📘 डीप लर्निङ नोट्स (२०२५–२०२६ संस्करण)
📚 The Deep Learning Notes (2025–2026) संस्करण विश्वविद्यालयका विद्यार्थीहरू, कलेजका विद्यार्थीहरू, सफ्टवेयर इन्जिनियरिङका प्रमुखहरू र इच्छुक विकासकर्ताहरूका लागि तयार पारिएको पूर्ण शैक्षिक र व्यावहारिक स्रोत हो। संरचित र विद्यार्थी-मैत्री तरिकाले सम्पूर्ण गहिरो सिकाइ पाठ्यक्रमलाई कभर गर्दै, यस संस्करणले सिकाइलाई प्रभावकारी र आकर्षक दुवै बनाउन अभ्यास MCQ र क्विजहरू सहितको पूर्ण पाठ्यक्रम संयोजन गर्दछ।
यो एपले प्रोग्रामिङको आधारभूत कुराहरूबाट सुरु गरी कन्भोलुसनल नेटवर्कहरू, पुनरावर्ती न्यूरल नेटवर्कहरू, र संरचित सम्भाव्य मोडेलहरू जस्ता उन्नत विषयहरूमा प्रगति गर्न गहिरो सिकाइ अवधारणाहरू मास्टर गर्न चरण-दर-चरण गाइड प्रदान गर्दछ। समझदारीलाई बलियो बनाउन र विद्यार्थीहरूलाई शैक्षिक परीक्षा र व्यावसायिक विकासका लागि तयार पार्न प्रत्येक एकाइलाई स्पष्टीकरण, उदाहरणहरू र अभ्यास प्रश्नहरूको साथ सावधानीपूर्वक डिजाइन गरिएको छ।
---
🎯 सिकाइ परिणामहरू:
- आधारभूत देखि उन्नत प्रोग्रामिंग सम्मको गहिरो शिक्षा अवधारणाहरू बुझ्नुहोस्।
- एकाइ-वार MCQ र क्विजहरूको साथ ज्ञानलाई सुदृढ गर्नुहोस्।
- हातमा कोडिङ अनुभव प्राप्त गर्नुहोस्।
- विश्वविद्यालय परीक्षा र प्राविधिक अन्तर्वार्ताको लागि प्रभावकारी रूपमा तयारी गर्नुहोस्।
---
📂 एकाइहरू र विषयहरू
🔹 एकाइ 1: गहिरो शिक्षाको परिचय
- गहिरो शिक्षा के हो?
- ऐतिहासिक प्रवृत्तिहरू
- गहिरो सिक्ने सफलता कथाहरू
🔹 एकाइ २: रेखीय बीजगणित
- स्केलरहरू, भेक्टरहरू, म्याट्रिकहरू, र टेन्सरहरू
- म्याट्रिक्स गुणन
- Eigendecomposition
- प्रमुख अवयव विश्लेषण
🔹 इकाई ३: सम्भाव्यता र सूचना सिद्धान्त
- सम्भाव्यता वितरण
- सीमान्त र सशर्त सम्भाव्यता
- बेजको नियम
- एन्ट्रोपी र केएल विचलन
🔹 एकाइ 4: संख्यात्मक गणना
- ओभरफ्लो र अन्डरफ्लो
- ग्रेडियन्ट-आधारित अनुकूलन
- सीमित अनुकूलन
- स्वचालित भेदभाव
🔹 इकाई ५: मेसिन लर्निङका आधारभूत कुराहरू
- एल्गोरिदम सिक्दै
- क्षमता र ओभरफिटिंग र अन्डरफिटिंग
🔹 एकाइ 6: गहिरो फिडफर्वार्ड नेटवर्कहरू
- तंत्रिका नेटवर्क को वास्तुकला
- सक्रियता कार्यहरू
- विश्वव्यापी अनुमान
- गहिराई बनाम चौडाई
🔹 एकाइ 7: गहिरो शिक्षाको लागि नियमितीकरण
- L1 र L2 नियमितीकरण
- छोड्ने
- प्रारम्भिक रोक
- डाटा वृद्धि
🔹 एकाइ 8: गहिरो मोडेलहरू प्रशिक्षणको लागि अनुकूलन
- ग्रेडियन्ट डिसेन्ट भेरिएन्ट
- गति
- अनुकूली शिक्षा दरहरू
- अप्टिमाइजेसनमा चुनौतीहरू
🔹 एकाइ 9: कन्भोलुसनल नेटवर्कहरू
- कन्भोलुसन अपरेशन
- पूलिङ तहहरू
- CNN आर्किटेक्चर
- दृष्टि मा आवेदन
🔹 एकाइ १०: अनुक्रम मोडेलिङ: पुनरावर्ती र पुनरावर्ती नेटहरू
- आवर्ती तंत्रिका नेटवर्कहरू
- लामो छोटो अवधि मेमोरी
- GRU
- पुनरावर्ती तंत्रिका नेटवर्कहरू
🔹 एकाइ 11: व्यावहारिक पद्धति
- प्रदर्शन मूल्याङ्कन
- डिबगिङ रणनीतिहरू
- हाइपरपेरामिटर अनुकूलन
- स्थानान्तरण शिक्षा
🔹 एकाइ १२: आवेदनहरू
- कम्प्युटर भिजन
- भाषण पहिचान
- प्राकृतिक भाषा प्रशोधन
- खेल खेल्दै
🔹 एकाइ 13: गहिरो उत्पादन मोडेलहरू
- स्वत: एन्कोडरहरू
- भिन्नता स्वत: एन्कोडरहरू
- प्रतिबन्धित बोल्ट्जम्यान मेसिनहरू
- जेनेरेटिभ एडभर्सरियल नेटवर्कहरू
🔹 एकाइ 14: रैखिक कारक मोडेलहरू
- PCA र कारक विश्लेषण
- ICA
- स्पार्स कोडिङ
- म्याट्रिक्स कारककरण
🔹 एकाइ 15: Autoencoders
- आधारभूत Autoencoders
- Autoencoders denoising
- संकुचित स्वत: एन्कोडरहरू
- भिन्नता स्वत: एन्कोडरहरू
🔹 एकाइ 16: प्रतिनिधित्व शिक्षा
- वितरित प्रतिनिधित्व
- बहुमुखी शिक्षा
- गहिरो विश्वास नेटवर्कहरू
- पूर्व प्रशिक्षण प्रविधिहरू
🔹 एकाइ 17: गहिरो शिक्षाको लागि संरचित सम्भाव्य मोडेलहरू
- निर्देशित र अनिर्देशित ग्राफिकल मोडेलहरू
- अनुमानित अनुमान
- अव्यक्त चरहरूसँग सिक्ने
---
🌟 किन यो एप छनौट गर्ने?
- अभ्यासको लागि MCQs, र क्विजहरू सहितको संरचित ढाँचामा पूर्ण गहिरो सिकाइ पाठ्यक्रम समावेश गर्दछ।
- BS/CS, BS/IT, सफ्टवेयर इन्जिनियरिङका विद्यार्थीहरू र विकासकर्ताहरूका लागि उपयुक्त।
- समस्या समाधान र व्यावसायिक प्रोग्रामिङमा बलियो आधारहरू निर्माण गर्दछ।
---
✍ यो एप लेखकहरु द्वारा प्रेरित छ:
इयान गुडफेलो, योशुआ बेन्जियो, आरोन कौरभिल
📥 अब डाउनलोड गर्नुहोस्!
आज आफ्नो डीप लर्निङ नोट्स (२०२५–२०२६) संस्करण प्राप्त गर्नुहोस्! एक संरचित, परीक्षा-उन्मुख, र व्यावसायिक तरिकामा सिक्नुहोस्, अभ्यास गर्नुहोस्, र गहिरो शिक्षा अवधारणाहरू मास्टर गर्नुहोस्।
मा अपडेट गरिएको
२०२५ सेप्टेम्बर १३