Deep Learning Notes

StudyZoom

Կա գովազդ

Հավելվածի մասին

📘 Deep Learning Notes (2025–2026 Edition)

📚 The Deep Learning Notes (2025–2026) հրատարակությունը ամբողջական ակադեմիական և գործնական ռեսուրս է, որը հարմարեցված է համալսարանի ուսանողների, քոլեջի սովորողների, ծրագրային ապահովման ճարտարագիտության մասնագիտությունների և ձգտող մշակողների համար: Կառուցված և ուսանողների համար հարմար ձևով ընդգրկելով խորը ուսուցման ամբողջ ծրագիրը՝ այս հրատարակությունը համատեղում է ամբողջական ուսումնական պլանը գործնական MCQ-ների և վիկտորինաների հետ՝ ուսուցումն արդյունավետ և գրավիչ դարձնելու համար:

Այս հավելվածը տրամադրում է քայլ առ քայլ ուղեցույց խորը ուսուցման հայեցակարգերի յուրացման համար՝ սկսած ծրագրավորման հիմունքներից և անցնելով առաջադեմ թեմաներ, ինչպիսիք են կոնվոլյուցիոն ցանցերը, կրկնվող նեյրոնային ցանցերը և կառուցվածքային հավանականական մոդելները: Յուրաքանչյուր միավոր մանրակրկիտ մշակված է բացատրություններով, օրինակներով և գործնական հարցերով՝ ամրապնդելու հասկացողությունը և նախապատրաստելու ուսանողներին ակադեմիական քննություններին և մասնագիտական ​​զարգացմանը:

---

🎯 Ուսման արդյունքներ.

- Հասկանալ խորը ուսուցման հայեցակարգերը հիմունքներից մինչև առաջադեմ ծրագրավորում:
- Ամրապնդել գիտելիքները միավորի իմաստուն MCQ-ներով և վիկտորինաներով:
- Ձեռք բերեք գործնական կոդավորման փորձ:
- Արդյունավետ պատրաստվել համալսարանական քննություններին և տեխնիկական հարցազրույցներին:

---

📂 Միավորներ և թեմաներ

🔹 Բաժին 1. Ներածություն խորը ուսուցման մեջ
- Ի՞նչ է խորը ուսուցումը:
- Պատմական միտումներ
- Խորը ուսուցման հաջողության պատմություններ

🔹 Բաժին 2. Գծային հանրահաշիվ
- Սկալարներ, վեկտորներ, մատրիցներ և տենսորներ
- Մատրիցային բազմապատկում
- Սեփական կազմալուծում
- Հիմնական բաղադրիչների վերլուծություն

🔹 Բաժին 3. Հավանականությունների և տեղեկատվության տեսություն
- Հավանականության բաշխումներ
- Սահմանային և պայմանական հավանականություն
- Բեյսի կանոն
- Էնտրոպիա և KL դիվերգենցիա

🔹 Բաժին 4. Թվային հաշվարկ
- Հեղեղում և հոսում
- Գրադիենտի վրա հիմնված օպտիմիզացում
- Կաշկանդված օպտիմիզացում
- Ավտոմատ տարբերակում

🔹 Բաժին 5. Մեքենայի ուսուցման հիմունքներ
- Ուսուցման ալգորիթմներ
- Տարողունակություն և գերազանցում և թերզարգացում

🔹 Բաժին 6. Deep Feedforward Networks
- Նեյրոնային ցանցերի ճարտարապետություն
- Ակտիվացման գործառույթներ
- Համընդհանուր մոտարկում
- Խորությունը ընդդեմ լայնության

🔹 Բաժին 7. Կանոնավորում խորը ուսուցման համար
- L1 և L2 կանոնավորացում
- Բաց թողնելը
- Վաղ կանգառ
- Տվյալների ավելացում

🔹 Բաժին 8. Օպտիմալացում խորը մոդելների մարզման համար
- Գրադիենտ ծագման տարբերակներ
- Իմպուլս
- Ուսուցման հարմարվողական տեմպեր
- Օպտիմալացման մարտահրավերներ

🔹 Բաժին 9. Կոնվոլյուցիոն ցանցեր
- Կոնվուլյացիայի գործողություն
- Միավորող շերտեր
- CNN Architectures
- Դիմումներ Vision-ում

🔹 Բաժին 10. Հերթական մոդելավորում. Կրկնվող և ռեկուրսիվ ցանցեր
- Կրկնվող նյարդային ցանցեր
- Երկար կարճաժամկետ հիշողություն
- GRU
- Ռեկուրսիվ նեյրոնային ցանցեր

🔹 Բաժին 11. Գործնական մեթոդիկա
- Կատարման գնահատում
- Վրիպազերծման ռազմավարություններ
- Հիպերպարամետրերի օպտիմիզացում
- Տրանսֆերային ուսուցում

🔹 Բաժին 12. Դիմումներ
- Համակարգչային տեսլական
- Խոսքի ճանաչում
- Բնական լեզվի մշակում
- Խաղ խաղալ

🔹 Բաժին 13. Deep Generative Models
- Ավտոկոդավորիչներ
- Variational Autoencoders
- Սահմանափակված Boltzmann մեքենաներ
- Գեներատիվ հակառակորդ ցանցեր

🔹 Բաժին 14. Գծային գործոնի մոդելներ
- PCA և գործոնային վերլուծություն
- ICA
- նոսր կոդավորում
- Matrix Factorization

🔹 Բաժին 15. Ավտոկոդավորիչներ
- Հիմնական ավտոկոդավորիչներ
- Ավտոկոդավորիչների հեռացում
- պայմանագրային ինքնակոդավորիչներ
- Variational Autoencoders

🔹 Բաժին 16. Ներկայացուցչական ուսուցում
- Բաշխված ներկայացուցչություններ
- Բազմակողմանի ուսուցում
- Խորը հավատքի ցանցեր
- Նախապատրաստման տեխնիկա

🔹 Բաժին 17. Խորը ուսուցման կառուցվածքային հավանականական մոդելներ
- Ուղղորդված և չուղղորդված գրաֆիկական մոդելներ
- Մոտավոր եզրակացություն
- Սովորում լատենտ փոփոխականներով

---

🌟 Ինչու՞ ընտրել այս հավելվածը:
- Ընդգրկում է խորը ուսուցման ամբողջական ուսումնական ծրագիրը կառուցվածքային ձևաչափով MCQ-ներով և պրակտիկայի համար վիկտորինաներով:
- Հարմար է BS/CS, BS/IT, ծրագրային ապահովման ճարտարագիտության ուսանողների և մշակողների համար:
- Կառուցում է ամուր հիմքեր խնդիրների լուծման և մասնագիտական ​​ծրագրավորման մեջ:

---

✍ Այս հավելվածը ոգեշնչված է հեղինակների կողմից.
Յան Գուդֆելոու, Յոշուա Բենջիո, Ահարոն Կուրվիլ

📥 Ներբեռնեք հիմա:
Ստացեք ձեր Deep Learning Notes (2025–2026) հրատարակությունը այսօր: Սովորեք, կիրառեք և յուրացրեք խորը ուսուցման հայեցակարգերը կառուցվածքային, քննություններին ուղղված և մասնագիտական ձևով:

Ինչ նոր բան կա

🚀 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