Deep Learning Notes

Obsahuje reklamy
10+
Stiahnuté
Hodnotenie obsahu
Pre všetkých
Snímka obrazovky
Snímka obrazovky
Snímka obrazovky
Snímka obrazovky
Snímka obrazovky
Snímka obrazovky
Snímka obrazovky
Snímka obrazovky
Snímka obrazovky
Snímka obrazovky
Snímka obrazovky
Snímka obrazovky
Snímka obrazovky
Snímka obrazovky
Snímka obrazovky
Snímka obrazovky
Snímka obrazovky
Snímka obrazovky
Snímka obrazovky
Snímka obrazovky
Snímka obrazovky
Snímka obrazovky
Snímka obrazovky
Snímka obrazovky

Informácie o aplikácii

📘 Deep Learning Notes (edícia 2025 – 2026)

📚 Vydanie Deep Learning Notes (2025–2026) je kompletný akademický a praktický zdroj prispôsobený pre študentov univerzít, študentov vysokých škôl, špecialistov v oblasti softvérového inžinierstva a začínajúcich vývojárov. Toto vydanie, ktoré pokrýva celý sylabus hlbokého učenia štruktúrovaným a študentsky priateľským spôsobom, kombinuje kompletný sylabus s praktickými MCQ a kvízmi, aby bolo učenie efektívne a pútavé.

Táto aplikácia poskytuje podrobného sprievodcu zvládnutím konceptov hlbokého učenia, počnúc základmi programovania až po pokročilé témy, ako sú konvolučné siete, rekurentné neurónové siete a štruktúrované pravdepodobnostné modely. Každá jednotka je starostlivo navrhnutá s vysvetleniami, príkladmi a praktickými otázkami na posilnenie porozumenia a prípravu študentov na akademické skúšky a profesionálny rozvoj.

---

🎯 Výsledky vzdelávania:

- Pochopte koncepty hlbokého učenia od základov až po pokročilé programovanie.
- Posilnite znalosti pomocou MCQ a kvízov zameraných na jednotky.
- Získajte praktické skúsenosti s kódovaním.
- Efektívne sa pripravte na univerzitné skúšky a technické pohovory.

---

📂 Jednotky a témy

🔹 Jednotka 1: Úvod do hlbokého učenia
- Čo je hlboké učenie?
- Historické trendy
- Úspešné príbehy hlbokého učenia

🔹 Jednotka 2: Lineárna algebra
- Skaláre, vektory, matice a tenzory
- Maticové násobenie
- Vlastný rozklad
- Analýza hlavných komponentov

🔹 Jednotka 3: Pravdepodobnosť a teória informácie
- Rozdelenie pravdepodobnosti
- Hraničná a podmienená pravdepodobnosť
- Bayesovo pravidlo
- Entropia a KL divergencia

🔹 Jednotka 4: Numerický výpočet
- Pretečenie a podtečenie
- Optimalizácia založená na prechode
- Obmedzená optimalizácia
- Automatická diferenciácia

🔹 Jednotka 5: Základy strojového učenia
- Algoritmy učenia
- Kapacita a premontovanie a nedostatočné vybavenie

🔹 Unit 6: Deep Feedforward Networks
- Architektúra neurónových sietí
- Aktivačné funkcie
- Univerzálna aproximácia
- Hĺbka vs. šírka

🔹 Jednotka 7: Regularizácia pre hlboké učenie
- Regularizácia L1 a L2
- Výpadok
- Skoré zastavenie
- Rozšírenie údajov

🔹 Jednotka 8: Optimalizácia pre tréning hĺbkových modelov
- Varianty gradientu
- Moment
- Adaptívne miery učenia
- Výzvy v optimalizácii

🔹 Jednotka 9: Konvolučné siete
- Konvolučná operácia
- Združovanie vrstiev
- Architektúra CNN
- Aplikácie vo Vision

🔹 Jednotka 10: Sekvenčné modelovanie: Rekurzívne a rekurzívne siete
- Opakujúce sa neurónové siete
- Krátkodobá dlhodobá pamäť
- GRU
- Rekurzívne neurónové siete

🔹 Lekcia 11: Praktická metodika
- Hodnotenie výkonu
- Stratégie ladenia
- Optimalizácia hyperparametrov
- Transfer Learning

🔹 Jednotka 12: Aplikácie
- Počítačové videnie
- Rozpoznávanie reči
- Spracovanie prirodzeného jazyka
- Hranie hier

🔹 Jednotka 13: Hlboké generatívne modely
- Automatické kódovače
- Variačné automatické kódovače
- Obmedzené Boltzmannove stroje
- Generatívne adverzné siete

🔹 Jednotka 14: Modely s lineárnym faktorom
- PCA a faktorová analýza
- ICA
- Riedke kódovanie
- maticová faktorizácia

🔹 Jednotka 15: Automatické kódovače
- Základné automatické kódovače
- Automatické kódovanie odšumovania
- Kontraktívne autokódery
- Variačné automatické kódovače

🔹 Jednotka 16: Reprezentačné vzdelávanie
- Distribuované zastúpenia
- Mnohostranné učenie
- Deep Belief Networks
- Predtréningové techniky

🔹 Jednotka 17: Štruktúrované pravdepodobnostné modely pre hlboké učenie
- Riadené a neriadené grafické modely
- Približný záver
- Učenie s latentnými premennými

---

🌟 Prečo si vybrať túto aplikáciu?
- Pokrýva kompletný sylabus hlbokého učenia v štruktúrovanom formáte s MCQ a kvízy na precvičenie.
- Vhodné pre študentov BS/CS, BS/IT, softvérového inžinierstva a vývojárov.
- Buduje pevné základy pri riešení problémov a profesionálnom programovaní.

---

✍ Táto aplikácia je inšpirovaná autormi:
Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville

📥 Stiahnite si teraz!
Získajte svoje edície Deep Learning Notes (2025–2026) ešte dnes! Učte sa, precvičujte a osvojte si koncepty hlbokého učenia štruktúrovaným, na skúšky orientovaným a profesionálnym spôsobom.
Aktualizované
13. 9. 2025

Zabezpečenie údajov

Bezpečnosť sa začína porozumením tomu, ako vývojári zhromažďujú a zdieľajú vaše údaje. Postupy ochrany a zabezpečenia osobných údajov sa môžu líšiť v závislosti od používania, regiónu a veku. Tieto informácie poskytol vývojár a môže ich časom aktualizovať.
S tretími stranami nie sú zdieľané žiadne údaje
Neboli zhromaždené žiadne údaje
Prenos údajov je šifrovaný
Údaje sa nedajú odstrániť

Novinky

🚀 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

Podpora aplikácie

O vývojárovi
kamran Ahmed
kamahm707@gmail.com
Sheer Orah Post Office, Sheer Hafizabad, Pallandri, District Sudhnoti Pallandri AJK, 12010 Pakistan
undefined

Viac od vývojára: StudyZoom