Deep Learning Notes
Berisi iklan
100+
Download
Semua Umur
info
Tentang aplikasi ini
š Catatan Pembelajaran Mendalam (Edisi 2025ā2026)
š Catatan Pembelajaran Mendalam (Edisi 2025ā2026) adalah sumber daya akademis dan praktis lengkap yang dirancang khusus untuk mahasiswa, pelajar perguruan tinggi, mahasiswa jurusan teknik perangkat lunak, dan calon pengembang. Meliputi seluruh silabus pembelajaran mendalam secara terstruktur dan ramah siswa, edisi ini menggabungkan silabus lengkap dengan latihan soal pilihan ganda dan kuis untuk menjadikan pembelajaran efektif dan menarik.
Aplikasi ini menyediakan panduan langkah demi langkah untuk menguasai konsep pembelajaran mendalam, mulai dari dasar-dasar pemrograman hingga topik lanjutan seperti jaringan konvolusional, jaringan saraf tiruan berulang, dan model probabilistik terstruktur. Setiap unit dirancang dengan cermat dengan penjelasan, contoh, dan soal latihan untuk memperkuat pemahaman dan mempersiapkan siswa menghadapi ujian akademik dan pengembangan profesional.
---
šÆ Capaian Pembelajaran:
- Memahami konsep pembelajaran mendalam dari dasar hingga pemrograman lanjutan. - Perkuat pengetahuan dengan soal pilihan ganda dan kuis per unit.
- Dapatkan pengalaman coding langsung.
- Persiapkan diri secara efektif untuk ujian universitas dan wawancara teknis.
---
š Unit & Topik
š¹ Unit 1: Pengantar Pembelajaran Mendalam
- Apa itu Pembelajaran Mendalam?
- Tren Historis
- Kisah Sukses Pembelajaran Mendalam
š¹ Unit 2: Aljabar Linear
- Skalar, Vektor, Matriks, dan Tensor
- Perkalian Matriks
- Dekomposisi Eigen
- Analisis Komponen Utama
š¹ Unit 3: Probabilitas dan Teori Informasi
- Distribusi Probabilitas
- Probabilitas Marjinal dan Kondisional
- Aturan Bayes
- Entropi dan Divergensi KL
š¹ Unit 4: Komputasi Numerik
- Overflow dan Underflow
- Optimasi Berbasis Gradien
- Optimasi Terkendala
- Diferensiasi Otomatis
š¹ Unit 5: Dasar-Dasar Pembelajaran Mesin
- Algoritma Pembelajaran
- Kapasitas, Overfitting, dan Underfitting
š¹ Unit 6: Jaringan Umpan Maju Dalam
- Arsitektur Jaringan Saraf Tiruan
- Fungsi Aktivasi
- Aproksimasi Universal
- Kedalaman vs. Lebar
š¹ Unit 7: Regularisasi untuk Pembelajaran Mendalam
- Regularisasi L1 dan L2
- Dropout
- Penghentian Awal
- Augmentasi Data
š¹ Unit 8: Optimasi untuk Pelatihan Model Mendalam
- Varian Penurunan Gradien
- Momentum
- Laju Pembelajaran Adaptif
- Tantangan dalam Optimasi
š¹ Unit 9: Jaringan Konvolusional
- Operasi Konvolusi
- Lapisan Penggabungan
- Arsitektur CNN
- Aplikasi dalam Vision
š¹ Unit 10: Pemodelan Urutan: Jaringan Rekursif dan Rekursif
- Jaringan Syaraf Tiruan Rekursif
- Memori Jangka Pendek Panjang
- GRU
- Jaringan Syaraf Tiruan Rekursif
š¹ Unit 11: Metodologi Praktis
- Mengevaluasi Performa
- Strategi Debugging
- Optimasi Hiperparameter
- Pembelajaran Transfer
š¹ Unit 12: Aplikasi
- Visi Komputer
- Pengenalan Ucapan
- Pemrosesan Bahasa Alami
- Bermain Game
š¹ Unit 13: Model Generatif Mendalam
- Autoencoder
- Autoencoder Variasional
- Mesin Boltzmann Terbatas
- Jaringan Adversarial Generatif
š¹ Unit 14: Model Faktor Linear
- PCA dan Analisis Faktor
- ICA
- Pengodean Jarang
- Faktorisasi Matriks
š¹ Unit 15: Autoencoder
- Autoencoder Dasar
- Autoencoder Denoising
- Autoencoder Kontraktif
- Autoencoder Variasional
š¹ Unit 16: Pembelajaran Representasi
- Representasi Terdistribusi
- Pembelajaran Manifold
- Jaringan Keyakinan Mendalam
- Teknik Pra-pelatihan
š¹ Unit 17: Model Probabilistik Terstruktur untuk Pembelajaran Mendalam
- Model Grafis Terarah dan Tak Terarah
- Inferensi Aproksimasi
- Pembelajaran dengan Laten Variabel
---
š Mengapa Memilih Aplikasi Ini?
- Meliputi silabus pembelajaran mendalam lengkap dalam format terstruktur dengan soal pilihan ganda, & kuis untuk latihan.
- Cocok untuk mahasiswa S1/S2, S2/S3, teknik perangkat lunak, dan pengembang.
- Membangun fondasi yang kuat dalam pemecahan masalah dan pemrograman profesional.
---
ā Aplikasi ini terinspirasi oleh penulis:
Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville
š„ Unduh Sekarang!
Dapatkan Catatan Pembelajaran Mendalam (Edisi 2025ā2026) Anda hari ini! Pelajari, praktikkan, dan kuasai konsep pembelajaran mendalam dengan cara yang terstruktur, berorientasi pada ujian, dan profesional.
š Catatan Pembelajaran Mendalam (Edisi 2025ā2026) adalah sumber daya akademis dan praktis lengkap yang dirancang khusus untuk mahasiswa, pelajar perguruan tinggi, mahasiswa jurusan teknik perangkat lunak, dan calon pengembang. Meliputi seluruh silabus pembelajaran mendalam secara terstruktur dan ramah siswa, edisi ini menggabungkan silabus lengkap dengan latihan soal pilihan ganda dan kuis untuk menjadikan pembelajaran efektif dan menarik.
Aplikasi ini menyediakan panduan langkah demi langkah untuk menguasai konsep pembelajaran mendalam, mulai dari dasar-dasar pemrograman hingga topik lanjutan seperti jaringan konvolusional, jaringan saraf tiruan berulang, dan model probabilistik terstruktur. Setiap unit dirancang dengan cermat dengan penjelasan, contoh, dan soal latihan untuk memperkuat pemahaman dan mempersiapkan siswa menghadapi ujian akademik dan pengembangan profesional.
---
šÆ Capaian Pembelajaran:
- Memahami konsep pembelajaran mendalam dari dasar hingga pemrograman lanjutan. - Perkuat pengetahuan dengan soal pilihan ganda dan kuis per unit.
- Dapatkan pengalaman coding langsung.
- Persiapkan diri secara efektif untuk ujian universitas dan wawancara teknis.
---
š Unit & Topik
š¹ Unit 1: Pengantar Pembelajaran Mendalam
- Apa itu Pembelajaran Mendalam?
- Tren Historis
- Kisah Sukses Pembelajaran Mendalam
š¹ Unit 2: Aljabar Linear
- Skalar, Vektor, Matriks, dan Tensor
- Perkalian Matriks
- Dekomposisi Eigen
- Analisis Komponen Utama
š¹ Unit 3: Probabilitas dan Teori Informasi
- Distribusi Probabilitas
- Probabilitas Marjinal dan Kondisional
- Aturan Bayes
- Entropi dan Divergensi KL
š¹ Unit 4: Komputasi Numerik
- Overflow dan Underflow
- Optimasi Berbasis Gradien
- Optimasi Terkendala
- Diferensiasi Otomatis
š¹ Unit 5: Dasar-Dasar Pembelajaran Mesin
- Algoritma Pembelajaran
- Kapasitas, Overfitting, dan Underfitting
š¹ Unit 6: Jaringan Umpan Maju Dalam
- Arsitektur Jaringan Saraf Tiruan
- Fungsi Aktivasi
- Aproksimasi Universal
- Kedalaman vs. Lebar
š¹ Unit 7: Regularisasi untuk Pembelajaran Mendalam
- Regularisasi L1 dan L2
- Dropout
- Penghentian Awal
- Augmentasi Data
š¹ Unit 8: Optimasi untuk Pelatihan Model Mendalam
- Varian Penurunan Gradien
- Momentum
- Laju Pembelajaran Adaptif
- Tantangan dalam Optimasi
š¹ Unit 9: Jaringan Konvolusional
- Operasi Konvolusi
- Lapisan Penggabungan
- Arsitektur CNN
- Aplikasi dalam Vision
š¹ Unit 10: Pemodelan Urutan: Jaringan Rekursif dan Rekursif
- Jaringan Syaraf Tiruan Rekursif
- Memori Jangka Pendek Panjang
- GRU
- Jaringan Syaraf Tiruan Rekursif
š¹ Unit 11: Metodologi Praktis
- Mengevaluasi Performa
- Strategi Debugging
- Optimasi Hiperparameter
- Pembelajaran Transfer
š¹ Unit 12: Aplikasi
- Visi Komputer
- Pengenalan Ucapan
- Pemrosesan Bahasa Alami
- Bermain Game
š¹ Unit 13: Model Generatif Mendalam
- Autoencoder
- Autoencoder Variasional
- Mesin Boltzmann Terbatas
- Jaringan Adversarial Generatif
š¹ Unit 14: Model Faktor Linear
- PCA dan Analisis Faktor
- ICA
- Pengodean Jarang
- Faktorisasi Matriks
š¹ Unit 15: Autoencoder
- Autoencoder Dasar
- Autoencoder Denoising
- Autoencoder Kontraktif
- Autoencoder Variasional
š¹ Unit 16: Pembelajaran Representasi
- Representasi Terdistribusi
- Pembelajaran Manifold
- Jaringan Keyakinan Mendalam
- Teknik Pra-pelatihan
š¹ Unit 17: Model Probabilistik Terstruktur untuk Pembelajaran Mendalam
- Model Grafis Terarah dan Tak Terarah
- Inferensi Aproksimasi
- Pembelajaran dengan Laten Variabel
---
š Mengapa Memilih Aplikasi Ini?
- Meliputi silabus pembelajaran mendalam lengkap dalam format terstruktur dengan soal pilihan ganda, & kuis untuk latihan.
- Cocok untuk mahasiswa S1/S2, S2/S3, teknik perangkat lunak, dan pengembang.
- Membangun fondasi yang kuat dalam pemecahan masalah dan pemrograman profesional.
---
ā Aplikasi ini terinspirasi oleh penulis:
Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville
š„ Unduh Sekarang!
Dapatkan Catatan Pembelajaran Mendalam (Edisi 2025ā2026) Anda hari ini! Pelajari, praktikkan, dan kuasai konsep pembelajaran mendalam dengan cara yang terstruktur, berorientasi pada ujian, dan profesional.
Diupdate pada
Keamanan dimulai dengan memahami cara developer mengumpulkan dan membagikan data Anda. Praktik privasi dan keamanan data dapat bervariasi berdasarkan penggunaan, wilayah, dan usia Anda. Developer memberikan informasi ini dan dapat memperbaruinya seiring waktu.
Tidak ada data yang dibagikan kepada pihak ketiga
Pelajari lebih lanjut cara developer menyatakan pembagian data
Tidak ada data yang dikumpulkan
Pelajari lebih lanjut cara developer menyatakan pengumpulan data
Data dienkripsi saat dalam pengiriman
Data tidak dapat dihapus
Yang baru
š New Update of Deep Learning Notes
āØ Whatās Inside:
ā Complete syllabus covering deep learning fundamentals
ā Interactive MCQs & quizzes for self-assessment
ā Perfect for students & developers who want to master the subject
šÆ Suitable For:
š©āš Students of BSCS, BSIT, Software Engineering & ICS
š University & college exams (CS/IT related subjects)
š Test prep for certifications & technical assessments
š» Beginners aiming for freelancing & entry-level developer jobs
āØ Whatās Inside:
ā Complete syllabus covering deep learning fundamentals
ā Interactive MCQs & quizzes for self-assessment
ā Perfect for students & developers who want to master the subject
šÆ Suitable For:
š©āš Students of BSCS, BSIT, Software Engineering & ICS
š University & college exams (CS/IT related subjects)
š Test prep for certifications & technical assessments
š» Beginners aiming for freelancing & entry-level developer jobs
Dukungan aplikasi
Tentang developer
kamran Ahmed
kamahm707@gmail.com
Sheer Orah Post Office, Sheer Hafizabad, Pallandri, District Sudhnoti
Pallandri AJK, 12010
Pakistan
