Deep Learning Notes
Catatan Pembelajaran Mendalam Komprehensif dengan Soal Pilihan Ganda & Kuis untuk siswa & pengembang
Detail Aplikasi
Advertisement
Deskripsi Aplikasi
Analisis Dan Ulasan Aplikasi Android: Deep Learning Notes, Dikembangkan Oleh StudyZoom. Tercantum Dalam Kategori Pendidikan. Versi Saat Ini Adalah 1.0, Diperbarui Pada 13/09/2025 . Menurut Ulasan Pengguna Di Google Play: Deep Learning Notes. Mencapai Lebih Dari 7 Pemasangan. Deep Learning Notes Saat Ini Memiliki Ulasan 1, Peringkat Rata -Rata 5.0 Bintang
π Catatan Pembelajaran Mendalam (Edisi 2025β2026)π Catatan Pembelajaran Mendalam (Edisi 2025β2026) adalah sumber daya akademis dan praktis lengkap yang dirancang khusus untuk mahasiswa, pelajar perguruan tinggi, mahasiswa jurusan teknik perangkat lunak, dan calon pengembang. Meliputi seluruh silabus pembelajaran mendalam secara terstruktur dan ramah siswa, edisi ini menggabungkan silabus lengkap dengan latihan soal pilihan ganda dan kuis untuk menjadikan pembelajaran efektif dan menarik.
Aplikasi ini menyediakan panduan langkah demi langkah untuk menguasai konsep pembelajaran mendalam, mulai dari dasar-dasar pemrograman hingga topik lanjutan seperti jaringan konvolusional, jaringan saraf tiruan berulang, dan model probabilistik terstruktur. Setiap unit dirancang dengan cermat dengan penjelasan, contoh, dan soal latihan untuk memperkuat pemahaman dan mempersiapkan siswa menghadapi ujian akademik dan pengembangan profesional.
---
π― Capaian Pembelajaran:
- Memahami konsep pembelajaran mendalam dari dasar hingga pemrograman lanjutan. - Perkuat pengetahuan dengan soal pilihan ganda dan kuis per unit.
- Dapatkan pengalaman coding langsung.
- Persiapkan diri secara efektif untuk ujian universitas dan wawancara teknis.
---
π Unit & Topik
πΉ Unit 1: Pengantar Pembelajaran Mendalam
- Apa itu Pembelajaran Mendalam?
- Tren Historis
- Kisah Sukses Pembelajaran Mendalam
πΉ Unit 2: Aljabar Linear
- Skalar, Vektor, Matriks, dan Tensor
- Perkalian Matriks
- Dekomposisi Eigen
- Analisis Komponen Utama
πΉ Unit 3: Probabilitas dan Teori Informasi
- Distribusi Probabilitas
- Probabilitas Marjinal dan Kondisional
- Aturan Bayes
- Entropi dan Divergensi KL
πΉ Unit 4: Komputasi Numerik
- Overflow dan Underflow
- Optimasi Berbasis Gradien
- Optimasi Terkendala
- Diferensiasi Otomatis
πΉ Unit 5: Dasar-Dasar Pembelajaran Mesin
- Algoritma Pembelajaran
- Kapasitas, Overfitting, dan Underfitting
πΉ Unit 6: Jaringan Umpan Maju Dalam
- Arsitektur Jaringan Saraf Tiruan
- Fungsi Aktivasi
- Aproksimasi Universal
- Kedalaman vs. Lebar
πΉ Unit 7: Regularisasi untuk Pembelajaran Mendalam
- Regularisasi L1 dan L2
- Dropout
- Penghentian Awal
- Augmentasi Data
πΉ Unit 8: Optimasi untuk Pelatihan Model Mendalam
- Varian Penurunan Gradien
- Momentum
- Laju Pembelajaran Adaptif
- Tantangan dalam Optimasi
πΉ Unit 9: Jaringan Konvolusional
- Operasi Konvolusi
- Lapisan Penggabungan
- Arsitektur CNN
- Aplikasi dalam Vision
πΉ Unit 10: Pemodelan Urutan: Jaringan Rekursif dan Rekursif
- Jaringan Syaraf Tiruan Rekursif
- Memori Jangka Pendek Panjang
- GRU
- Jaringan Syaraf Tiruan Rekursif
πΉ Unit 11: Metodologi Praktis
- Mengevaluasi Performa
- Strategi Debugging
- Optimasi Hiperparameter
- Pembelajaran Transfer
πΉ Unit 12: Aplikasi
- Visi Komputer
- Pengenalan Ucapan
- Pemrosesan Bahasa Alami
- Bermain Game
πΉ Unit 13: Model Generatif Mendalam
- Autoencoder
- Autoencoder Variasional
- Mesin Boltzmann Terbatas
- Jaringan Adversarial Generatif
πΉ Unit 14: Model Faktor Linear
- PCA dan Analisis Faktor
- ICA
- Pengodean Jarang
- Faktorisasi Matriks
πΉ Unit 15: Autoencoder
- Autoencoder Dasar
- Autoencoder Denoising
- Autoencoder Kontraktif
- Autoencoder Variasional
πΉ Unit 16: Pembelajaran Representasi
- Representasi Terdistribusi
- Pembelajaran Manifold
- Jaringan Keyakinan Mendalam
- Teknik Pra-pelatihan
πΉ Unit 17: Model Probabilistik Terstruktur untuk Pembelajaran Mendalam
- Model Grafis Terarah dan Tak Terarah
- Inferensi Aproksimasi
- Pembelajaran dengan Laten Variabel
---
π Mengapa Memilih Aplikasi Ini?
- Meliputi silabus pembelajaran mendalam lengkap dalam format terstruktur dengan soal pilihan ganda, & kuis untuk latihan.
- Cocok untuk mahasiswa S1/S2, S2/S3, teknik perangkat lunak, dan pengembang.
- Membangun fondasi yang kuat dalam pemecahan masalah dan pemrograman profesional.
---
β Aplikasi ini terinspirasi oleh penulis:
Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville
π₯ Unduh Sekarang!
Dapatkan Catatan Pembelajaran Mendalam (Edisi 2025β2026) Anda hari ini! Pelajari, praktikkan, dan kuasai konsep pembelajaran mendalam dengan cara yang terstruktur, berorientasi pada ujian, dan profesional.
Kami Saat Ini Menawarkan Versi 1.0. Ini Adalah Versi Terbaru Kami Yang Paling Dioptimalkan. Ini Cocok Untuk Banyak Perangkat Yang Berbeda. Unduh Gratis Apk Langsung Dari Google Play Store Atau Versi Lain Yang Kami Hosting. Selain Itu, Anda Dapat Mengunduh Tanpa Pendaftaran Dan Tidak Diperlukan Login.
Kami Memiliki Lebih Dari Perangkat 2000+ Yang Tersedia Untuk Samsung, Xiaomi, Huawei, Oppo, Vivo, Motorola, LG, Google, OnePlus, Sony, Tablet ... Dengan Begitu Banyak Opsi, Mudah Bagi Anda Untuk Memilih Game Atau Perangkat Lunak Yang Sesuai Dengan Perangkat Anda.
Ini Bisa Berguna Jika Ada Pembatasan Negara Atau Batasan Apa Pun Dari Sisi Perangkat Anda Di Google App Store.
Changelog / Apa Yang Baru
? Initial Launch of Deep Learning Notes
β¨ Whatβs Inside:
β Complete syllabus covering deep learning fundamentals
β Interactive MCQs & quizzes for self-assessment
β Perfect for students & developers who want to master the subject
? Suitable For:
?β? 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
β¨ Whatβs Inside:
β Complete syllabus covering deep learning fundamentals
β Interactive MCQs & quizzes for self-assessment
β Perfect for students & developers who want to master the subject
? Suitable For:
?β? 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