Deep Learning Notes

StudyZoom

Ietver reklāmas

Par šo lietotni

📘 Deep Learning Notes (2025.–2026. gada izdevums)

📚 The Deep Learning Notes (2025–2026) izdevums ir pilnīgs akadēmisks un praktisks resurss, kas paredzēts augstskolu studentiem, koledžu studentiem, programmatūras inženierijas specialitātēm un topošajiem izstrādātājiem. Šis izdevums aptver visu padziļināto mācību programmu strukturētā un studentiem draudzīgā veidā, un tas apvieno pilnīgu mācību programmu ar prakses daudzajiem jautājumiem un viktorīnām, lai padarītu mācīšanos gan efektīvu, gan saistošu.

Šī lietotne nodrošina detalizētu ceļvedi dziļas mācīšanās koncepciju apguvei, sākot no programmēšanas pamatiem un pārejot uz progresīvām tēmām, piemēram, konvolucionāliem tīkliem, atkārtotiem neironu tīkliem un strukturētiem varbūtības modeļiem. Katra nodaļa ir rūpīgi izstrādāta ar paskaidrojumiem, piemēriem un prakses jautājumiem, lai stiprinātu izpratni un sagatavotu studentus akadēmiskajiem eksāmeniem un profesionālajai izaugsmei.

---

🎯 Mācību rezultāti:

- Izprast padziļinātas mācīšanās koncepcijas no pamatiem līdz progresīvai programmēšanai.
- Nostipriniet zināšanas, izmantojot vienību MCQ un viktorīnas.
- Iegūstiet praktisku kodēšanas pieredzi.
- Efektīvi sagatavojieties universitātes eksāmeniem un tehniskajām intervijām.

---

📂 Vienības un tēmas

🔹 1. nodaļa: ievads padziļinātajā izglītībā
- Kas ir dziļā mācīšanās?
- Vēsturiskās tendences
- Padziļinātas mācīšanās veiksmes stāsti

🔹 2. vienība: lineārā algebra
- Skalāri, vektori, matricas un tenzori
- Matricas reizināšana
- Savdabīgā sadalīšanās
- galveno komponentu analīze

🔹 3. nodaļa: varbūtību un informācijas teorija
- Varbūtību sadalījumi
- Marginālā un nosacītā varbūtība
- Beijesa noteikums
- Entropija un KL atšķirības

🔹 4. vienība: skaitliskā aprēķins
- Pārplūde un pārplūde
- Gradientu optimizācija
- Ierobežota optimizācija
- Automātiskā diferenciācija

🔹 5. nodaļa: mašīnmācīšanās pamati
- Mācīšanās algoritmi
- Ietilpība un pārmērīga un nepietiekama uzstādīšana

🔹 6. nodaļa: dziļi pārsūtīšanas tīkli
- Neironu tīklu arhitektūra
- Aktivizācijas funkcijas
- Universāla tuvināšana
- Dziļums pret platumu

🔹 7. nodaļa: padziļinātas mācīšanās legalizācija
- L1 un L2 Regularizācija
- Atkritums
- Agrīna apstāšanās
- Datu palielināšana

🔹 8. nodaļa: optimizācija dziļo modeļu apmācībai
- Gradienta nolaišanās varianti
- Impulss
- Adaptīvās mācīšanās likmes
- Izaicinājumi optimizācijā

🔹 9. vienība: konvolucionālie tīkli
- Convolution operācija
- Slāņu apvienošana
- CNN arhitektūra
- Programmas Vision

🔹 10. nodaļa: secību modelēšana: atkārtotie un rekursīvie tīkli
- Atkārtoti neironu tīkli
- Ilgtermiņa īstermiņa atmiņa
- GRU
- Rekursīvie neironu tīkli

🔹 11. nodaļa: Praktiskā metodoloģija
- Veiktspējas novērtēšana
- Atkļūdošanas stratēģijas
- Hiperparametru optimizācija
- Mācības pārnest

🔹 12. nodaļa: lietojumprogrammas
- Datorredze
- Runas atpazīšana
- Dabiskās valodas apstrāde
- Spēļu spēlēšana

🔹 13. nodaļa: dziļi ģeneratīvie modeļi
- Autokodētāji
- Variāciju automātiskie kodētāji
- Ierobežotas Boltzmann mašīnas
- Ģeneratīvie pretrunīgie tīkli

🔹 14. vienība: lineāro faktoru modeļi
- PCA un faktoru analīze
- ICA
- Reta kodēšana
- Matricas faktorizēšana

🔹 15. vienība: automātiskās kodēšanas ierīces
- Pamata automātiskie kodētāji
- Autoencoder denoising
- Kontraktīvie automātiskie kodētāji
- Variāciju automātiskie kodētāji

🔹 16. nodaļa: reprezentācijas mācīšanās
- Izdalītās pārstāvniecības
- Daudzveidīga mācīšanās
- Deep Belief Networks
- Pirmsapmācības metodes

🔹 17. nodaļa: strukturēti varbūtības modeļi padziļinātai apguvei
- Režisēti un nerežisēti grafiskie modeļi
- Aptuvenais secinājums
- Mācīšanās ar latentiem mainīgajiem

---

🌟 Kāpēc izvēlēties šo lietotni?
- Aptver visu padziļināto mācību programmu strukturētā formātā ar daudzajiem jautājumiem un viktorīnām praksei.
- Piemērots BS/CS, BS/IT, programmatūras inženierijas studentiem un izstrādātājiem.
- Veido spēcīgus pamatus problēmu risināšanai un profesionālai programmēšanai.

---

✍ Šo lietotni iedvesmojuši autori:
Ians Gudfelovs, Jošua Bendžo, Ārons Kurvils

📥 Lejupielādējiet tūlīt!
Iegūstiet savu Deep Learning Notes (2025–2026) izdevumu jau šodien! Apgūstiet, praktizējiet un apgūstiet dziļās mācīšanās koncepcijas strukturētā, uz eksāmeniem orientētā un profesionālā veidā.

Jaunumi

🚀 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