Deep Learning Notes

Sadrži oglase
10+
Preuzimanja
Ocjena sadržaja
Svi
Slika snimke zaslona
Slika snimke zaslona
Slika snimke zaslona
Slika snimke zaslona
Slika snimke zaslona
Slika snimke zaslona
Slika snimke zaslona
Slika snimke zaslona
Slika snimke zaslona
Slika snimke zaslona
Slika snimke zaslona
Slika snimke zaslona
Slika snimke zaslona
Slika snimke zaslona
Slika snimke zaslona
Slika snimke zaslona
Slika snimke zaslona
Slika snimke zaslona
Slika snimke zaslona
Slika snimke zaslona
Slika snimke zaslona
Slika snimke zaslona
Slika snimke zaslona
Slika snimke zaslona

O ovoj aplikaciji

📘 Bilješke o dubokom učenju (izdanje 2025. – 2026.)

📚 Izdanje Deep Learning Notes (2025. – 2026.) kompletan je akademski i praktični resurs prilagođen studentima sveučilišta, studentima, studentima softverskog inženjerstva i ambicioznim programerima. Pokrivajući cijeli nastavni plan i program dubokog učenja na strukturiran način prilagođen studentima, ovo izdanje kombinira potpuni nastavni plan i program s praktičnim MCQ-ovima i kvizovima kako bi učenje bilo učinkovito i zanimljivo.

Ova aplikacija pruža vodič korak po korak za svladavanje koncepata dubokog učenja, počevši od osnova programiranja i napredujući do naprednih tema kao što su konvolucijske mreže, rekurentne neuronske mreže i strukturirani probabilistički modeli. Svaka je jedinica pažljivo osmišljena s objašnjenjima, primjerima i pitanjima za vježbu kako bi se ojačalo razumijevanje i pripremili studenti za akademske ispite i profesionalni razvoj.

---

🎯 Ishodi učenja:

- Razumjeti koncepte dubokog učenja od osnova do naprednog programiranja.
- Učvrstite znanje MCQ-ovima i kvizovima za pojedinačne jedinice.
- Steknite praktično iskustvo kodiranja.
- Učinkovito se pripremite za sveučilišne ispite i tehničke intervjue.

---

📂 Jedinice i teme

🔹 Jedinica 1: Uvod u dubinsko učenje
- Što je duboko učenje?
- Povijesni trendovi
- Priče o uspjehu dubokog učenja

🔹 Jedinica 2: Linearna algebra
- Skalari, vektori, matrice i tenzori
- Množenje matrice
- Vlastita dekompozicija
- Analiza glavnih komponenti

🔹 Jedinica 3: Teorija vjerojatnosti i informacija
- Distribucije vjerojatnosti
- Granična i uvjetna vjerojatnost
- Bayesovo pravilo
- Entropija i KL divergencija

🔹 Jedinica 4: Numeričko računanje
- Preljev i donji preljev
- Optimizacija temeljena na gradijentima
- Ograničena optimizacija
- Automatsko razlikovanje

🔹 Jedinica 5: Osnove strojnog učenja
- Učenje algoritama
- Kapacitet i preopremljenost i premalo opremljenost

🔹 Jedinica 6: Mreže duboke povratne informacije
- Arhitektura neuronskih mreža
- Aktivacijske funkcije
- Univerzalna aproksimacija
- Dubina naspram širine

🔹 Jedinica 7: Regulacija za dubinsko učenje
- L1 i L2 Regulacija
- Ispadanje
- Rano zaustavljanje
- Povećanje podataka

🔹 Jedinica 8: Optimizacija za obuku dubinskih modela
- Varijante gradijentnog spuštanja
- Zamah
- Prilagodljive stope učenja
- Izazovi u optimizaciji

🔹 Jedinica 9: Konvolucijske mreže
- Konvolucijska operacija
- Objedinjavanje slojeva
- CNN arhitekture
- Aplikacije u Visionu

🔹 Jedinica 10: Modeliranje sekvenci: Rekurentne i rekurzivne mreže
- Rekurentne neuronske mreže
- Dugo kratkoročno pamćenje
- GRU
- Rekurzivne neuronske mreže

🔹 Jedinica 11: Praktična metodologija
- Ocjenjivanje učinka
- Strategije otklanjanja pogrešaka
- Optimizacija hiperparametara
- Prijenos učenja

🔹 Jedinica 12: Prijave
- Računalni vid
- Prepoznavanje govora
- Obrada prirodnog jezika
- Igranje igre

🔹 Jedinica 13: Duboki generativni modeli
- Autokoderi
- Varijacijski autokoderi
- Ograničeni Boltzmannovi strojevi
- Generativne kontradiktorne mreže

🔹 Jedinica 14: Modeli linearnih faktora
- PCA i faktorska analiza
- ICA
- Rijetko kodiranje
- Faktorizacija matrice

🔹 Jedinica 15: Autokoderi
- Osnovni autokoderi
- Denoising Autoenkoderi
- Kontraktivni autokoderi
- Varijacijski autokoderi

🔹 Jedinica 16: Učenje predstavljanja
- Distribuirani prikazi
- Mnogostruko učenje
- Mreže dubokih uvjerenja
- Tehnike prije treninga

🔹 Jedinica 17: Strukturirani probabilistički modeli za duboko učenje
- Usmjereni i neusmjereni grafički modeli
- Približno zaključivanje
- Učenje s latentnim varijablama

---

🌟 Zašto odabrati ovu aplikaciju?
- Pokriva kompletan nastavni plan dubinskog učenja u strukturiranom formatu s MCQ-ovima i kvizovima za vježbu.
- Pogodno za BS/CS, BS/IT, studente softverskog inženjerstva i programere.
- Gradi snažne temelje u rješavanju problema i profesionalnom programiranju.

---

✍ Ova je aplikacija inspirirana autorima:
Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville

📥 Preuzmite sada!
Nabavite izdanje Deep Learning Notes (2025–2026) danas! Učite, vježbajte i ovladajte konceptima dubinskog učenja na strukturiran, ispitu usmjeren i profesionalan način.
Ažurirano
13. ruj 2025.

Sigurnost podataka

Sigurnost počinje razumijevanjem načina na koji razvojni programeri prikupljaju i dijele vaše podatke. Prakse privatnosti i sigurnosti podataka mogu se razlikovati ovisno o vašoj upotrebi, regiji i dobi. Te informacije pružio je razvojni programer koji ih tijekom vremena može ažurirati.
Podaci se ne dijele s trećim stranama
Saznajte više o tome kako razvojni programeri navode dijeljenje
Nema prikupljenih podataka
Saznajte više o tome kako razvojni programeri navode prikupljanje
Podaci se šifriraju tijekom prijenosa
Podaci se ne mogu izbrisati

Što je novo

🚀 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

Podrška za aplikaciju

O razvojnom programeru
kamran Ahmed
kamahm707@gmail.com
Sheer Orah Post Office, Sheer Hafizabad, Pallandri, District Sudhnoti Pallandri AJK, 12010 Pakistan
undefined

Više od autora StudyZoom