Deep Learning Notes

StudyZoom

Conține anunțuri

Despre aplicație

📘 Note de învățare profundă (ediția 2025–2026)

📚 Ediția Deep Learning Notes (2025–2026) este o resursă academică și practică completă, adaptată pentru studenți, studenți, specializări în inginerie software și dezvoltatori aspiranți. Acoperind întreaga programă de învățare profundă într-un mod structurat și prietenos pentru elevi, această ediție combină o programă completă cu MCQ-uri și chestionare de practică pentru a face învățarea atât eficientă, cât și captivantă.

Această aplicație oferă un ghid pas cu pas pentru stăpânirea conceptelor de învățare profundă, pornind de la elementele de bază ale programării și progresând la subiecte avansate, cum ar fi rețelele convoluționale, rețelele neuronale recurente și modelele probabilistice structurate. Fiecare unitate este proiectată cu atenție, cu explicații, exemple și întrebări practice pentru a consolida înțelegerea și a pregăti studenții pentru examenele academice și dezvoltarea profesională.

---

🎯 Rezultate ale învățării:

- Înțelegeți conceptele de învățare profundă, de la elemente fundamentale la programare avansată.
- Consolidați cunoștințele cu MCQ-uri și chestionare la nivel de unitate.
- Câștigă experiență practică de codare.
- Pregătiți-vă eficient pentru examenele universitare și interviurile tehnice.

---

📂 Unități și subiecte

🔹 Unitatea 1: Introducere în Deep Learning
- Ce este Deep Learning?
- Tendințe istorice
- Povești de succes în învățarea profundă

🔹 Unitatea 2: Algebră liniară
- Scalari, Vectori, Matrici și Tensori
- Înmulțirea matricelor
- Compoziția proprie
- Analiza componentelor principale

🔹 Unitatea 3: Probabilitatea și Teoria Informației
- Distribuții de probabilitate
- Probabilitate marginală și condițională
- Regula lui Bayes
- Entropie și divergență KL

🔹 Unitatea 4: Calcul numeric
- Overflow și Underflow
- Optimizare bazată pe gradient
- Optimizare restrânsă
- Diferențiere automată

🔹 Unitatea 5: Bazele învățării automate
- Algoritmi de învățare
- Capacitate și Supramontare și Subinstalare

🔹 Unitatea 6: Rețele de feedforward profunde
- Arhitectura rețelelor neuronale
- Funcții de activare
- Aproximare universală
- Adâncime vs. lățime

🔹 Unitatea 7: Regularizare pentru Deep Learning
- Regularizare L1 și L2
- Renunța
- Oprire devreme
- Augmentarea datelor

🔹 Unit 8: Optimization for Training Deep Models
- Variante de coborâre în gradient
- Momentum
- Rate de învățare adaptive
- Provocări în optimizare

🔹 Unitatea 9: Rețele convoluționale
- Operațiunea de convoluție
- Straturi de grupare
- CNN Architectures
- Aplicații în Viziune

🔹 Unitatea 10: Modelarea secvenței: rețele recurente și recursive
- Rețele neuronale recurente
- Memoria pe termen scurt
- GRU
- Rețele neuronale recursive

🔹 Unitatea 11: Metodologie practică
- Evaluarea Performanței
- Strategii de depanare
- Optimizarea hiperparametrilor
- Transfer de învățare

🔹 Unitatea 12: Aplicații
- Viziune pe computer
- Recunoașterea vorbirii
- Procesarea limbajului natural
- Jocul

🔹 Unitatea 13: Modele generative profunde
- Autoencodere
- Autoencodere variaționale
- Mașini Boltzmann cu restricții
- Rețele adversare generative

🔹 Unitatea 14: Modele cu factori liniari
- PCA și analiza factorială
- ICA
- Codare rară
- Factorizarea matricei

🔹 Unitatea 15: Autoencodere
- Autoencodere de bază
- Dezgomot autoencoder
- Autoencodere contractive
- Autoencodere variaționale

🔹 Unitatea 16: Învățarea reprezentării
- Reprezentări distribuite
- Învățare multiple
- Rețele de credință profundă
- Tehnici de preantrenament

🔹 Unitatea 17: Modele probabilistice structurate pentru învățare profundă
- Modele grafice direcționate și nedirecționate
- Inferență aproximativă
- Învățare cu variabile latente

---

🌟 De ce să alegeți această aplicație?
- Acoperă programa completă de învățare profundă într-un format structurat cu MCQ-uri și chestionare pentru practică.
- Potrivit pentru BS/CS, BS/IT, studenți la inginerie software și dezvoltatori.
- Construiește baze solide în rezolvarea problemelor și programarea profesională.

---

✍ Această aplicație este inspirată de autori:
Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville

📥 Descărcați acum!
Obțineți ediția Deep Learning Notes (2025–2026) astăzi! Învață, exersează și stăpânește conceptele de deep learning într-un mod structurat, orientat spre examen și profesional.

Noutăți

🚀 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