹 Yunit 2: Linear Algebra
- Mga Scalar, Vector, Matrice, at Tensor
- Pagpaparami ng Matrix
- Eigendecomposition
- Pagsusuri ng Pangunahing Bahagi

🔹 Yunit 3: Probability at Information Theory
- Mga Pamamahagi ng Probability
- Marginal at Conditional Probability
- Panuntunan ni Bayes
- Entropy at KL Divergence

🔹 Yunit 4: Numerical Computation
- Overflow at Underflow
- Gradient-Based Optimization
- Pinilit na Pag-optimize
- Awtomatikong pagkita ng kaibhan

🔹 Yunit 5: Mga Pangunahing Kaalaman sa Machine Learning
- Pag-aaral ng Algorithm
- Kapasidad at Overfitting at Underfitting

🔹 Yunit 6: Mga Deep Feedforward Network
- Arkitektura ng mga Neural Network
- Mga Pag-andar sa Pag-activate
- Universal Approximation
- Lalim kumpara sa Lapad

🔹 Yunit 7: Regularisasyon para sa Malalim na Pag-aaral
- Regularisasyon ng L1 at L2
- Dropout
- Maagang Paghinto
- Pagpapalaki ng Data

🔹 Yunit 8: Pag-optimize para sa Mga Malalim na Modelo sa Pagsasanay
- Mga Variant ng Gradient Descent
- Momentum
- Adaptive Learning Rate
- Mga Hamon sa Optimization

🔹 Yunit 9: Mga Convolutional Network
- Convolution Operation
- Pooling Layers
- Mga Arkitektura ng CNN
- Mga Aplikasyon sa Paningin

🔹 Unit 10: Sequence Modeling: Recursive at Recursive Nets
- Mga Paulit-ulit na Neural Network
- Long Short-Term Memory
- GRU
- Mga Recursive Neural Network

🔹 Yunit 11: Praktikal na Pamamaraan
- Pagsusuri sa Pagganap
- Mga Diskarte sa Pag-debug
- Hyperparameter Optimization
- Paglipat ng Pag-aaral

🔹 Yunit 12: Mga Application
- Computer Vision
- Pagkilala sa Pagsasalita
- Natural na Pagproseso ng Wika
- Naglalaro ng Laro

🔹 Yunit 13: Deep Generative Models
- Autoencoders
- Variational Autoencoders
- Mga Restricted Boltzmann Machine
- Mga Generative Adversarial Network

🔹 Yunit 14: Mga Linear Factor na Modelo
- PCA at Pagsusuri ng Salik
- ICA
- Kalat-kalat na Coding
- Matrix Factorization

🔹 Yunit 15: Autoencoders
- Pangunahing Autoencoders
- Tinatanggal ang mga Autoencode
- Contractive Autoencoders
- Variational Autoencoders

🔹 Yunit 16: Pag-aaral ng Representasyon
- Mga Ibinahagi na Representasyon
- Manifold Learning
- Mga Network ng Malalim na Paniniwala
- Pretraining Techniques

🔹 Yunit 17: Mga Structured Probabilistic Models para sa Malalim na Pag-aaral
- Directed at Undirected Graphical Models
- Tinatayang Hinuha
- Pag-aaral gamit ang Latent Variable

---

🌟 Bakit Piliin ang App na Ito?
- Sinasaklaw ang kumpletong deep learning syllabus sa isang structured na format na may mga MCQ, at mga pagsusulit para sa pagsasanay.
- Angkop para sa BS/CS, BS/IT, software engineering students, at developer.
- Bumubuo ng matibay na pundasyon sa paglutas ng problema at propesyonal na programming.

---

✍ Ang app na ito ay inspirasyon ng mga may-akda:
Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville

📥 I-download Ngayon!
Kunin ang iyong Deep Learning Notes (2025–2026) Edition ngayon! Matuto, magsanay, at makabisado ang malalim na pag-aaral ng mga konsepto sa isang structured, exam-oriented, at propesyonal na paraan.

Ano'ng bago

🚀 New Update 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