Deep Learning Notes
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關於此應用程式
📘 深度學習筆記（2025-2026 版）
📚 深度學習筆記（2025-2026 年版）是一款全面的學術和實踐資源，專為大學生、學院學習者、軟體工程專業學生以及有志於成為開發者的人士量身定制。本版以結構化且易於學生理解的方式涵蓋了整個深度學習教學大綱，並將完整的教學大綱與練習題和測驗相結合，使學習既有效又引人入勝。
這款應用程式提供了循序漸進的深度學習概念掌握指南，從程式設計基礎開始，逐步深入卷積網路、循環神經網路和結構化機率模型等高階主題。每個單元都經過精心設計，包含講解、示例和練習題，以加深學生的理解，並為學術考試和職業發展做好準備。
---
🎯 學習成果：
- 理解從基礎到高階程式設計的深度學習概念。
- 透過單元選擇題和測驗鞏固知識。
- 獲得實際程式設計經驗。
- 有效準備大學考試和技術面試。
---
📂 單元和主題
🔹 單元 1：深度學習簡介
- 什麼是深度學習？
- 歷史趨勢
- 深度學習成功案例
🔹 第二單元：線性代數
- 標量、向量、矩陣與張量
- 矩陣乘法
- 特徵分解
- 主成分分析
🔹 第三單元：機率與資訊理論
- 機率分佈
- 邊際機率與條件機率
- 貝葉斯規則
- 熵和 KL 散度
🔹 第四單元：數值計算
- 上溢和下溢
- 基於梯度的最佳化
- 約束優化
- 自動微分
🔹 第五單元：機器學習基礎
- 學習演算法
- 容量、過擬合和欠擬合
🔹 第六單元：深度前饋網絡
- 神經網路架構
- 激活函數
- 通用近似
- 深度與寬度
🔹 第七單元：深度正規化學習
- L1 和 L2 正規化
- Dropout
- 早停法
- 數據增強
🔹 單元 8：深度模型訓練最佳化
- 梯度下降變體
- 動量
- 自適應學習率
- 優化挑戰
🔹 單元 9：卷積網絡
- 卷積運算
- 池化層
- CNN 架構
- 視覺應用
🔹 單元 10：序列建模：循環和遞歸網絡
- 循環神經網絡
- 長短期記憶網絡
- GRU
- 遞歸神經網絡
🔹 單元 11：實用方法
- 性能評估
- 偵錯策略
- 超參數優化
- 遷移學習
🔹 單元 12：應用
- 電腦視覺
- 語音識別
- 自然語言處理
- 遊戲
🔹 單元 13：深度生成模型
-自編碼器
- 變分自編碼器
- 受限玻爾茲曼機
- 生成對抗網絡
🔹 第 14 單元：線性因子模型
- 主成分分析 (PCA) 和因子分析
- 獨立成分分析 (ICA)
- 稀疏編碼
- 矩陣分解
🔹 第 15 單元：自編碼器
- 基礎自編碼器
- 去噪自編碼器
- 收縮自編碼器
- 變分自編碼器
🔹 第 16 單元：表徵學習
- 分散式表徵
- 流形學習
- 深度信念網絡
- 預訓練技術
🔹 第 17 單元：深度學習的結構化機率模型
- 有向圖模型與無向圖模型
- 近似推理
- 使用潛在變數進行學習
---
🌟 為什麼選擇這款應用？
- 以結構化的形式涵蓋完整的深度學習教學大綱，並配有多項選擇題和練習測驗。
- 適用於電腦科學學士/電腦科學、資訊科技學士/資訊科技、軟體工程專業的學生和開發者。
- 為解決問題和專業程式設計奠定堅實的基礎。
---
✍ 這款應用程式的靈感來自以下作者：
Ian Goodfellow、Yoshua Bengio、Aaron Courville
📥 立即下載！
立即取得您的深度學習筆記（2025-2026）版！以結構化、應試化和專業化的方式學習、練習和掌握深度學習概念。
📚 深度學習筆記（2025-2026 年版）是一款全面的學術和實踐資源，專為大學生、學院學習者、軟體工程專業學生以及有志於成為開發者的人士量身定制。本版以結構化且易於學生理解的方式涵蓋了整個深度學習教學大綱，並將完整的教學大綱與練習題和測驗相結合，使學習既有效又引人入勝。
這款應用程式提供了循序漸進的深度學習概念掌握指南，從程式設計基礎開始，逐步深入卷積網路、循環神經網路和結構化機率模型等高階主題。每個單元都經過精心設計，包含講解、示例和練習題，以加深學生的理解，並為學術考試和職業發展做好準備。
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🎯 學習成果：
- 理解從基礎到高階程式設計的深度學習概念。
- 透過單元選擇題和測驗鞏固知識。
- 獲得實際程式設計經驗。
- 有效準備大學考試和技術面試。
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📂 單元和主題
🔹 單元 1：深度學習簡介
- 什麼是深度學習？
- 歷史趨勢
- 深度學習成功案例
🔹 第二單元：線性代數
- 標量、向量、矩陣與張量
- 矩陣乘法
- 特徵分解
- 主成分分析
🔹 第三單元：機率與資訊理論
- 機率分佈
- 邊際機率與條件機率
- 貝葉斯規則
- 熵和 KL 散度
🔹 第四單元：數值計算
- 上溢和下溢
- 基於梯度的最佳化
- 約束優化
- 自動微分
🔹 第五單元：機器學習基礎
- 學習演算法
- 容量、過擬合和欠擬合
🔹 第六單元：深度前饋網絡
- 神經網路架構
- 激活函數
- 通用近似
- 深度與寬度
🔹 第七單元：深度正規化學習
- L1 和 L2 正規化
- Dropout
- 早停法
- 數據增強
🔹 單元 8：深度模型訓練最佳化
- 梯度下降變體
- 動量
- 自適應學習率
- 優化挑戰
🔹 單元 9：卷積網絡
- 卷積運算
- 池化層
- CNN 架構
- 視覺應用
🔹 單元 10：序列建模：循環和遞歸網絡
- 循環神經網絡
- 長短期記憶網絡
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- 遞歸神經網絡
🔹 單元 11：實用方法
- 性能評估
- 偵錯策略
- 超參數優化
- 遷移學習
🔹 單元 12：應用
- 電腦視覺
- 語音識別
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- 遊戲
🔹 單元 13：深度生成模型
-自編碼器
- 變分自編碼器
- 受限玻爾茲曼機
- 生成對抗網絡
🔹 第 14 單元：線性因子模型
- 主成分分析 (PCA) 和因子分析
- 獨立成分分析 (ICA)
- 稀疏編碼
- 矩陣分解
🔹 第 15 單元：自編碼器
- 基礎自編碼器
- 去噪自編碼器
- 收縮自編碼器
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🔹 第 16 單元：表徵學習
- 分散式表徵
- 流形學習
- 深度信念網絡
- 預訓練技術
🔹 第 17 單元：深度學習的結構化機率模型
- 有向圖模型與無向圖模型
- 近似推理
- 使用潛在變數進行學習
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🌟 為什麼選擇這款應用？
- 以結構化的形式涵蓋完整的深度學習教學大綱，並配有多項選擇題和練習測驗。
- 適用於電腦科學學士/電腦科學、資訊科技學士/資訊科技、軟體工程專業的學生和開發者。
- 為解決問題和專業程式設計奠定堅實的基礎。
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✍ 這款應用程式的靈感來自以下作者：
Ian Goodfellow、Yoshua Bengio、Aaron Courville
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更新日期
新功能
🚀 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
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應用程式支援
關於開發人員
kamran Ahmed
kamahm707@gmail.com
Sheer Orah Post Office, Sheer Hafizabad, Pallandri, District Sudhnoti
Pallandri AJK, 12010
Pakistan
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