Deep Learning Notes
Bevat advertenties
100+
Downloads
Iedereen
info
Over deze app
š Deep Learning Notes (editie 2025ā2026)
š De Deep Learning Notes (editie 2025ā2026) is een complete academische en praktische bron, speciaal ontwikkeld voor universiteitsstudenten, studenten software engineering en aspirant-ontwikkelaars. Deze editie behandelt de volledige deep learning-syllabus op een gestructureerde en studentvriendelijke manier en combineert een complete syllabus met oefenvragen en quizzen om het leren zowel effectief als boeiend te maken.
Deze app biedt een stapsgewijze handleiding voor het beheersen van deep learning-concepten, beginnend bij de basisprincipes van programmeren en verdergaand naar geavanceerde onderwerpen zoals convolutionele netwerken, recurrente neurale netwerken en gestructureerde probabilistische modellen. Elke module is zorgvuldig ontworpen met uitleg, voorbeelden en oefenvragen om het begrip te versterken en studenten voor te bereiden op academische examens en professionele ontwikkeling.
---
šÆ Leerresultaten:
- Begrijp deep learning-concepten van de basis tot geavanceerd programmeren. - Versterk je kennis met meerkeuzevragen en quizzen per module.
- Doe praktische programmeerervaring op.
- Bereid je effectief voor op universitaire examens en technische interviews.
---
š Modules & Onderwerpen
š¹ Module 1: Introductie tot Deep Learning
- Wat is Deep Learning?
- Historische trends
- Succesverhalen over deep learning
š¹ Unit 2: Lineaire algebra
- Scalairen, vectoren, matrices en tensoren
- Matrixvermenigvuldiging
- Eigendecompositie
- Principal Components Analysis
š¹ Unit 3: Kansrekening en informatietheorie
- Kansverdelingen
- Marginale en voorwaardelijke kansrekening
- Regel van Bayes
- Entropie en KL-divergentie
š¹ Unit 4: Numerieke berekening
- Overflow en Underflow
- Gradiƫntgebaseerde optimalisatie
- Beperkte optimalisatie
- Automatische differentiatie
š¹ Unit 5: Basisprincipes van machine learning
- Leeralgoritmen
- Capaciteit en over- en underfitting
š¹ Unit 6: Diepe feedforwardnetwerken
- Architectuur van neurale netwerken
- Activeringsfuncties
- Universele benadering
- Diepte versus breedte
š¹ Unit 7: Regularisatie voor deep learning
- L1- en L2-regularisatie
- Dropout
- Vroegtijdig stoppen
- Data-augmentatie
š¹ Unit 8: Optimalisatie voor het trainen van deep models
- Gradient Descent-varianten
- Momentum
- Adaptieve leersnelheden
- Uitdagingen bij optimalisatie
š¹ Unit 9: Convolutionele netwerken
- Convolutiebewerking
- Pooling-lagen
- CNN-architecturen
- Toepassingen in beeldvorming
š¹ Unit 10: Sequentiemodellering: Recurrente en recursieve netwerken
- Recurrente neurale netwerken
- Langetermijngeheugen
- GRU
- Recursieve neurale netwerken
š¹ Unit 11: Praktische methodologie
- Prestaties evalueren
- Debugstrategieƫn
- Hyperparameteroptimalisatie
- Transfer learning
š¹ Unit 12: Toepassingen
- Computer vision
- Spraakherkenning
- Natuurlijke taalverwerking
- Gamen
š¹ Unit 13: Diepe generatieve modellen
- Auto-encoders
- Variationele auto-encoders
- Beperkte Boltzmann-machines
- Generatieve adversariƫle netwerken
š¹ Unit 14: Lineaire factormodellen
- PCA en factoranalyse
- ICA
- Sparse codering
- Matrixfactorisatie
š¹ Unit 15: Auto-encoders
- Basis auto-encoders
- Ruisonderdrukkende auto-encoders
- Contractieve auto-encoders
- Variationele auto-encoders
š¹ Unit 16: Representatieleren
- Gedistribueerde representaties
- Manifoldleren
- Deep Belief Networks
- Pretrainingtechnieken
š¹ Unit 17: Gestructureerde probabilistische modellen voor deep learning
- Gerichte en ongerichte grafische modellen
- Benaderende inferentie
- Leren met latente variabelen
---
š Waarom deze app kiezen?
- Behandelt de volledige deep learning-syllabus in een gestructureerd formaat met meerkeuzevragen en quizzen om te oefenen.
- Geschikt voor studenten BS/CS, BS/IT, software engineering en ontwikkelaars.
- Bouwt een sterke basis in probleemoplossing en professioneel programmeren.
---
ā Deze app is geĆÆnspireerd door de auteurs:
Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville
š„ Download nu!
Download vandaag nog je Deep Learning Notes (2025ā2026) editie! Leer, oefen en beheers deep learning-concepten op een gestructureerde, examengerichte en professionele manier.
š De Deep Learning Notes (editie 2025ā2026) is een complete academische en praktische bron, speciaal ontwikkeld voor universiteitsstudenten, studenten software engineering en aspirant-ontwikkelaars. Deze editie behandelt de volledige deep learning-syllabus op een gestructureerde en studentvriendelijke manier en combineert een complete syllabus met oefenvragen en quizzen om het leren zowel effectief als boeiend te maken.
Deze app biedt een stapsgewijze handleiding voor het beheersen van deep learning-concepten, beginnend bij de basisprincipes van programmeren en verdergaand naar geavanceerde onderwerpen zoals convolutionele netwerken, recurrente neurale netwerken en gestructureerde probabilistische modellen. Elke module is zorgvuldig ontworpen met uitleg, voorbeelden en oefenvragen om het begrip te versterken en studenten voor te bereiden op academische examens en professionele ontwikkeling.
---
šÆ Leerresultaten:
- Begrijp deep learning-concepten van de basis tot geavanceerd programmeren. - Versterk je kennis met meerkeuzevragen en quizzen per module.
- Doe praktische programmeerervaring op.
- Bereid je effectief voor op universitaire examens en technische interviews.
---
š Modules & Onderwerpen
š¹ Module 1: Introductie tot Deep Learning
- Wat is Deep Learning?
- Historische trends
- Succesverhalen over deep learning
š¹ Unit 2: Lineaire algebra
- Scalairen, vectoren, matrices en tensoren
- Matrixvermenigvuldiging
- Eigendecompositie
- Principal Components Analysis
š¹ Unit 3: Kansrekening en informatietheorie
- Kansverdelingen
- Marginale en voorwaardelijke kansrekening
- Regel van Bayes
- Entropie en KL-divergentie
š¹ Unit 4: Numerieke berekening
- Overflow en Underflow
- Gradiƫntgebaseerde optimalisatie
- Beperkte optimalisatie
- Automatische differentiatie
š¹ Unit 5: Basisprincipes van machine learning
- Leeralgoritmen
- Capaciteit en over- en underfitting
š¹ Unit 6: Diepe feedforwardnetwerken
- Architectuur van neurale netwerken
- Activeringsfuncties
- Universele benadering
- Diepte versus breedte
š¹ Unit 7: Regularisatie voor deep learning
- L1- en L2-regularisatie
- Dropout
- Vroegtijdig stoppen
- Data-augmentatie
š¹ Unit 8: Optimalisatie voor het trainen van deep models
- Gradient Descent-varianten
- Momentum
- Adaptieve leersnelheden
- Uitdagingen bij optimalisatie
š¹ Unit 9: Convolutionele netwerken
- Convolutiebewerking
- Pooling-lagen
- CNN-architecturen
- Toepassingen in beeldvorming
š¹ Unit 10: Sequentiemodellering: Recurrente en recursieve netwerken
- Recurrente neurale netwerken
- Langetermijngeheugen
- GRU
- Recursieve neurale netwerken
š¹ Unit 11: Praktische methodologie
- Prestaties evalueren
- Debugstrategieƫn
- Hyperparameteroptimalisatie
- Transfer learning
š¹ Unit 12: Toepassingen
- Computer vision
- Spraakherkenning
- Natuurlijke taalverwerking
- Gamen
š¹ Unit 13: Diepe generatieve modellen
- Auto-encoders
- Variationele auto-encoders
- Beperkte Boltzmann-machines
- Generatieve adversariƫle netwerken
š¹ Unit 14: Lineaire factormodellen
- PCA en factoranalyse
- ICA
- Sparse codering
- Matrixfactorisatie
š¹ Unit 15: Auto-encoders
- Basis auto-encoders
- Ruisonderdrukkende auto-encoders
- Contractieve auto-encoders
- Variationele auto-encoders
š¹ Unit 16: Representatieleren
- Gedistribueerde representaties
- Manifoldleren
- Deep Belief Networks
- Pretrainingtechnieken
š¹ Unit 17: Gestructureerde probabilistische modellen voor deep learning
- Gerichte en ongerichte grafische modellen
- Benaderende inferentie
- Leren met latente variabelen
---
š Waarom deze app kiezen?
- Behandelt de volledige deep learning-syllabus in een gestructureerd formaat met meerkeuzevragen en quizzen om te oefenen.
- Geschikt voor studenten BS/CS, BS/IT, software engineering en ontwikkelaars.
- Bouwt een sterke basis in probleemoplossing en professioneel programmeren.
---
ā Deze app is geĆÆnspireerd door de auteurs:
Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville
š„ Download nu!
Download vandaag nog je Deep Learning Notes (2025ā2026) editie! Leer, oefen en beheers deep learning-concepten op een gestructureerde, examengerichte en professionele manier.
GeĆ¼pdatet op
Veiligheid van gegevens begint met inzicht in de manier waarop ontwikkelaars je gegevens verzamelen en delen. Procedures voor gegevensprivacy en beveiliging kunnen variƫren op basis van je gebruik, regio en leeftijd. De ontwikkelaar heeft deze informatie aangeleverd en kan die in de loop van de tijd updaten.
Geen gegevens gedeeld met derden
Meer informatie over hoe ontwikkelaars aangeven welke gegevens ze delen
Geen gegevens verzameld
Meer informatie over hoe ontwikkelaars aangeven welke gegevens ze verzamelen
Gegevens worden tijdens de overdracht versleuteld
Gegevens kunnen niet worden verwijderd
Wat is er nieuw
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
App-support
Over de ontwikkelaar
kamran Ahmed
kamahm707@gmail.com
Sheer Orah Post Office, Sheer Hafizabad, Pallandri, District Sudhnoti
Pallandri AJK, 12010
Pakistan
