Deep Learning Notes
Innehåller annonser
1+
Nedladdningar
Ingen åldersgräns
info
Om appen
📘 Deep Learning Notes (2025–2026 Edition)
📚 The Deep Learning Notes (2025–2026) Edition är en komplett akademisk och praktisk resurs skräddarsydd för universitetsstudenter, högskolestudenter, programvarutekniker och blivande utvecklare. Den här utgåvan täcker hela kursplanen för djupinlärning på ett strukturerat och studentvänligt sätt och kombinerar en komplett kursplan med övnings-MCQs och frågesporter för att göra lärandet både effektivt och engagerande.
Den här appen ger en steg-för-steg-guide för att bemästra koncept för djupinlärning, med start från grunderna i programmering och vidare till avancerade ämnen som faltningsnätverk, återkommande neurala nätverk och strukturerade sannolikhetsmodeller. Varje enhet är noggrant utformad med förklaringar, exempel och övningsfrågor för att stärka förståelsen och förbereda eleverna för akademiska prov och professionell utveckling.
---
🎯 Läranderesultat:
- Förstå djupinlärningskoncept från grunder till avancerad programmering.
- Förstärk kunskapen med enhetsmässiga MCQs och frågesporter.
- Få praktisk kodningserfarenhet.
- Förbered dig effektivt för högskoleprov och tekniska intervjuer.
---
📂 Enheter och ämnen
🔹 Enhet 1: Introduktion till djupinlärning
- Vad är Deep Learning?
- Historiska trender
- Deep Learning Framgångsberättelser
🔹 Enhet 2: Linjär algebra
- Skalärer, vektorer, matriser och tensorer
- Matrismultiplikation
- Egennedbrytning
- Huvudkomponentanalys
🔹 Enhet 3: Sannolikhet och informationsteori
- Sannolikhetsfördelningar
- Marginal och villkorlig sannolikhet
- Bayes regel
- Entropi och KL-divergens
🔹 Enhet 4: Numerisk beräkning
- Overflow och Underflow
- Gradientbaserad optimering
- Begränsad optimering
- Automatisk differentiering
🔹 Enhet 5: Grundläggande maskininlärning
- Lärande algoritmer
- Kapacitet och över- och undermontering
🔹 Enhet 6: Deep feedforward-nätverk
- Arkitektur för neurala nätverk
- Aktiveringsfunktioner
- Universell uppskattning
- Djup vs. Bredd
🔹 Enhet 7: Regularisering för djupinlärning
- L1 och L2 Regularization
- Avhopp
- Tidig stopp
- Dataökning
🔹 Enhet 8: Optimering för träning av djupa modeller
- Gradient Descent Varianter
- Momentum
- Adaptiva inlärningshastigheter
- Utmaningar inom optimering
🔹 Enhet 9: Konvolutionella nätverk
- Convolution Operation
- Samla lager
- CNN Architectures
- Applikationer i Vision
🔹 Enhet 10: Sekvensmodellering: återkommande och rekursiva nät
- Återkommande neurala nätverk
- Långt korttidsminne
- GRU
- Rekursiva neurala nätverk
🔹 Enhet 11: Praktisk metodik
- Utvärdera prestanda
- Felsökningsstrategier
- Hyperparameteroptimering
- Överför lärande
🔹 Enhet 12: Applikationer
- Datorseende
- Taligenkänning
- Naturlig språkbehandling
- Spela
🔹 Enhet 13: Deep Generative Models
- Autokodare
- Varierande autokodare
- Begränsade Boltzmann-maskiner
- Generativa kontradiktoriska nätverk
🔹 Enhet 14: Linjärfaktormodeller
- PCA och faktoranalys
- ICA
- Sparsam kodning
- Matrixfaktorisering
🔹 Enhet 15: Autokodare
- Grundläggande autokodare
- Denoising Autoencoders
- Kontraktiva autoencoders
- Varierande autokodare
🔹 Enhet 16: Representationslärande
- Distribuerade representationer
- Manifold Learning
- Deep Belief Networks
- Förträningstekniker
🔹 Enhet 17: Strukturerade probabilistiska modeller för djupinlärning
- Riktade och oriktade grafiska modeller
- Ungefärlig slutledning
- Lärande med latenta variabler
---
🌟 Varför välja den här appen?
- Täcker hela kursplanen för djupinlärning i ett strukturerat format med MCQs och frågesporter för övning.
- Lämplig för BS/CS, BS/IT, programvaruteknikstudenter och utvecklare.
- Bygger starka grunder inom problemlösning och professionell programmering.
---
✍ Denna app är inspirerad av författarna:
Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville
📥 Ladda ner nu!
Få din Deep Learning Notes (2025–2026) Edition idag! Lär dig, öva på och bemästra djupinlärningskoncept på ett strukturerat, provinriktat och professionellt sätt.
📚 The Deep Learning Notes (2025–2026) Edition är en komplett akademisk och praktisk resurs skräddarsydd för universitetsstudenter, högskolestudenter, programvarutekniker och blivande utvecklare. Den här utgåvan täcker hela kursplanen för djupinlärning på ett strukturerat och studentvänligt sätt och kombinerar en komplett kursplan med övnings-MCQs och frågesporter för att göra lärandet både effektivt och engagerande.
Den här appen ger en steg-för-steg-guide för att bemästra koncept för djupinlärning, med start från grunderna i programmering och vidare till avancerade ämnen som faltningsnätverk, återkommande neurala nätverk och strukturerade sannolikhetsmodeller. Varje enhet är noggrant utformad med förklaringar, exempel och övningsfrågor för att stärka förståelsen och förbereda eleverna för akademiska prov och professionell utveckling.
---
🎯 Läranderesultat:
- Förstå djupinlärningskoncept från grunder till avancerad programmering.
- Förstärk kunskapen med enhetsmässiga MCQs och frågesporter.
- Få praktisk kodningserfarenhet.
- Förbered dig effektivt för högskoleprov och tekniska intervjuer.
---
📂 Enheter och ämnen
🔹 Enhet 1: Introduktion till djupinlärning
- Vad är Deep Learning?
- Historiska trender
- Deep Learning Framgångsberättelser
🔹 Enhet 2: Linjär algebra
- Skalärer, vektorer, matriser och tensorer
- Matrismultiplikation
- Egennedbrytning
- Huvudkomponentanalys
🔹 Enhet 3: Sannolikhet och informationsteori
- Sannolikhetsfördelningar
- Marginal och villkorlig sannolikhet
- Bayes regel
- Entropi och KL-divergens
🔹 Enhet 4: Numerisk beräkning
- Overflow och Underflow
- Gradientbaserad optimering
- Begränsad optimering
- Automatisk differentiering
🔹 Enhet 5: Grundläggande maskininlärning
- Lärande algoritmer
- Kapacitet och över- och undermontering
🔹 Enhet 6: Deep feedforward-nätverk
- Arkitektur för neurala nätverk
- Aktiveringsfunktioner
- Universell uppskattning
- Djup vs. Bredd
🔹 Enhet 7: Regularisering för djupinlärning
- L1 och L2 Regularization
- Avhopp
- Tidig stopp
- Dataökning
🔹 Enhet 8: Optimering för träning av djupa modeller
- Gradient Descent Varianter
- Momentum
- Adaptiva inlärningshastigheter
- Utmaningar inom optimering
🔹 Enhet 9: Konvolutionella nätverk
- Convolution Operation
- Samla lager
- CNN Architectures
- Applikationer i Vision
🔹 Enhet 10: Sekvensmodellering: återkommande och rekursiva nät
- Återkommande neurala nätverk
- Långt korttidsminne
- GRU
- Rekursiva neurala nätverk
🔹 Enhet 11: Praktisk metodik
- Utvärdera prestanda
- Felsökningsstrategier
- Hyperparameteroptimering
- Överför lärande
🔹 Enhet 12: Applikationer
- Datorseende
- Taligenkänning
- Naturlig språkbehandling
- Spela
🔹 Enhet 13: Deep Generative Models
- Autokodare
- Varierande autokodare
- Begränsade Boltzmann-maskiner
- Generativa kontradiktoriska nätverk
🔹 Enhet 14: Linjärfaktormodeller
- PCA och faktoranalys
- ICA
- Sparsam kodning
- Matrixfaktorisering
🔹 Enhet 15: Autokodare
- Grundläggande autokodare
- Denoising Autoencoders
- Kontraktiva autoencoders
- Varierande autokodare
🔹 Enhet 16: Representationslärande
- Distribuerade representationer
- Manifold Learning
- Deep Belief Networks
- Förträningstekniker
🔹 Enhet 17: Strukturerade probabilistiska modeller för djupinlärning
- Riktade och oriktade grafiska modeller
- Ungefärlig slutledning
- Lärande med latenta variabler
---
🌟 Varför välja den här appen?
- Täcker hela kursplanen för djupinlärning i ett strukturerat format med MCQs och frågesporter för övning.
- Lämplig för BS/CS, BS/IT, programvaruteknikstudenter och utvecklare.
- Bygger starka grunder inom problemlösning och professionell programmering.
---
✍ Denna app är inspirerad av författarna:
Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville
📥 Ladda ner nu!
Få din Deep Learning Notes (2025–2026) Edition idag! Lär dig, öva på och bemästra djupinlärningskoncept på ett strukturerat, provinriktat och professionellt sätt.
Uppdaterades den
Säkerhet börjar med förståelsen av hur utvecklare samlar in och delar din data. Praxis för dataintegritet och säkerhet varierar beroende på användning, region och ålder. Utvecklaren har tillhandahållit denna information och kan uppdatera den med tiden.
Nyheter
🚀 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
✨ 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
Appsupport
Om utvecklaren
kamran Ahmed
kamahm707@gmail.com
Sheer Orah Post Office, Sheer Hafizabad, Pallandri, District Sudhnoti
Pallandri AJK, 12010
Pakistan
undefined
