Deep Learning Notes

Android -App -Analyse Und -Übersicht: Deep Learning Notes, Entwickelt Von StudyZoom. In Der Kategorie Lernen Aufgeführt. Die Aktuelle Version Ist 1.0, Aktualisiert Unter 13/09/2025 . Laut Benutzern Bewertungen Auf Google Play: Deep Learning Notes. Über 7 -Installationen Erreicht. Deep Learning Notes Hat Derzeit 1 Bewertungen, Durchschnittliche Bewertung 5.0 Stars

📘 Deep Learning Notes (Ausgabe 2025–2026)

📚 Die Deep Learning Notes (Ausgabe 2025–2026) sind eine umfassende akademische und praktische Ressource für Universitätsstudierende, Studierende im Fach Softwareentwicklung und angehende Entwickler. Diese Ausgabe deckt den gesamten Deep-Learning-Lehrplan strukturiert und lernfreundlich ab und kombiniert ihn mit praktischen Multiple-Choice-Fragen und Quizzen für effektives und spannendes Lernen.

Diese App bietet eine Schritt-für-Schritt-Anleitung zum Erlernen von Deep-Learning-Konzepten, angefangen bei den Grundlagen der Programmierung bis hin zu fortgeschrittenen Themen wie Faltungsnetzen, rekurrenten neuronalen Netzen und strukturierten probabilistischen Modellen. Jede Einheit ist sorgfältig mit Erklärungen, Beispielen und Übungsfragen gestaltet, um das Verständnis zu stärken und Studierende auf akademische Prüfungen und die berufliche Weiterentwicklung vorzubereiten.

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🎯 Lernziele:

- Verstehen Sie Deep-Learning-Konzepte von den Grundlagen bis zur fortgeschrittenen Programmierung.
- Vertiefen Sie Ihr Wissen mit einheitenbezogenen Multiple-Choice-Fragen und Quizzen.
- Sammeln Sie praktische Programmiererfahrung.
- Bereiten Sie sich effektiv auf Universitätsprüfungen und technische Vorstellungsgespräche vor.

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📂 Einheiten & Themen

🔹 Einheit 1: Einführung in Deep Learning
- Was ist Deep Learning?
– Historische Trends
– Erfolgsgeschichten im Deep Learning

🔹 Einheit 2: Lineare Algebra
– Skalare, Vektoren, Matrizen und Tensoren
– Matrizenmultiplikation
– Eigenzerlegung
– Hauptkomponentenanalyse

🔹 Einheit 3: Wahrscheinlichkeits- und Informationstheorie
– Wahrscheinlichkeitsverteilungen
– Rand- und bedingte Wahrscheinlichkeit
– Bayes-Regel
– Entropie und KL-Divergenz

🔹 Einheit 4: Numerische Berechnungen
– Überlauf und Unterlauf
– Gradientenbasierte Optimierung
– Nebenbedingungen
– Automatische Differenzierung

🔹 Einheit 5: Grundlagen des Maschinellen Lernens
– Lernalgorithmen
– Kapazität und Über- und Unteranpassung

🔹 Einheit 6: Tiefe Feedforward-Netzwerke
– Architektur neuronaler Netzwerke
– Aktivierungsfunktionen
– Universelle Approximation
– Tiefe vs. Breite

🔹 Einheit 7: Regularisierung für Deep Learning
– L1 und L2-Regularisierung
- Dropout
- Frühzeitiges Stoppen
- Datenerweiterung

🔹 Einheit 8: Optimierung für das Training tiefer Modelle
- Gradientenabstiegsvarianten
- Momentum
- Adaptive Lernraten
- Herausforderungen der Optimierung

🔹 Einheit 9: Faltungsnetze
- Faltungsoperation
- Pooling-Schichten
- CNN-Architekturen
- Anwendungen in der Bildverarbeitung

🔹 Einheit 10: Sequenzmodellierung: Rekurrente und rekursive Netze
- Rekurrente neuronale Netze
- Langzeit-Kurzzeitgedächtnis
- GRU
- Rekursive neuronale Netze

🔹 Einheit 11: Praktische Methodik
- Leistungsbewertung
- Debugging-Strategien
- Hyperparameteroptimierung
- Transferlernen

🔹 Einheit 12: Anwendungen
- Computer Vision
- Spracherkennung
- Natürliche Sprachverarbeitung
- Spiele

🔹 Einheit 13: Tiefe generative Modelle
- Autoencoder
- Variational Autoencoder
- Restricted Boltzmann Machines
- Generative Adversarial Networks

🔹 Einheit 14: Lineare Faktormodelle
- PCA und Faktorenanalyse
- ICA
- Sparse Coding
- Matrixfaktorisierung

🔹 Einheit 15: Autoencoder
- Einfache Autoencoder
- Rauschunterdrückende Autoencoder
- Kontraktive Autoencoder
- Variationale Autoencoder

🔹 Einheit 16: Repräsentationslernen
- Verteilte Repräsentationen
- Manifold Learning
- Deep Belief Networks
- Vortrainingstechniken

🔹 Einheit 17: Strukturierte probabilistische Modelle für Deep Learning
- Gerichtete und ungerichtete grafische Modelle
- Approximative Inferenz
- Lernen mit latenten Variablen

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🌟 Warum diese App?
– Deckt den gesamten Deep-Learning-Lehrplan in strukturiertem Format mit Multiple-Choice-Fragen und Übungstests ab.
– Geeignet für Studierende der Bachelor-/Informatik-, Bachelor-/Informatik- und Softwareentwicklungswissenschaften sowie Entwickler.
– Vermittelt solide Grundlagen in Problemlösung und professioneller Programmierung.

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✍ Diese App wurde von den Autoren Ian Goodfellow, Yoshua Bengio und Aaron Courville inspiriert.

📥 Jetzt herunterladen!
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