Deep Learning Notes

Contiene annunci
100+
Download
Classificazione dei contenuti
Per tutti
Immagine screenshot
Immagine screenshot
Immagine screenshot
Immagine screenshot
Immagine screenshot
Immagine screenshot
Immagine screenshot
Immagine screenshot
Immagine screenshot
Immagine screenshot
Immagine screenshot
Immagine screenshot
Immagine screenshot
Immagine screenshot
Immagine screenshot
Immagine screenshot
Immagine screenshot
Immagine screenshot
Immagine screenshot
Immagine screenshot
Immagine screenshot
Immagine screenshot
Immagine screenshot
Immagine screenshot

Informazioni sull'app

šŸ“˜ Appunti di Deep Learning (Edizione 2025-2026)

šŸ“š L'edizione 2025-2026 degli Appunti di Deep Learning ĆØ una risorsa accademica e pratica completa, pensata per studenti universitari, studenti universitari, laureati in ingegneria del software e aspiranti sviluppatori. Coprendo l'intero programma di deep learning in modo strutturato e intuitivo, questa edizione combina un programma completo con quiz e domande a risposta multipla per rendere l'apprendimento efficace e coinvolgente.

Questa app fornisce una guida passo passo per padroneggiare i concetti di deep learning, partendo dalle basi della programmazione e progredendo verso argomenti avanzati come reti convoluzionali, reti neurali ricorrenti e modelli probabilistici strutturati. Ogni unitĆ  ĆØ attentamente progettata con spiegazioni, esempi e domande pratiche per rafforzare la comprensione e preparare gli studenti agli esami accademici e allo sviluppo professionale.

---

šŸŽÆ Obiettivi di apprendimento:

- Comprendere i concetti di deep learning, dai fondamenti alla programmazione avanzata.
- Rafforzare le conoscenze con quiz e domande a risposta multipla per unitĆ .
- Acquisisci esperienza pratica di programmazione.
- Preparati efficacemente per esami universitari e colloqui tecnici.

-

šŸ“‚ UnitĆ  e argomenti

šŸ”¹ UnitĆ  1: Introduzione al Deep Learning
- Cos'ĆØ il Deep Learning?
- Tendenze storiche
- Storie di successo di Deep Learning

šŸ”¹ UnitĆ  2: Algebra lineare
- Scalari, vettori, matrici e tensori
- Moltiplicazione di matrici
- Scomposizione automatica
- Analisi delle componenti principali

šŸ”¹ UnitĆ  3: ProbabilitĆ  e teoria dell'informazione
- Distribuzioni di probabilitĆ 
- ProbabilitĆ  marginale e condizionata
- Regola di Bayes
- Entropia e divergenza KL

šŸ”¹ UnitĆ  4: Calcolo numerico
- Overflow e underflow
- Ottimizzazione basata sul gradiente
- Ottimizzazione vincolata
- Differenziazione automatica

šŸ”¹ UnitĆ  5: Basi di Machine Learning
- Algoritmi di apprendimento
- CapacitĆ , overfitting e underfitting

šŸ”¹ UnitĆ  6: Reti feedforward profonde
- Architettura delle reti neurali
- Funzioni di attivazione
- Approssimazione universale
- ProfonditĆ  vs. ampiezza

šŸ”¹ UnitĆ  7: Regolarizzazione per Deep Learning
- Regolarizzazione L1 e L2
- Dropout
- Arresto Precoce
- Aumento dei Dati

šŸ”¹ UnitĆ  8: Ottimizzazione per l'addestramento di modelli Deep
- Varianti di Discesa del Gradiente
- Momentum
- VelocitĆ  di Apprendimento Adattivo
- Sfide nell'Ottimizzazione

šŸ”¹ UnitĆ  9: Reti Convoluzionali
- Operazione di Convoluzione
- Livelli di Pooling
- Architetture CNN
- Applicazioni nella Visione

šŸ”¹ UnitĆ  10: Modellazione di Sequenze: Reti Ricorrenti e Ricorsive
- Reti Neurali Ricorrenti
- Memoria a Lungo e Breve Termine
- GRU
- Reti Neurali Ricorsive

šŸ”¹ UnitĆ  11: Metodologia Pratica
- Valutazione delle Prestazioni
- Strategie di Debug
- Ottimizzazione degli Iperparametri
- Transfer Learning

šŸ”¹ UnitĆ  12: Applicazioni
- Visione Artificiale
- Riconoscimento Vocale
- Elaborazione del Linguaggio Naturale
- Game Playing

šŸ”¹ UnitĆ  13: Modelli Generativi Profondi
- Autoencoder
- Autoencoder Variazionali
- Macchine di Boltzmann Ristrette
- Reti Generative Avversarie

šŸ”¹ UnitĆ  14: Modelli Fattoriali Lineari
- PCA e Analisi Fattoriale
- ICA
- Codifica Sparsa
- Fattorizzazione di Matrici

šŸ”¹ UnitĆ  15: Autoencoder
- Autoencoder di Base
- Autoencoder con Denoising
- Autoencoder Contrattivi
- Autoencoder Variazionali

šŸ”¹ UnitĆ  16: Apprendimento di Rappresentazioni
- Rappresentazioni Distribuite
- Apprendimento Manifold
- Reti di Credenze Profonde
- Tecniche di Pre-Addestramento

šŸ”¹ UnitĆ  17: Modelli Probabilistici Strutturati per il Deep Learning
- Modelli Grafici Diretti e Non Diretti
- Inferenza Approssimata
- Apprendimento con Variabili Latenti

---

🌟 Perché Scegliere Questa App?
- Copre l'intero programma di deep learning in un formato strutturato con domande a scelta multipla e quiz per esercitarsi.
- Adatto a studenti di laurea triennale/informatica, laurea triennale/informatica, ingegneria del software e sviluppatori.
- Fornisce solide basi per la risoluzione dei problemi e la programmazione professionale.

-

āœ Questa app ĆØ ispirata agli autori:
Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville

šŸ“„ Scarica ora!
Ottieni subito i tuoi appunti di Deep Learning (edizione 2025-2026)! Impara, esercitati e padroneggia i concetti di deep learning in modo strutturato, professionale e orientato agli esami.
Ultimo aggiornamento
16 dic 2025

Sicurezza dei dati

Il primo passo verso la sicurezza ĆØ capire in che modo gli sviluppatori raccolgono e condividono i tuoi dati. Le misure di protezione della privacy e della sicurezza dei dati possono variare in base all'utilizzo, alla regione e all'etĆ . Lo sviluppatore ha fornito queste informazioni e potrebbe aggiornarle nel tempo.
Nessun dato condiviso con terze parti
Scopri di più sulla modalità di condivisione dei dati dichiarata dagli sviluppatori
Nessun dato raccolto
Scopri di più sulla modalità di raccolta dei dati dichiarata dagli sviluppatori
I dati vengono criptati in transito
I dati non possono essere eliminati

NovitĆ 

šŸš€ New Update of Deep Learning Notes

✨ What’s Inside:
āœ… Complete syllabus covering deep learning fundamentals
āœ… Interactive MCQs & quizzes for self-assessment
āœ… Perfect for students & developers who want to master the subject

šŸŽÆ Suitable For:
šŸ‘©ā€šŸŽ“ Students of BSCS, BSIT, Software Engineering & ICS
šŸ“˜ University & college exams (CS/IT related subjects)
šŸ† Test prep for certifications & technical assessments
šŸ’» Beginners aiming for freelancing & entry-level developer jobs

Assistenza per le app

Info sullo sviluppatore
kamran Ahmed
kamahm707@gmail.com
Sheer Orah Post Office, Sheer Hafizabad, Pallandri, District Sudhnoti Pallandri AJK, 12010 Pakistan

Altri contenuti di StudyZoom