Deep Learning Notes
Hirdetéseket tartalmaz
1+
letöltés
Korhatár nélküli
info
Az alkalmazásról
📘 Deep Learning Notes (2025–2026-os kiadás)
📚 A Deep Learning Notes (2025–2026) kiadás egy teljes körű tudományos és gyakorlati forrás, amely egyetemi hallgatók, főiskolai hallgatók, szoftvermérnöki szakok és feltörekvő fejlesztők számára készült. A teljes mélytanulási tantervet strukturáltan és tanulóbarát módon lefedő kiadás egy teljes tantervet kombinál gyakorlati MCQ-kkal és vetélkedőkkel, hogy a tanulást hatékonyan és vonzóvá tegye.
Ez az alkalmazás lépésről lépésre nyújt útmutatót a mély tanulási koncepciók elsajátításához, kezdve a programozás alapjaitól és haladva a haladó témákig, mint például a konvolúciós hálózatok, az ismétlődő neurális hálózatok és a strukturált valószínűségi modellek. Minden egység gondosan megtervezett magyarázatokkal, példákkal és gyakorlati kérdésekkel, hogy erősítse a megértést, és felkészítse a hallgatókat a tanulmányi vizsgákra és a szakmai fejlődésre.
---
🎯 Tanulási eredmények:
- A mélytanulási koncepciók megértése az alapoktól a haladó programozásig.
- Erősítse meg tudását egységenkénti MCQ-kkal és vetélkedőkkel.
- Szerezzen gyakorlati kódolási tapasztalatot.
- Hatékonyan készüljön fel az egyetemi vizsgákra és a műszaki interjúkra.
---
📂 Egységek és témák
🔹 1. rész: Bevezetés a mélytanulásba
- Mi az a mélytanulás?
- Történelmi trendek
- Mélytanulási sikertörténetek
🔹 2. egység: Lineáris algebra
- Skalárok, vektorok, mátrixok és tenzorok
- Mátrixszorzás
- Saját dekompozíció
- Főkomponensek elemzése
🔹 3. rész: Valószínűség- és információelmélet
- Valószínűségi eloszlások
- Marginális és feltételes valószínűség
- Bayes szabálya
- Entrópia és KL divergencia
🔹 4. egység: Numerikus számítás
- Túlcsordulás és alulcsordulás
- Gradiens alapú optimalizálás
- Korlátozott optimalizálás
- Automatikus differenciálás
🔹 5. rész: A gépi tanulás alapjai
- Tanulási algoritmusok
- Kapacitás és túlillesztés és alulszerelés
🔹 6. egység: Deep Feedforward Networks
- Neurális hálózatok architektúrája
- Aktiválási funkciók
- Univerzális közelítés
- Mélység vs. szélesség
🔹 7. rész: Rendszeresítés a mély tanuláshoz
- L1 és L2 szabályosítás
- Lemorzsolódás
- Korai megállás
- Adatbővítés
🔹 8. egység: Optimalizálás mélymodellek képzéséhez
- Gradiens Descent Variants
- Lendület
- Adaptív tanulási arányok
- Az optimalizálás kihívásai
🔹 9. egység: Konvolúciós hálózatok
- Konvolúciós művelet
- Rétegek összevonása
- CNN Architectures
- Alkalmazások a Visionban
🔹 10. egység: Sorozatmodellezés: Ismétlődő és Rekurzív hálók
- Ismétlődő neurális hálózatok
- Hosszú, rövid távú memória
- GRU
- Rekurzív neurális hálózatok
🔹 11. rész: Gyakorlati módszertan
- A teljesítmény értékelése
- Hibakeresési stratégiák
- Hiperparaméter optimalizálás
- Transzfer tanulás
🔹 12. egység: Alkalmazások
- Számítógépes látás
- Beszédfelismerés
- Természetes nyelvi feldolgozás
- Játék
🔹 13. egység: Mélygeneratív modellek
- Automatikus kódolók
- Változatos automatikus kódolók
- Korlátozott Boltzmann-gépek
- Generatív ellenséges hálózatok
🔹 14. egység: Lineáris faktoros modellek
- PCA és faktoranalízis
- ICA
- Ritka kódolás
- Mátrixfaktorizálás
🔹 15. egység: Automatikus kódolók
- Alapvető automatikus kódolók
- Az automatikus kódolók zajtalanítása
- Szerződéses automatikus kódolók
- Változatos automatikus kódolók
🔹 16. egység: Reprezentációs tanulás
- Elosztott képviseletek
- Sokrétű tanulás
- Deep Belief Networks
- Előképzési technikák
🔹 17. egység: Strukturált valószínűségi modellek a mély tanuláshoz
- Irányított és nem irányított grafikus modellek
- Hozzávetőleges következtetés
- Tanulás látens változókkal
---
🌟 Miért válassza ezt az alkalmazást?
- Lefedi a teljes mélytanulási tantervet strukturált formában, MCQ-kkal és gyakorlati vetélkedőkkel.
- Alkalmas BS/CS, BS/IT, szoftvermérnök hallgatók és fejlesztők számára.
- Erős alapot épít a problémamegoldásban és a professzionális programozásban.
---
✍ Ezt az alkalmazást a szerzők ihlették:
Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville
📥 Töltse le most!
Szerezze be a Deep Learning Notes (2025–2026) kiadását még ma! Tanuljon, gyakoroljon és sajátítson el mély tanulási koncepciókat strukturált, vizsgaorientált és professzionális módon.
📚 A Deep Learning Notes (2025–2026) kiadás egy teljes körű tudományos és gyakorlati forrás, amely egyetemi hallgatók, főiskolai hallgatók, szoftvermérnöki szakok és feltörekvő fejlesztők számára készült. A teljes mélytanulási tantervet strukturáltan és tanulóbarát módon lefedő kiadás egy teljes tantervet kombinál gyakorlati MCQ-kkal és vetélkedőkkel, hogy a tanulást hatékonyan és vonzóvá tegye.
Ez az alkalmazás lépésről lépésre nyújt útmutatót a mély tanulási koncepciók elsajátításához, kezdve a programozás alapjaitól és haladva a haladó témákig, mint például a konvolúciós hálózatok, az ismétlődő neurális hálózatok és a strukturált valószínűségi modellek. Minden egység gondosan megtervezett magyarázatokkal, példákkal és gyakorlati kérdésekkel, hogy erősítse a megértést, és felkészítse a hallgatókat a tanulmányi vizsgákra és a szakmai fejlődésre.
---
🎯 Tanulási eredmények:
- A mélytanulási koncepciók megértése az alapoktól a haladó programozásig.
- Erősítse meg tudását egységenkénti MCQ-kkal és vetélkedőkkel.
- Szerezzen gyakorlati kódolási tapasztalatot.
- Hatékonyan készüljön fel az egyetemi vizsgákra és a műszaki interjúkra.
---
📂 Egységek és témák
🔹 1. rész: Bevezetés a mélytanulásba
- Mi az a mélytanulás?
- Történelmi trendek
- Mélytanulási sikertörténetek
🔹 2. egység: Lineáris algebra
- Skalárok, vektorok, mátrixok és tenzorok
- Mátrixszorzás
- Saját dekompozíció
- Főkomponensek elemzése
🔹 3. rész: Valószínűség- és információelmélet
- Valószínűségi eloszlások
- Marginális és feltételes valószínűség
- Bayes szabálya
- Entrópia és KL divergencia
🔹 4. egység: Numerikus számítás
- Túlcsordulás és alulcsordulás
- Gradiens alapú optimalizálás
- Korlátozott optimalizálás
- Automatikus differenciálás
🔹 5. rész: A gépi tanulás alapjai
- Tanulási algoritmusok
- Kapacitás és túlillesztés és alulszerelés
🔹 6. egység: Deep Feedforward Networks
- Neurális hálózatok architektúrája
- Aktiválási funkciók
- Univerzális közelítés
- Mélység vs. szélesség
🔹 7. rész: Rendszeresítés a mély tanuláshoz
- L1 és L2 szabályosítás
- Lemorzsolódás
- Korai megállás
- Adatbővítés
🔹 8. egység: Optimalizálás mélymodellek képzéséhez
- Gradiens Descent Variants
- Lendület
- Adaptív tanulási arányok
- Az optimalizálás kihívásai
🔹 9. egység: Konvolúciós hálózatok
- Konvolúciós művelet
- Rétegek összevonása
- CNN Architectures
- Alkalmazások a Visionban
🔹 10. egység: Sorozatmodellezés: Ismétlődő és Rekurzív hálók
- Ismétlődő neurális hálózatok
- Hosszú, rövid távú memória
- GRU
- Rekurzív neurális hálózatok
🔹 11. rész: Gyakorlati módszertan
- A teljesítmény értékelése
- Hibakeresési stratégiák
- Hiperparaméter optimalizálás
- Transzfer tanulás
🔹 12. egység: Alkalmazások
- Számítógépes látás
- Beszédfelismerés
- Természetes nyelvi feldolgozás
- Játék
🔹 13. egység: Mélygeneratív modellek
- Automatikus kódolók
- Változatos automatikus kódolók
- Korlátozott Boltzmann-gépek
- Generatív ellenséges hálózatok
🔹 14. egység: Lineáris faktoros modellek
- PCA és faktoranalízis
- ICA
- Ritka kódolás
- Mátrixfaktorizálás
🔹 15. egység: Automatikus kódolók
- Alapvető automatikus kódolók
- Az automatikus kódolók zajtalanítása
- Szerződéses automatikus kódolók
- Változatos automatikus kódolók
🔹 16. egység: Reprezentációs tanulás
- Elosztott képviseletek
- Sokrétű tanulás
- Deep Belief Networks
- Előképzési technikák
🔹 17. egység: Strukturált valószínűségi modellek a mély tanuláshoz
- Irányított és nem irányított grafikus modellek
- Hozzávetőleges következtetés
- Tanulás látens változókkal
---
🌟 Miért válassza ezt az alkalmazást?
- Lefedi a teljes mélytanulási tantervet strukturált formában, MCQ-kkal és gyakorlati vetélkedőkkel.
- Alkalmas BS/CS, BS/IT, szoftvermérnök hallgatók és fejlesztők számára.
- Erős alapot épít a problémamegoldásban és a professzionális programozásban.
---
✍ Ezt az alkalmazást a szerzők ihlették:
Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville
📥 Töltse le most!
Szerezze be a Deep Learning Notes (2025–2026) kiadását még ma! Tanuljon, gyakoroljon és sajátítson el mély tanulási koncepciókat strukturált, vizsgaorientált és professzionális módon.
Frissítve:
A biztonság annak megértésével kezdődik, hogy miként gyűjtik és osztják meg a fejlesztők az adataidat. Az adatvédelemmel és -biztonsággal kapcsolatos gyakorlat a használattól, a régiótól és életkortól függően változhat. A fejlesztő adta meg ezeket az információkat, és idővel frissítheti őket.
Nem osztanak meg adatokat harmadik felekkel
További információ arról, hogy miként deklarálják a fejlesztők a megosztást
Nem történt adatgyűjtés
További információ arról, hogy miként deklarálják a fejlesztők a gyűjtést
Az adatok titkosítva vannak a továbbítás során
Az adatok nem törölhetők.
Újdonságok
🚀 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
Alkalmazás támogatása
A fejlesztőről
kamran Ahmed
kamahm707@gmail.com
Sheer Orah Post Office, Sheer Hafizabad, Pallandri, District Sudhnoti
Pallandri AJK, 12010
Pakistan
undefined
