Deep Learning Notes

StudyZoom

Contén anuncios

Acerca desta aplicación

📘 Notas de aprendizaxe profunda (edición 2025–2026)

📚 A edición Deep Learning Notes (2025–2026) é un recurso académico e práctico completo adaptado para estudantes universitarios, estudantes universitarios, enxeñeiros de software e aspirantes a desenvolvedores. Esta edición, que abarca todo o programa de aprendizaxe profunda dunha forma estruturada e amigable para os estudantes, combina un programa completo con MCQs de práctica e cuestionarios para facer que a aprendizaxe sexa efectiva e atractiva.

Esta aplicación ofrece unha guía paso a paso para dominar conceptos de aprendizaxe profunda, comezando desde os conceptos básicos da programación e avanzando ata temas avanzados como redes convolucionais, redes neuronais recorrentes e modelos probabilísticos estruturados. Cada unidade está coidadosamente deseñada con explicacións, exemplos e preguntas prácticas para fortalecer a comprensión e preparar aos estudantes para exames académicos e desenvolvemento profesional.

---

🎯 Resultados de aprendizaxe:

- Comprender conceptos de deep learning desde os fundamentos ata a programación avanzada.
- Reforza o coñecemento con MCQ e cuestionarios por unidades.
- Adquirir experiencia práctica en codificación.
- Prepararse eficazmente para exames universitarios e entrevistas técnicas.

---

📂 Unidades e temas

🔹 Unidade 1: Introdución ao Deep Learning
- Que é a aprendizaxe profunda?
- Tendencias históricas
- Historias de éxito de aprendizaxe profunda

🔹 Unidade 2: Álxebra lineal
- Escales, vectores, matrices e tensores
- Multiplicación matricial
- Composición propia
- Análise de compoñentes principais

🔹 Tema 3: Teoría da probabilidade e da información
- Distribucións de probabilidade
- Probabilidade marxinal e condicional
- Regra de Bayes
- Entropía e Diverxencia KL

🔹 Unidade 4: Cálculo Numérico
- Desbordamento e desbordamento
- Optimización baseada en gradientes
- Optimización restrinxida
- Diferenciación automática

🔹 Unidade 5: Fundamentos de Machine Learning
- Algoritmos de aprendizaxe
- Capacidade e sobreadaptación e subequipamento

🔹 Unidade 6: Redes de avance profundo
- Arquitectura de Redes Neuronais
- Funcións de activación
- Aproximación Universal
- Profundidade vs. Ancho

🔹 Unidade 7: Regularización para a aprendizaxe profunda
- Regularización L1 e L2
- Abandonamento
- Parada anticipada
- Aumento de datos

🔹 Unidade 8: Optimización para a formación de modelos profundos
- Variantes de descenso de gradientes
- Impulso
- Taxas de aprendizaxe adaptativas
- Retos na optimización

🔹 Unidade 9: Redes convolucionais
- Operación de convolución
- Agrupación de capas
- CNN Architectures
- Aplicacións en Visión

🔹 Unidade 10: Modelado de secuencias: redes recorrentes e recursivas
- Redes neuronais recorrentes
- Memoria a longo prazo
- GRU
- Redes neuronais recursivas

🔹 Tema 11: Metodoloxía práctica
- Avaliación do rendemento
- Estratexias de depuración
- Optimización de hiperparámetros
- Transferencia da aprendizaxe

🔹 Unidade 12: Aplicacións
- Visión por ordenador
- Recoñecemento de voz
- Procesamento da linguaxe natural
- Xogando

🔹 Unidade 13: Modelos xerativos profundos
- Codificadores automáticos
- Autocodificadores variacionais
- Máquinas Boltzmann restrinxidas
- Redes adversarias xerativas

🔹 Unidade 14: Modelos de factores lineais
- PCA e Análise Factorial
- ICA
- Codificación escasa
- Factorización matricial

🔹 Unidade 15: Autoencoders
- Codificadores automáticos básicos
- Reducción de ruído de codificadores automáticos
- Autocodificadores contractivos
- Autocodificadores variacionais

🔹 Unidade 16: Aprendizaxe da representación
- Representacións distribuídas
- Aprendizaxe múltiple
- Redes de crenza profunda
- Técnicas de preformación

🔹 Tema 17: Modelos probabilísticos estruturados para a aprendizaxe profunda
- Modelos gráficos dirixidos e non dirixidos
- Inferencia aproximada
- Aprendizaxe con Variables Latentes

---

🌟 Por que escoller esta aplicación?
- Abarca o programa completo de aprendizaxe profunda nun formato estruturado con MCQ e cuestionarios para a práctica.
- Adecuado para BS/CS, BS/IT, estudantes de enxeñería de software e desenvolvedores.
- Constrúe bases sólidas na resolución de problemas e na programación profesional.

---

✍ Esta aplicación está inspirada nos autores:
Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville

📥 Descarga agora!
Obtén hoxe a túa edición Deep Learning Notes (2025–2026). Aprende, practica e domina conceptos de aprendizaxe profunda dun xeito estruturado, orientado a exames e profesional.

Novidades

🚀 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