Deep Learning Notes

StudyZoom

Садржи огласе

О овој апликацији

📘 Напомене о дубоком учењу (издање 2025–2026)

📚 Издање Дееп Леарнинг Нотес (2025–2026) је комплетан академски и практични ресурс прилагођен студентима универзитета, студентима, студентима софтверског инжењерства и амбициозним програмерима. Покривајући цео наставни план и програм дубоког учења на структурисан начин прилагођен ученицима, ово издање комбинује комплетан наставни план и програм са практичним МЦК-овима и квизовима како би учење било ефикасно и занимљиво.

Ова апликација пружа водич корак по корак за савладавање концепата дубоког учења, почевши од основа програмирања и напредовања до напредних тема као што су конволуционе мреже, рекурентне неуронске мреже и структурирани вероватносни модели. Свака јединица је пажљиво осмишљена са објашњењима, примерима и питањима из праксе како би се ојачало разумевање и припремило студенте за академске испите и професионални развој.

---

🎯 Исходи учења:

- Разуме концепте дубоког учења од основа до напредног програмирања.
- Ојачајте знање помоћу МЦК-ова и квизова који се односе на јединице.
- Стекните практично искуство кодирања.
- Ефикасно се припремите за универзитетске испите и техничке интервјуе.

---

📂 Јединице и теме

🔹 Јединица 1: Увод у дубоко учење
- Шта је дубоко учење?
- Историјски трендови
- Приче о успеху дубоког учења

🔹 Јединица 2: Линеарна алгебра
- Скалари, вектори, матрице и тензори
- Множење матрица
- Еигендецомпоситион
- Анализа главних компоненти

🔹 Јединица 3: Теорија вероватноће и информација
- Расподела вероватноће
- Маргинална и условна вероватноћа
- Баиесово правило
- Ентропија и КЛ дивергенција

🔹 Јединица 4: Нумеричко израчунавање
- Оверфлов и Ундерфлов
- Оптимизација заснована на градијенту
- Ограничена оптимизација
- Аутоматска диференцијација

🔹 Јединица 5: Основе машинског учења
- Алгоритми учења
- Капацитет и преоптерећење и недовољно опремање

🔹 Јединица 6: Дубоке мреже унапред
- Архитектура неуронских мрежа
- Функције активације
- Универзална апроксимација
- Дубина наспрам ширине

🔹 Јединица 7: Регуларизација за дубоко учење
- Л1 и Л2 Регуларизација
- Одустајање
- Рано заустављање
- Повећање података

🔹 Јединица 8: Оптимизација за обуку дубоких модела
- Варијанте градијентног спуштања
- Моментум
- Прилагодљиве стопе учења
- Изазови у оптимизацији

🔹 Јединица 9: Конволуционе мреже
- Операција конволуције
- Обједињавање слојева
- ЦНН Арцхитецтурес
- Апликације у Висиону

🔹 Јединица 10: Моделирање секвенци: рекурентне и рекурзивне мреже
- Понављајуће неуронске мреже
- Дуготрајно памћење
- ГРУ
- Рекурзивне неуронске мреже

🔹 Јединица 11: Практична методологија
- Евалуација учинка
- Стратегије за отклањање грешака
- Оптимизација хиперпараметара
- Трансфер Леарнинг

🔹 Јединица 12: Пријаве
- Компјутерски вид
- Препознавање говора
- Обрада природног језика
- Играње игре

🔹 Јединица 13: Дубоки генеративни модели
- Аутоенцодерс
- Варијабилни аутоенкодери
- Ограничене Болтзманн машине
- Генеративне Адверсариал Нетворкс

🔹 Јединица 14: Модели са линеарним фактором
- ПЦА и факторска анализа
- ИЦА
- Спарсе Цодинг
- Матрична факторизација

🔹 Јединица 15: Аутоенкодери
- Основни аутоматски кодери
- Деноисинг Аутоенцодерс
- Контрактивни аутоенкодери
- Варијабилни аутоенкодери

🔹 Јединица 16: Репрезентативно учење
- Подијељена представништва
- Вишеструко учење
- Мреже дубоког веровања
- Технике пре тренинга

🔹 Јединица 17: Структурисани вероватносни модели за дубоко учење
- Усмерени и неусмерени графички модели
- Приближан закључак
- Учење са латентним варијаблама

---

🌟 Зашто одабрати ову апликацију?
- Покрива комплетан наставни план дубоког учења у структурираном формату са МЦК-овима и квизовима за вежбу.
- Погодно за БС/ЦС, БС/ИТ, студенте софтверског инжењерства и програмере.
- Гради јаке темеље у решавању проблема и професионалном програмирању.

---

✍ Ова апликација је инспирисана ауторима:
Иан Гоодфеллов, Јосхуа Бенгио, Аарон Цоурвилле

📥 Преузмите одмах!
Набавите своје белешке о дубоком учењу (2025–2026) издање већ данас! Учите, вежбајте и савладајте концепте дубоког учења на структурисан, оријентисан на испите и професионалан начин.

Шта је ново

🚀 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