Deep Learning Notes

StudyZoom

Зар агуулсан

Энэ аппын тухай

📘 Гүнзгий суралцах тэмдэглэл (2025–2026 оны хэвлэл)

📚 The Deep Learning Notes (2025–2026) хэвлэл нь их сургуулийн оюутнууд, коллежид суралцагчид, программ хангамжийн инженерүүд болон хөгжих хүсэлтэй хүмүүст зориулагдсан эрдэм шинжилгээний болон практик бүрэн эх сурвалж юм. Гүнзгий сургалтын хөтөлбөрийг бүхэлд нь зохион байгуулалттай, оюутнуудад ээлтэй байдлаар багтаасан энэхүү хэвлэл нь сургалтын иж бүрэн хөтөлбөрийг дадлага MCQ болон шалгалттай хослуулан суралцахыг үр дүнтэй, сонирхолтой болгох болно.

Энэхүү программ нь програмчлалын үндсээс эхлээд эвхэгддэг сүлжээ, давтагдах мэдрэлийн сүлжээ, бүтэцлэгдсэн магадлалын загвар зэрэг дэвшилтэт сэдвүүдийг ахиулж, гүнзгий суралцах ухагдахууныг эзэмших алхам алхмаар зааварчилгааг өгдөг. Нэгж бүрийг тайлбар, жишээ, дадлагын асуултуудаар сайтар боловсруулж, ойлголтыг бэхжүүлж, оюутнуудыг эрдмийн шалгалт, мэргэжил дээшлүүлэхэд бэлтгэх болно.

---

🎯 Сургалтын үр дүн:

- Үндсэн ойлголтоос эхлээд ахисан түвшний програмчлал хүртэл гүнзгий суралцах ухагдахууныг ойлгох.
- Мэдлэгээ нэгжийн MCQ болон шалгалтаар бататгана.
- Код бичих дадлага туршлагатай болно.
- Их сургуулийн шалгалт, техникийн ярилцлагад үр дүнтэй бэлдэх.

---

📂 Нэгж ба сэдэв

🔹 Нэгж 1: Гүнзгий сургалтын танилцуулга
- Гүнзгий сургалт гэж юу вэ?
- Түүхэн чиг хандлага
- Гүн гүнзгий суралцах амжилтын түүхүүд

🔹 Нэгж 2: Шугаман алгебр
- Скаляр, вектор, матриц, тензор
- Матрицын үржүүлэх
- Өвөрмөц задрал
- Үндсэн бүрэлдэхүүн хэсгүүдийн шинжилгээ

🔹 Нэгж 3: Магадлал ба мэдээллийн онол
- Магадлалын хуваарилалт
- Ахиу ба нөхцөлт магадлал
- Бэйсийн дүрэм
- Энтропи ба KL ялгаа

🔹 Нэгж 4: Тоон тооцоолол
- Халих ба дутуу урсах
- Градиент дээр суурилсан оновчлол
- Хязгаарлагдмал оновчлол
- Автомат ялгах

🔹 Нэгж 5: Машин сургалтын үндэс
- Алгоритм сурах
- Хүчин чадал ба хэт тохируулга ба дутуу тохируулга

🔹 Нэгж 6: Гүн дамжуулах сүлжээ
- Мэдрэлийн сүлжээний архитектур
- Идэвхжүүлэх функцууд
- Бүх нийтийн ойролцоолсон
- Гүн ба өргөн

🔹 Нэгж 7: Гүнзгий суралцах журам
- L1 ба L2 зохицуулалт
- Сургуулиа орхисон
- Эрт зогсолт
- Өгөгдлийг нэмэгдүүлэх

🔹 Нэгж 8: Гүн загваруудыг сургахад зориулсан оновчлол
- Градиент буурах хувилбарууд
- Эрч хүч
- Дасан зохицох сургалтын түвшин
- Оновчлолд тулгарч буй бэрхшээлүүд

🔹 9-р хэсэг: Эвлэлийн сүлжээ
- Convolution Operation
- Цуллах давхаргууд
- CNN Architectures
- Vision дахь програмууд

🔹 Нэгж 10: Дарааллын загварчлал: Давтагдах ба Рекурсив сүлжээ
- Давтагдах мэдрэлийн сүлжээ
- Урт богино хугацааны ой санамж
- ГРУ
- Рекурсив мэдрэлийн сүлжээ

🔹 11-р анги: Практик арга зүй
- Гүйцэтгэлийг үнэлэх
- Дибаг хийх стратеги
- Гиперпараметрийн оновчлол
- Сургалтыг шилжүүлэх

🔹 Нэгж 12: Хэрэглээ
- Компьютерийн хараа
- Яриа таних
- Байгалийн хэлний боловсруулалт
- Тоглоом тоглох

🔹 Нэгж 13: Гүн үүсгэгч загварууд
- Автомат кодлогч
- Вариацын автомат кодлогч
- Хязгаарлагдмал Больцман машинууд
- Өсөлтийн сөрөг сүлжээнүүд

🔹 Нэгж 14: Шугаман хүчин зүйлийн загварууд
- PCA ба хүчин зүйлийн шинжилгээ
- ICA
- Сийрэг кодчилол
- Матрицын хүчин зүйлчлэл

🔹 Нэгж 15: Автомат кодлогч
- Үндсэн автомат кодлогч
- Автокодлогчийн дууг арилгах
- Гэрээт автомат кодлогч
- Вариацын автомат кодлогч

🔹 16-р анги: Төлөөлөх сургалт
- Түгээмэл төлөөлөл
- Олон талт сургалт
- Гүн итгэл үнэмшлийн сүлжээ
- Сургалтын өмнөх техник

🔹 Нэгж 17: Гүнзгий суралцахад зориулсан бүтэцлэгдсэн магадлалын загварууд
- Чиглүүлсэн болон чиглүүлээгүй график загварууд
- Ойролцоо дүгнэлт
- Далд хувьсагчтай суралцах

---

🌟 Яагаад энэ програмыг сонгосон бэ?
- Гүнзгий сургалтын хөтөлбөрийг MCQ, дадлага хийх асуултууд бүхий бүтэцлэгдсэн форматаар бүрэн багтаасан болно.
- BS/CS, BS/IT, программ хангамжийн инженерийн оюутнууд болон хөгжүүлэгчдэд тохиромжтой.
- Асуудлыг шийдвэрлэх, мэргэжлийн програмчлалын бат бөх суурийг бий болгодог.

---

✍ Энэхүү програмыг зохиогчид санаачилсан:
Иан Гудфелло, Ёшуа Бенгио, Аарон Курвилл

📥 Яг одоо татаж аваарай!
Гүн сургалтын тэмдэглэлээ (2025–2026) өнөөдөр аваарай! Гүнзгий сургалтын үзэл баримтлалыг бүтэцтэй, шалгалтанд чиглэгдсэн, мэргэжлийн аргаар сурч, дадлагажуулж, эзэмш.

Шинэ юм юу байна

🚀 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