Deep Learning Notes

StudyZoom

Përmban reklama

Rreth këtij aplikacioni

📘 Shënime të mësimit të thellë (Edicioni 2025–2026)

📚 Edicioni i Deep Learning Notes (2025–2026) është një burim i plotë akademik dhe praktik i përshtatur për studentët e universitetit, nxënësit e kolegjit, diplomat e inxhinierisë softuerike dhe zhvilluesit aspirues. Duke mbuluar të gjithë planprogramin e mësimit të thellë në një mënyrë të strukturuar dhe miqësore për studentët, ky botim kombinon një planprogram të plotë me MCQ-të praktike dhe kuize për ta bërë mësimin efektiv dhe tërheqës.

Ky aplikacion ofron një udhëzues hap pas hapi për përvetësimin e koncepteve të të mësuarit të thellë, duke filluar nga bazat e programimit dhe duke kaluar në tema të avancuara si rrjetet konvolucionale, rrjetet nervore të përsëritura dhe modelet e strukturuara probabilistike. Çdo njësi është projektuar me kujdes me shpjegime, shembuj dhe pyetje praktike për të forcuar të kuptuarit dhe përgatitur studentët për provime akademike dhe zhvillim profesional.

---

🎯 Rezultatet e të nxënit:

- Kuptoni konceptet e të mësuarit të thellë nga bazat deri te programimi i avancuar.
- Përforconi njohuritë me MCQ dhe kuize sipas njësive.
- Fitoni përvojë praktike të kodimit.
- Përgatituni në mënyrë efektive për provimet universitare dhe intervistat teknike.

---

📂 Njësitë dhe Temat

🔹 Kapitulli 1: Hyrje në të mësuarit e thellë
- Çfarë është mësimi i thellë?
- Prirjet historike
- Tregime suksesi të mësimit të thellë

🔹 Njësia 2: Algjebra lineare
- Skalarët, vektorët, matricat dhe tensorët
- Shumëzimi i matricës
- Eigjendekompozimi
- Analiza e komponentëve kryesorë

🔹 Kapitulli 3: Teoria e Probabilitetit dhe Informacionit
- Shpërndarjet e probabilitetit
- Probabiliteti margjinal dhe i kushtëzuar
- Rregulli i Bayes
- Entropia dhe Divergjenca KL

🔹 Njësia 4: Llogaritja numerike
- Përmbytje dhe përmbytje
- Optimizimi i bazuar në gradient
- Optimizimi i kufizuar
- Diferencimi automatik

🔹 Njësia 5: Bazat e të mësuarit të makinerisë
- Algoritmet e të mësuarit
- Kapaciteti dhe Mbipërshtatja dhe Nënpërshtatja

🔹 Njësia 6: Rrjetet e thella për përcjellje
- Arkitektura e Rrjeteve Neurale
- Funksionet e aktivizimit
- Përafrimi universal
- Thellësia kundrejt gjerësisë

🔹 Kapitulli 7: Rregullimi për mësim të thellë
- Rregullimi i L1 dhe L2
- Braktisja
- Ndalimi i hershëm
- Shtimi i të dhënave

🔹 Njësia 8: Optimizimi për trajnimin e modeleve të thella
- Variantet e prejardhjes me gradient
- Momenti
- Normat adaptive të mësimit
- Sfidat në Optimizim

🔹 Njësia 9: Rrjetet konvolucionale
- Operacioni i konvolucionit
- Shtresat e bashkimit
- Arkitekturat e CNN
- Aplikimet në Vision

🔹 Njësia 10: Modelimi i sekuencës: Rrjeta periodike dhe rekursive
- Rrjetet nervore të përsëritura
- Kujtesa afatshkurtër e gjatë
- GRU
- Rrjetet nervore rekursive

🔹 Kapitulli 11: Metodologjia praktike
- Vlerësimi i Performancës
- Strategjitë e korrigjimit
- Optimizimi i hiperparametrave
- Transferimi i të mësuarit

🔹 Njësia 12: Aplikimet
- Vizioni kompjuterik
- Njohja e të folurit
- Përpunimi i gjuhës natyrore
- Duke luajtur lojë

🔹 Njësia 13: Modele gjeneruese të thella
- Autoencoders
- Autoencoders variacionale
- Makinat e kufizuara Boltzmann
- Rrjetet kundërshtare gjeneruese

🔹 Njësia 14: Modelet e Faktorit Linear
- PCA dhe Analiza Faktoriale
- ICA
- Kodimi i rrallë
- Faktorizimi i matricës

🔹 Njësia 15: Autoencoders
- Autoenkoderët bazë
- Denoising Autoencoders
- Autoenkodues kontraktues
- Autoencoders variacionale

🔹 Kapitulli 16: Mësimi i përfaqësimit
- Përfaqësime të shpërndara
- Mësimi i shumëfishtë
- Rrjetet e besimit të thellë
- Teknikat e para-trajnimit

🔹 Kapitulli 17: Modele të strukturuara probabilistike për mësim të thellë
- Modele grafike të drejtuara dhe të padrejtuara
- Konkluzioni i përafërt
- Të mësuarit me variablat latente

---

🌟 Pse të zgjidhni këtë aplikacion?
- Mbulon programin e plotë të mësimit të thellë në një format të strukturuar me MCQ dhe kuize për praktikë.
- I përshtatshëm për BS/CS, BS/IT, studentë të inxhinierisë softuerike dhe zhvillues.
- Ndërton baza të forta në zgjidhjen e problemeve dhe programimin profesional.

---

✍ Ky aplikacion është frymëzuar nga autorët:
Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville

📥 Shkarko tani!
Merrni botimin tuaj të Shënimeve të Mësimit të Thellë (2025–2026) sot! Mësoni, praktikoni dhe zotëroni konceptet e të mësuarit të thellë në një mënyrë të strukturuar, të orientuar drejt provimeve dhe profesionale.

Ç'të reja ka

🚀 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