Deep Learning Notes

Analisi E Revisione Delle App Android: Deep Learning Notes, Sviluppato Da StudyZoom. Elencato Nella Categoria Istruzione. La Versione Corrente È 1.0, Aggiornata L' 13/09/2025 . Secondo Le Recensioni Degli Utenti Su Google Play: Deep Learning Notes. Ottenuto Oltre 7 Installazioni. Deep Learning Notes Ha Attualmente Recensioni 1, Valutazione Media 5.0 Stelle

📘 Appunti di Deep Learning (Edizione 2025-2026)

📚 L'edizione 2025-2026 degli Appunti di Deep Learning è una risorsa accademica e pratica completa, pensata per studenti universitari, studenti universitari, laureati in ingegneria del software e aspiranti sviluppatori. Coprendo l'intero programma di deep learning in modo strutturato e intuitivo, questa edizione combina un programma completo con quiz e domande a risposta multipla per rendere l'apprendimento efficace e coinvolgente.

Questa app fornisce una guida passo passo per padroneggiare i concetti di deep learning, partendo dalle basi della programmazione e progredendo verso argomenti avanzati come reti convoluzionali, reti neurali ricorrenti e modelli probabilistici strutturati. Ogni unità è attentamente progettata con spiegazioni, esempi e domande pratiche per rafforzare la comprensione e preparare gli studenti agli esami accademici e allo sviluppo professionale.

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🎯 Obiettivi di apprendimento:

- Comprendere i concetti di deep learning, dai fondamenti alla programmazione avanzata.
- Rafforzare le conoscenze con quiz e domande a risposta multipla per unità.
- Acquisisci esperienza pratica di programmazione.
- Preparati efficacemente per esami universitari e colloqui tecnici.

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📂 Unità e argomenti

🔹 Unità 1: Introduzione al Deep Learning
- Cos'è il Deep Learning?
- Tendenze storiche
- Storie di successo di Deep Learning

🔹 Unità 2: Algebra lineare
- Scalari, vettori, matrici e tensori
- Moltiplicazione di matrici
- Scomposizione automatica
- Analisi delle componenti principali

🔹 Unità 3: Probabilità e teoria dell'informazione
- Distribuzioni di probabilità
- Probabilità marginale e condizionata
- Regola di Bayes
- Entropia e divergenza KL

🔹 Unità 4: Calcolo numerico
- Overflow e underflow
- Ottimizzazione basata sul gradiente
- Ottimizzazione vincolata
- Differenziazione automatica

🔹 Unità 5: Basi di Machine Learning
- Algoritmi di apprendimento
- Capacità, overfitting e underfitting

🔹 Unità 6: Reti feedforward profonde
- Architettura delle reti neurali
- Funzioni di attivazione
- Approssimazione universale
- Profondità vs. ampiezza

🔹 Unità 7: Regolarizzazione per Deep Learning
- Regolarizzazione L1 e L2
- Dropout
- Arresto Precoce
- Aumento dei Dati

🔹 Unità 8: Ottimizzazione per l'addestramento di modelli Deep
- Varianti di Discesa del Gradiente
- Momentum
- Velocità di Apprendimento Adattivo
- Sfide nell'Ottimizzazione

🔹 Unità 9: Reti Convoluzionali
- Operazione di Convoluzione
- Livelli di Pooling
- Architetture CNN
- Applicazioni nella Visione

🔹 Unità 10: Modellazione di Sequenze: Reti Ricorrenti e Ricorsive
- Reti Neurali Ricorrenti
- Memoria a Lungo e Breve Termine
- GRU
- Reti Neurali Ricorsive

🔹 Unità 11: Metodologia Pratica
- Valutazione delle Prestazioni
- Strategie di Debug
- Ottimizzazione degli Iperparametri
- Transfer Learning

🔹 Unità 12: Applicazioni
- Visione Artificiale
- Riconoscimento Vocale
- Elaborazione del Linguaggio Naturale
- Game Playing

🔹 Unità 13: Modelli Generativi Profondi
- Autoencoder
- Autoencoder Variazionali
- Macchine di Boltzmann Ristrette
- Reti Generative Avversarie

🔹 Unità 14: Modelli Fattoriali Lineari
- PCA e Analisi Fattoriale
- ICA
- Codifica Sparsa
- Fattorizzazione di Matrici

🔹 Unità 15: Autoencoder
- Autoencoder di Base
- Autoencoder con Denoising
- Autoencoder Contrattivi
- Autoencoder Variazionali

🔹 Unità 16: Apprendimento di Rappresentazioni
- Rappresentazioni Distribuite
- Apprendimento Manifold
- Reti di Credenze Profonde
- Tecniche di Pre-Addestramento

🔹 Unità 17: Modelli Probabilistici Strutturati per il Deep Learning
- Modelli Grafici Diretti e Non Diretti
- Inferenza Approssimata
- Apprendimento con Variabili Latenti

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🌟 Perché Scegliere Questa App?
- Copre l'intero programma di deep learning in un formato strutturato con domande a scelta multipla e quiz per esercitarsi.
- Adatto a studenti di laurea triennale/informatica, laurea triennale/informatica, ingegneria del software e sviluppatori.
- Fornisce solide basi per la risoluzione dei problemi e la programmazione professionale.

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✍ Questa app è ispirata agli autori:
Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville

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