Deep Learning Notes

StudyZoom

Жарнамалары бар

Осы қолданба туралы

📘 Deep Learning Notes (2025–2026 басылымы)

📚 The Deep Learning Notes (2025–2026) шығарылымы – университет студенттеріне, колледж студенттеріне, бағдарламалық жасақтама инженериясының мамандықтарына және болашақ әзірлеушілерге арналған толық академиялық және практикалық ресурс. Бүкіл терең оқыту бағдарламасының құрылымдық және студентке ыңғайлы түрде қамтылған бұл басылым оқуды тиімді және тартымды ету үшін толық оқу жоспарын тәжірибелік MCQ және викториналармен біріктіреді.

Бұл қолданба бағдарламалау негіздерінен бастап және конвульстік желілер, қайталанатын нейрондық желілер және құрылымдық ықтималдық үлгілері сияқты кеңейтілген тақырыптарға өту арқылы терең оқыту тұжырымдамаларын меңгеруге арналған қадамдық нұсқаулықты ұсынады. Әр бөлім түсінігін нығайту және студенттерді академиялық емтихандарға және кәсіби дамуға дайындау үшін түсіндірмелермен, мысалдармен және тәжірибелік сұрақтармен мұқият құрастырылған.

---

🎯 Оқыту нәтижелері:

- Негіздерден бастап жетілдірілген бағдарламалауға дейін терең оқыту тұжырымдамаларын түсіну.
- Бірлік бойынша MCQ және викториналар арқылы білімді бекіту.
- Қолданбалы кодтау тәжірибесін алыңыз.
- Университет емтихандары мен техникалық сұхбатқа тиімді дайындалыңыз.

---

📂 Бірліктер мен тақырыптар

🔹 1-бөлім: Терең оқытуға кіріспе
- Терең оқыту дегеніміз не?
- Тарихи тенденциялар
- Терең оқудағы табыс тарихы

🔹 2-бөлім: Сызықтық алгебра
- Скалярлар, векторлар, матрицалар және тензорлар
- матрицаны көбейту
- Өзіндік құрама
- Негізгі компоненттерді талдау

🔹 3-бөлім: Ықтималдық және ақпарат теориясы
- Ықтималдық үлестірімдері
- шекті және шартты ықтималдық
- Бейс ережесі
- Энтропия және KL дивергенциясы

🔹 4-бөлім: Сандық есептеу
- Толып кету және толып кету
- Градиент негізіндегі оңтайландыру
- Шектеулі оңтайландыру
- Автоматты дифференциация

🔹 5-бөлім: Машиналық оқыту негіздері
- Алгоритмдерді үйрену
- Сыйымдылық және артық орнату және жеткіліксіз орнату

🔹 6-бөлім: терең бағыттағы желілер
- Нейрондық желілердің архитектурасы
- Белсендіру функциялары
- Әмбебап жуықтау
- Тереңдік пен ені

🔹 7-бөлім: Терең оқытуға арналған регуляризация
- L1 және L2 Регуляризация
- Оқудан шығу
- Ерте тоқтату
- Деректерді кеңейту

🔹 8-бөлім: Терең үлгілерді оқыту үшін оңтайландыру
- Градиенттің түсу нұсқалары
- Импульс
- Бейімделетін оқу жылдамдығы
- Оңтайландырудағы қиындықтар

🔹 9-бөлім: Конволюционды желілер
- Конвульсия операциясы
- Біріктіру қабаттары
- CNN Architectures
- Vision қолданбалары

🔹 10-бөлім: реттілік модельдеу: қайталанатын және рекурсивті желілер
- Қайталанатын нейрондық желілер
- Ұзақ қысқа мерзімді жады
- GRU
- Рекурсивті нейрондық желілер

🔹 11-бөлім: Практикалық әдістеме
- өнімділікті бағалау
- Түзету стратегиялары
- Гиперпараметрді оңтайландыру
- Трансферттік оқыту

🔹 12-бөлім: Қолданбалар
- Компьютерлік көру
- Сөйлеуді тану
- Табиғи тілді өңдеу
- Ойын ойнау

🔹 13-бөлім: Терең генеративті модельдер
- Автокодерлер
- Вариациялық автокодерлер
- Шектеулі Больцман машиналары
- Генеративті қарсылас желілер

🔹 14-бөлім: Сызықтық фактор модельдері
- PCA және факторлық талдау
- ICA
- Сирек кодтау
- матрицалық факторизация

🔹 15-ші блок: Автокодерлер
- Негізгі автокодерлер
- Деноизизация автокодерлері
- Контрактивті автокодерлер
- Вариациялық автокодерлер

🔹 16-бөлім: Өкілдікпен оқыту
- Бөлінген өкілдіктер
- Көпжақты оқыту
- Терең сенім желілері
- Алдын ала дайындық техникасы

🔹 17-бөлім: Терең оқытуға арналған құрылымдық ықтималдық үлгілері
- Бағытталған және бағытталмаған графикалық модельдер
- Болжалды қорытынды
- Жасырын айнымалылармен оқыту

---

🌟 Неліктен бұл қолданбаны таңдау керек?
- Тәжірибе үшін MCQ және викториналары бар құрылымдық форматта толық терең оқыту силлабусын қамтиды.
- BS/CS, BS/IT, бағдарламалық инженерия студенттері және әзірлеушілер үшін қолайлы.
- Проблемаларды шешуде және кәсіби бағдарламалауда берік негіз салады.

---

✍ Бұл қолданба авторлардан шабыттандырылған:
Ян Гудфеллоу, Йошуа Бенджио, Аарон Курвилл

📥 Қазір жүктеп алыңыз!
Deep Learning Notes (2025–2026) шығарылымын бүгін алыңыз! Құрылымдық, емтиханға бағдарланған және кәсіби  жолмен терең оқыту тұжырымдамаларын үйреніңіз, тәжірибеңіз және игеріңіз.

Жаңа функциялар

🚀 New Update 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