Deep Learning Notes

StudyZoom

Жарнамалар бар

Колдонмо тууралуу

📘 Deep Learning Notes (2025–2026 Edition)

📚 The Deep Learning Notes (2025–2026) Edition - бул университеттин студенттери, колледж студенттери, программалык камсыздоо инженериясынын адистиктери жана умтулган иштеп чыгуучулар үчүн ылайыкташтырылган толук академиялык жана практикалык булак. Структураланган жана студенттерге ыңгайлуу жол менен терең окутуунун бүтүндөй программасын камтыган бул чыгарылыш окууну эффективдүү жана кызыктуу кылуу үчүн практикалык MCQ жана викториналар менен толук программаны айкалыштырат.

Бул колдонмо программалоонун негиздеринен баштап, конволюциялык тармактар, кайталануучу нейрон тармактары жана структураланган ыктымалдык моделдер сыяктуу өркүндөтүлгөн темаларга өтүү үчүн терең үйрөнүү концепцияларын өздөштүрүү боюнча этап-этабы менен жол көрсөтөт. Ар бир бөлүм кылдаттык менен түшүндүрмөлөр, мисалдар жана практикалык суроолор менен иштелип чыккан, түшүнүүнү бекемдөө жана студенттерди академиялык экзамендерге жана кесиптик өнүгүүгө даярдоо.

---

🎯 Окуунун натыйжалары:

- Негизгилерден баштап өркүндөтүлгөн программалоого чейин терең үйрөнүү концепцияларын түшүнүү.
- Бирдик боюнча MCQ жана тесттер менен билимди бекемдөө.
- Колдонмо коддоо тажрыйбасына ээ болуңуз.
- Университеттин сынактарына жана техникалык интервьюларга натыйжалуу даярданыңыз.

---

📂 Бирдиктер жана Темалар

🔹 1-бөлүм: Терең үйрөнүүгө киришүү
- Deep Learning деген эмне?
- Тарыхый тенденциялар
- Deep Learning Ийгилик Stories

🔹 2-бирдик: Сызыктуу алгебра
- Скалярлар, векторлор, матрицалар жана тензорлор
- Матрицаны көбөйтүү
- Өздүк курамы
- Негизги компоненттердин анализи

🔹 3-бөлүм: Ыктымалдуулук жана маалымат теориясы
- Ыктымалдуулуктун бөлүштүрүлүшү
- Чектүү жана шарттуу ыктымалдуулук
- Байес эрежеси
- Энтропия жана KL дивергенциясы

🔹 4-бөлүк: Сандык эсептөө
- Толуп кетүү жана толуп кетүү
- Градиентке негизделген оптималдаштыруу
- Чектелген оптималдаштыруу
- Автоматтык дифференциялоо

🔹 5-бөлүм: Машинаны үйрөнүүнүн негиздери
- Алгоритмдерди үйрөнүү
- Кубаттуулук жана ашыкча тууралоо жана жетишсиздик

🔹 6-бөлүк: Терең Форвард тармактары
- Нейрондук тармактардын архитектурасы
- активдештирүү функциялары
- универсалдуу жакындоо
- Тереңдик жана туурасы

🔹 7-бөлүм: Терең үйрөнүү үчүн регуляризация
- L1 жана L2 Регуляризация
- Калтырып кетүү
- Эрте токтотуу
- Маалыматтарды көбөйтүү

🔹 8-бөлүк: Терең моделдерди окутуу үчүн оптималдаштыруу
- Градиенттин түшүү варианттары
- Момент
- Адаптивдүү окутуу курстары
- Оптимизациядагы кыйынчылыктар

🔹 9-бөлүм: Конволюциондук тармактар
- Convolution операциясы
- Pooling Layers
- CNN Architectures
- Vision тиркемелери

🔹 10-бөлүм: Ырааттуулукту моделдөө: Рекурсивдүү жана Рекурсивдүү тармактар
- Кайталануучу нейрон тармактары
- Узак мөөнөттүү эс тутум
- GRU
- Рекурсивдүү нейрон тармактары

🔹 11-бөлүм: Практикалык методология
- Иштин натыйжалуулугун баалоо
- Мүчүлүштүктөрдү оңдоо стратегиялары
- Гиперпараметрлерди оптималдаштыруу
- Transfer Learning

🔹 12-бөлүк: Тиркемелер
- Компьютердик көрүү
- Кеп таануу
- Табигый тилди иштетүү
- Оюн ойноо

🔹 13-бөлүк: Терең генеративдик моделдер
- Autoencoders
- Вариациялык автокодерлор
- Чектелген Больцман машиналары
- Генеративдик атаандаштык тармактар

🔹 14-бөлүк: Сызыктуу факторлордун моделдери
- PCA жана фактордук анализ
- ICA
- Sparse коддоо
- Матрицалык факторизация

🔹 15-бөлүк: Автокодерлор
- Негизги автокодерлор
- Denoising Autoencoders
- Келишимдүү автокодерлор
- Вариациялык автокодерлор

🔹 16-бөлүм: Өкүлчүлүктү үйрөнүү
- Бөлүнгөн өкүлчүлүктөр
- Көп тараптуу окутуу
- Deep Belief Networks
- Алдын ала даярдоо ыкмалары

🔹 17-бөлүм: Терең үйрөнүү үчүн структураланган ыктымалдык моделдер
- Багытталган жана багытталбаган графикалык моделдер
- Болжолдуу корутунду
- Жашыруун өзгөрмөлөр менен окутуу

---

🌟 Эмне үчүн бул колдонмону тандоо керек?
- MCQs жана практика үчүн викториналар менен структураланган форматта толук терең үйрөнүү программасын камтыйт.
- BS/CS, BS/IT, программалык камсыздоо инженериясы студенттери жана иштеп чыгуучулар үчүн ылайыктуу.
- Проблемаларды чечүүдө жана профессионалдуу программалоодо бекем негиздерди түзөт.

---

✍ Бул колдонмо авторлордун жетеги менен жазылган:
Ян Гудфеллоу, Йошуа Бенджио, Аарон Курвилл

📥 Азыр жүктөп алыңыз!
Deep Learning Notes (2025–2026) чыгарууну бүгүн алыңыз! Структураланган, экзаменге багытталган жана профессионалдуу түрдө терең үйрөнүү концепцияларын үйрөнүңүз, практикалаңыз жана өздөштүңүз.

Эмне жаңылык

🚀 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