Deep Learning Notes

Analiza I Recenzja Aplikacji Na Androida: Deep Learning Notes, Opracowane Przez StudyZoom. Wymienione W Kategorii Edukacja. Aktualna Wersja To 1.0, Zaktualizowana 13/09/2025 . Według Opinii Użytkowników W Google Play: Deep Learning Notes. Osiągnięto W Przypadku Instalacji 2 X 7. Deep Learning Notes Ma Obecnie 1 Recenzji, Średnia Ocena 5.0 Gwiazdek

📘 Notatki z Deep Learning (edycja 2025–2026)

📚 Notatki z Deep Learning (edycja 2025–2026) to kompletne źródło wiedzy akademickiej i praktycznej, przeznaczone dla studentów, studentów studiów wyższych, inżynierii oprogramowania i początkujących programistów. Obejmując cały program nauczania dotyczący głębokiego uczenia się w ustrukturyzowany i przystępny sposób, to wydanie łączy kompletny program nauczania z praktycznymi pytaniami wielokrotnego wyboru i quizami, aby nauka była efektywna i angażująca.

Ta aplikacja zawiera przewodnik krok po kroku do opanowania koncepcji głębokiego uczenia się, począwszy od podstaw programowania, a skończywszy na zaawansowanych tematach, takich jak sieci splotowe, rekurencyjne sieci neuronowe i strukturalne modele probabilistyczne. Każdy rozdział został starannie opracowany z wyjaśnieniami, przykładami i pytaniami praktycznymi, aby wzmocnić zrozumienie i przygotować studentów do egzaminów akademickich i rozwoju zawodowego.

---

🎯 Rezultaty uczenia się:

- Zrozumienie koncepcji głębokiego uczenia się, od podstaw do zaawansowanego programowania.
- Utrwal wiedzę dzięki testom wielokrotnego wyboru i quizom.
- Zdobądź praktyczne doświadczenie w kodowaniu.
- Przygotuj się skutecznie do egzaminów uniwersyteckich i rozmów kwalifikacyjnych.

---

📂 Jednostki i tematy

🔹 Jednostka 1: Wprowadzenie do głębokiego uczenia się
- Czym jest głębokie uczenie się?
- Trendy historyczne
- Historie sukcesu głębokiego uczenia się

🔹 Jednostka 2: Algebra liniowa
- Skalary, wektory, macierze i tensory
- Mnożenie macierzy
- Rozkład własny
- Analiza składowych głównych

🔹 Jednostka 3: Rachunek prawdopodobieństwa i teoria informacji
- Rozkłady prawdopodobieństwa
- Prawdopodobieństwo brzegowe i warunkowe
- Reguła Bayesa
- Entropia i dywergencja KL

🔹 Jednostka 4: Obliczenia numeryczne
- Przepełnienie i niedopełnienie
- Optymalizacja gradientowa
- Optymalizacja z ograniczeniami
- Różniczkowanie automatyczne

🔹 Jednostka 5: Podstawy uczenia maszynowego
- Algorytmy uczenia się
- Pojemność oraz nadmierne i niedostateczne dopasowanie

🔹 Jednostka 6: Głębokie sieci sprzężenia zwrotnego
- Architektura sieci neuronowych
- Funkcje aktywacji
- Funkcje uniwersalne Aproksymacja
- Głębokość a szerokość

🔹 Jednostka 7: Regularyzacja w uczeniu głębokim
- Regularyzacja L1 i L2
- Wypadnięcie
- Wczesne zatrzymanie
- Augmentacja danych

🔹 Jednostka 8: Optymalizacja w uczeniu głębokich modeli
- Warianty gradientu zstępującego
- Momentum
- Adaptacyjne tempo uczenia się
- Wyzwania optymalizacji

🔹 Jednostka 9: Sieci splotowe
- Operacja splotu
- Warstwy pulujące
- Architektury CNN
- Zastosowania w wizji

🔹 Jednostka 10: Modelowanie sekwencji: Sieci rekurencyjne i rekurencyjne
- Rekurencyjne sieci neuronowe
- Pamięć długo- i krótkoterminowa
- GRU
- Rekurencyjne sieci neuronowe

🔹 Jednostka 11: Metodologia praktyczna
- Ocena wydajności
- Strategie debugowania
- Optymalizacja hiperparametrów
- Transfer Learning

🔹 Jednostka 12: Zastosowania
- Wizja komputerowa
- Rozpoznawanie mowy
- Przetwarzanie języka naturalnego
- Gry

🔹 Jednostka 13: Głębokie modele generatywne
- Autoenkodery
- Autoenkodery wariacyjne
- Ograniczone maszyny Boltzmanna
- Sieci generatywne adwersarne

🔹 Jednostka 14: Liniowe modele czynnikowe
- PCA i analiza czynnikowa
- ICA
- Kodowanie rzadkie
- Faktoryzacja macierzy

🔹 Jednostka 15: Autoenkodery
- Podstawowe autoenkodery
- Autoenkodery odszumiające
- Autoenkodery kontrakcyjne
- Autoenkodery wariacyjne

🔹 Jednostka 16: Uczenie reprezentacji
- Reprezentacje rozproszone
- Uczenie rozmaitości
- Sieci głębokich przekonań
- Techniki wstępnego trenowania

🔹 Jednostka 17: Ustrukturyzowane modele probabilistyczne dla głębokiego uczenia
- Skierowane i nieskierowane modele graficzne Modele
- Wnioskowanie przybliżone
- Uczenie się ze zmiennymi ukrytymi

---

🌟 Dlaczego warto wybrać tę aplikację?
- Obejmuje cały program nauczania głębokiego uczenia się w ustrukturyzowanym formacie z pytaniami wielokrotnego wyboru i quizami do ćwiczeń.
- Odpowiednia dla studentów kierunków informatycznych, informatycznych, inżynierii oprogramowania i programistów.
- Buduje solidne podstawy w rozwiązywaniu problemów i profesjonalnym programowaniu.

--

✍ Ta aplikacja jest inspirowana autorami:
Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville

📥 Pobierz teraz!
Pobierz już dziś wydanie Deep Learning Notes (2025–2026)! Ucz się, ćwicz i opanuj koncepcje głębokiego uczenia się w ustrukturyzowany, zorientowany na egzaminy i profesjonalny sposób.

Read more