Deep Learning Notes
Mengandungi iklan
100+
Muat turun
Semua orang
info
Perihal apl ini
š Nota Pembelajaran Mendalam (Edisi 2025ā2026)
š Edisi Deep Learning Notes (2025ā2026) ialah sumber akademik dan praktikal lengkap yang disesuaikan untuk pelajar universiti, pelajar kolej, jurusan kejuruteraan perisian dan pembangun yang bercita-cita tinggi. Merangkumi keseluruhan sukatan pelajaran pembelajaran mendalam dengan cara yang berstruktur dan mesra pelajar, edisi ini menggabungkan sukatan pelajaran lengkap dengan MCQ latihan dan kuiz untuk menjadikan pembelajaran berkesan dan menarik.
Apl ini menyediakan panduan langkah demi langkah untuk menguasai konsep pembelajaran mendalam, bermula daripada asas pengaturcaraan dan kemajuan kepada topik lanjutan seperti rangkaian konvolusi, rangkaian saraf berulang dan model probabilistik berstruktur. Setiap unit direka bentuk dengan teliti dengan penerangan, contoh dan soalan latihan untuk mengukuhkan pemahaman dan menyediakan pelajar untuk peperiksaan akademik dan pembangunan profesional.
---
šÆ Hasil Pembelajaran:
- Memahami konsep pembelajaran mendalam daripada asas kepada pengaturcaraan lanjutan.
- Memperkukuh pengetahuan dengan MCQ dan kuiz mengikut unit.
- Dapatkan pengalaman pengekodan secara langsung.
- Bersedia dengan berkesan untuk peperiksaan universiti dan temu duga teknikal.
---
š Unit & Topik
š¹ Unit 1: Pengenalan kepada Pembelajaran Mendalam
- Apakah Pembelajaran Dalam?
- Trend Sejarah
- Kisah Kejayaan Pembelajaran Mendalam
š¹ Unit 2: Algebra Linear
- Skalar, Vektor, Matriks dan Tensor
- Pendaraban Matriks
- Penguraian Eigen
- Analisis Komponen Utama
š¹ Unit 3: Teori Kebarangkalian dan Maklumat
- Taburan Kebarangkalian
- Kebarangkalian Marginal dan Bersyarat
- Peraturan Bayes
- Entropi dan KL Divergence
š¹ Unit 4: Pengiraan Berangka
- Limpahan dan Aliran Bawah
- Pengoptimuman Berasaskan Kecerunan
- Pengoptimuman Terkekang
- Pembezaan Automatik
š¹ Unit 5: Asas Pembelajaran Mesin
- Pembelajaran Algoritma
- Kapasiti dan Overfitting dan Underfitting
š¹ Unit 6: Rangkaian Feedforward Dalam
- Seni Bina Rangkaian Neural
- Fungsi Pengaktifan
- Penghampiran Sejagat
- Kedalaman lwn Lebar
š¹ Unit 7: Regularisasi untuk Pembelajaran Mendalam
- Penyelarasan L1 dan L2
- Keciciran
- Berhenti Awal
- Pembesaran Data
š¹ Unit 8: Pengoptimuman untuk Melatih Model Dalam
- Varian Keturunan Kecerunan
- Momentum
- Kadar Pembelajaran Adaptif
- Cabaran dalam Pengoptimuman
š¹ Unit 9: Rangkaian Konvolusi
- Operasi Konvolusi
- Lapisan Penyatuan
- Seni Bina CNN
- Aplikasi dalam Penglihatan
š¹ Unit 10: Pemodelan Jujukan: Jaring Berulang dan Berulang
- Rangkaian Neural Berulang
- Ingatan Jangka Pendek Panjang
- GRU
- Rangkaian Neural Rekursif
š¹ Unit 11: Metodologi Praktikal
- Menilai Prestasi
- Strategi Penyahpepijatan
- Pengoptimuman Hyperparameter
- Pemindahan Pembelajaran
š¹ Unit 12: Aplikasi
- Penglihatan Komputer
- Pengecaman Pertuturan
- Pemprosesan Bahasa Semulajadi
- Bermain Permainan
š¹ Unit 13: Model Generatif Dalam
- Pengekod automatik
- Pengekod Auto Variasi
- Mesin Boltzmann Terhad
- Rangkaian Musuh Generatif
š¹ Unit 14: Model Faktor Linear
- PCA dan Analisis Faktor
- ICA
- Pengekodan Jarang
- Pemfaktoran Matriks
š¹ Unit 15: Pengekod automatik
- Pengekod Auto asas
- Menolak Pengekod Auto
- Pengekod Auto Kontraktif
- Pengekod Auto Variasi
š¹ Unit 16: Pembelajaran Perwakilan
- Perwakilan Teragih
- Pembelajaran Manifold
- Rangkaian Kepercayaan Dalam
- Teknik Pralatihan
š¹ Unit 17: Model Kebarangkalian Berstruktur untuk Pembelajaran Mendalam
- Model Grafik Terarah dan Tidak Terarah
- Inferens Anggaran
- Belajar dengan Pembolehubah Terpendam
---
š Mengapa Pilih Apl Ini?
- Merangkumi sukatan pelajaran pembelajaran mendalam yang lengkap dalam format berstruktur dengan MCQ & kuiz untuk latihan.
- Sesuai untuk BS/CS, BS/IT, pelajar kejuruteraan perisian dan pembangun.
- Membina asas yang kukuh dalam penyelesaian masalah dan pengaturcaraan profesional.
---
ā Aplikasi ini diilhamkan oleh pengarang:
Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville
š„ Muat turun Sekarang!
Dapatkan Nota Pembelajaran Mendalam (2025ā2026) Edisi anda hari ini! Pelajari, amalkan dan kuasai konsep pembelajaran mendalam dengan cara berstruktur, berorientasikan peperiksaan dan profesional.
š Edisi Deep Learning Notes (2025ā2026) ialah sumber akademik dan praktikal lengkap yang disesuaikan untuk pelajar universiti, pelajar kolej, jurusan kejuruteraan perisian dan pembangun yang bercita-cita tinggi. Merangkumi keseluruhan sukatan pelajaran pembelajaran mendalam dengan cara yang berstruktur dan mesra pelajar, edisi ini menggabungkan sukatan pelajaran lengkap dengan MCQ latihan dan kuiz untuk menjadikan pembelajaran berkesan dan menarik.
Apl ini menyediakan panduan langkah demi langkah untuk menguasai konsep pembelajaran mendalam, bermula daripada asas pengaturcaraan dan kemajuan kepada topik lanjutan seperti rangkaian konvolusi, rangkaian saraf berulang dan model probabilistik berstruktur. Setiap unit direka bentuk dengan teliti dengan penerangan, contoh dan soalan latihan untuk mengukuhkan pemahaman dan menyediakan pelajar untuk peperiksaan akademik dan pembangunan profesional.
---
šÆ Hasil Pembelajaran:
- Memahami konsep pembelajaran mendalam daripada asas kepada pengaturcaraan lanjutan.
- Memperkukuh pengetahuan dengan MCQ dan kuiz mengikut unit.
- Dapatkan pengalaman pengekodan secara langsung.
- Bersedia dengan berkesan untuk peperiksaan universiti dan temu duga teknikal.
---
š Unit & Topik
š¹ Unit 1: Pengenalan kepada Pembelajaran Mendalam
- Apakah Pembelajaran Dalam?
- Trend Sejarah
- Kisah Kejayaan Pembelajaran Mendalam
š¹ Unit 2: Algebra Linear
- Skalar, Vektor, Matriks dan Tensor
- Pendaraban Matriks
- Penguraian Eigen
- Analisis Komponen Utama
š¹ Unit 3: Teori Kebarangkalian dan Maklumat
- Taburan Kebarangkalian
- Kebarangkalian Marginal dan Bersyarat
- Peraturan Bayes
- Entropi dan KL Divergence
š¹ Unit 4: Pengiraan Berangka
- Limpahan dan Aliran Bawah
- Pengoptimuman Berasaskan Kecerunan
- Pengoptimuman Terkekang
- Pembezaan Automatik
š¹ Unit 5: Asas Pembelajaran Mesin
- Pembelajaran Algoritma
- Kapasiti dan Overfitting dan Underfitting
š¹ Unit 6: Rangkaian Feedforward Dalam
- Seni Bina Rangkaian Neural
- Fungsi Pengaktifan
- Penghampiran Sejagat
- Kedalaman lwn Lebar
š¹ Unit 7: Regularisasi untuk Pembelajaran Mendalam
- Penyelarasan L1 dan L2
- Keciciran
- Berhenti Awal
- Pembesaran Data
š¹ Unit 8: Pengoptimuman untuk Melatih Model Dalam
- Varian Keturunan Kecerunan
- Momentum
- Kadar Pembelajaran Adaptif
- Cabaran dalam Pengoptimuman
š¹ Unit 9: Rangkaian Konvolusi
- Operasi Konvolusi
- Lapisan Penyatuan
- Seni Bina CNN
- Aplikasi dalam Penglihatan
š¹ Unit 10: Pemodelan Jujukan: Jaring Berulang dan Berulang
- Rangkaian Neural Berulang
- Ingatan Jangka Pendek Panjang
- GRU
- Rangkaian Neural Rekursif
š¹ Unit 11: Metodologi Praktikal
- Menilai Prestasi
- Strategi Penyahpepijatan
- Pengoptimuman Hyperparameter
- Pemindahan Pembelajaran
š¹ Unit 12: Aplikasi
- Penglihatan Komputer
- Pengecaman Pertuturan
- Pemprosesan Bahasa Semulajadi
- Bermain Permainan
š¹ Unit 13: Model Generatif Dalam
- Pengekod automatik
- Pengekod Auto Variasi
- Mesin Boltzmann Terhad
- Rangkaian Musuh Generatif
š¹ Unit 14: Model Faktor Linear
- PCA dan Analisis Faktor
- ICA
- Pengekodan Jarang
- Pemfaktoran Matriks
š¹ Unit 15: Pengekod automatik
- Pengekod Auto asas
- Menolak Pengekod Auto
- Pengekod Auto Kontraktif
- Pengekod Auto Variasi
š¹ Unit 16: Pembelajaran Perwakilan
- Perwakilan Teragih
- Pembelajaran Manifold
- Rangkaian Kepercayaan Dalam
- Teknik Pralatihan
š¹ Unit 17: Model Kebarangkalian Berstruktur untuk Pembelajaran Mendalam
- Model Grafik Terarah dan Tidak Terarah
- Inferens Anggaran
- Belajar dengan Pembolehubah Terpendam
---
š Mengapa Pilih Apl Ini?
- Merangkumi sukatan pelajaran pembelajaran mendalam yang lengkap dalam format berstruktur dengan MCQ & kuiz untuk latihan.
- Sesuai untuk BS/CS, BS/IT, pelajar kejuruteraan perisian dan pembangun.
- Membina asas yang kukuh dalam penyelesaian masalah dan pengaturcaraan profesional.
---
ā Aplikasi ini diilhamkan oleh pengarang:
Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville
š„ Muat turun Sekarang!
Dapatkan Nota Pembelajaran Mendalam (2025ā2026) Edisi anda hari ini! Pelajari, amalkan dan kuasai konsep pembelajaran mendalam dengan cara berstruktur, berorientasikan peperiksaan dan profesional.
Dikemas kini pada
Keselamatan bermula dengan memahami cara pembangun mengumpul dan berkongsi data anda. Amalan privasi dan keselamatan data mungkin berbeza-beza berdasarkan penggunaan, rantau dan umur anda. Pembangun memberikan maklumat ini dan mungkin mengemaskinikan maklumat dari semasa ke semasa.
Tiada data dikongsi dengan pihak ketiga
Ketahui lebih lanjut tentang cara pembangun mengisytiharkan perkongsian
Tiada data dikumpulkan
Ketahui lebih lanjut tentang cara pembangun mengisytiharkan pengumpulan
Data disulitkan semasa dalam perjalanan
Data tidak boleh dipadamkan
Perkara baharu
š New Update of Deep Learning Notes
āØ Whatās Inside:
ā Complete syllabus covering deep learning fundamentals
ā Interactive MCQs & quizzes for self-assessment
ā Perfect for students & developers who want to master the subject
šÆ Suitable For:
š©āš Students of BSCS, BSIT, Software Engineering & ICS
š University & college exams (CS/IT related subjects)
š Test prep for certifications & technical assessments
š» Beginners aiming for freelancing & entry-level developer jobs
āØ Whatās Inside:
ā Complete syllabus covering deep learning fundamentals
ā Interactive MCQs & quizzes for self-assessment
ā Perfect for students & developers who want to master the subject
šÆ Suitable For:
š©āš Students of BSCS, BSIT, Software Engineering & ICS
š University & college exams (CS/IT related subjects)
š Test prep for certifications & technical assessments
š» Beginners aiming for freelancing & entry-level developer jobs
Sokongan apl
Perihal pembangun
kamran Ahmed
kamahm707@gmail.com
Sheer Orah Post Office, Sheer Hafizabad, Pallandri, District Sudhnoti
Pallandri AJK, 12010
Pakistan
