डीप लर्निंग
आर्टिफिशियल न्यूरल नेटवर्क की दुनिया में उतरें। TensorFlow और PyTorch जैसे फ्रेमवर्क का उपयोग करके जटिल कार्यों के लिए डीप लर्निंग मॉडल बनाना, प्रशिक्षित करना और ऑप्टिमाइज़ करना सीखें।
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1. यंत्रों के निर्माण में यंत्र विज्ञान का उपयोग करके यंत्रों के निर्माण और यंत्रों के संचालन में यंत्र विज्ञान का उपयोग करके यंत्र विज्ञान का विकास करना।
10. निरीक्षण, परीक्षण और मूल्यांकन के लिए निरीक्षण उपकरणों का प्रयोग करना, जैसे कि सेंसर, सेंसर युक्तियों का प्रयोग करना।
न्यूरल नेटवर्क के मूल सिद्धांत को सीखें और पायथन, NumPy और आधुनिक TensorFlow का उपयोग करके अपने स्वयं के गहरे सीखने के मॉडल को बनाएं।
स्पष्ट, चरण-दर-चरण लिखित ट्यूटोरियल के माध्यम से पायथन, टेन्सरफ्लो और केरस का उपयोग करके न्यूरल नेटवर्क को मास्टर करें और बुद्धिमान पूर्वानुमान मॉडल बनाएं।
वास्तविक दुनिया के कृत्रिम बुद्धिमत्ता अनुप्रयोगों के लिए गहरी सीखने के मॉडल और तंत्रिका नेटवर्क को बनाने, प्रशिक्षित करने और अनुकूलित करने के लिए मास्टर पाइटोरच मूलभूत।
आधुनिक अनुकूलन और नियमितीकरण तकनीकों का पता लगाते हुए पाइटोरच और टेन्सरफ्लो का उपयोग करके न्यूरल नेटवर्क को बनाना, अनुकूलित करना और प्रशिक्षित करना सीखें।
न्यूरल नेटवर्क के मौलिक सिद्धांत को सीखें और आधुनिक गहरे सीखने के मॉडल बनाएं, जिसमें ट्रांसफॉर्मर्स और भाषा आर्किटेक्चर शामिल हैं, पायटोरच का उपयोग करते हैं।
पायथन और केरस का उपयोग करके छवि और पाठ विश्लेषण के लिए तंत्रिका नेटवर्क बनाएं और प्रशिक्षित करें, मूल अवधारणाओं से शुरू करके व्यावहारिक मॉडल तैनाती तक।
आधुनिक भाषाविज्ञान के अन्तर्गत भाषा के स्वरूप, संरचना, क्रियाओं के नियमों का अध्ययन किया जाता है।
न्यूरॉन नेटवर्क में एक मजबूत नींव बनाएं, सीखते हुए कि कैसे डिजाइन, ट्रेन और तीन सबसे लोकप्रिय पायथन फ्रेमवर्क का उपयोग करके गहरे सीखने के मॉडल तैनात करें।
न्यूरल नेटवर्क के मूल तत्वों को सीखें और पाइटोरच फ्रेमवर्क का उपयोग करके टेबल और छवि डेटा के लिए पूर्वानुमान मॉडल बनाएं.
तंत्रिका नेटवर्क के मूल तत्वों को समझें और सीखें कि कैसे आप अपने पहले कृत्रिम बुद्धि मॉडल को शून्य से प्रशिक्षित करें.
यह एक प्रारंभिक चरण है, जिसमें बच्चे को अपने ज्ञान के आधार पर अपने विचारों को व्यक्त करने और अपने विचारों को व्यक्त करने की क्षमता का विकास होता है।
1. नए विचारों, तकनीकों और तकनीकों को अपनाना, 2. अपने विचारों को विकसित करना, 3. अपने विचारों को विकसित करने के लिए दूसरों को प्रशिक्षित करना।
10. नए नए यंत्रों, उपकरणों, उपकरणों के निर्माण में प्रशिक्षित करने के लिए प्रशिक्षण पाठ्यक्रमों का आयोजन करना।
1. भाषाविज्ञान के अध्ययन का उद्देश्य भाषाओं के विकास, कोशों के निर्माण, भाषाओं के अध्ययन के लिए उपकरणों का निर्माण और भाषाओं के अध्ययन के लिए भाषाविज्ञान की पद्धतियों का विकास करना है।
पारंपरिक सॉफ्टवेयर विकास से एआई-चालित प्रोग्रामिंग में संक्रमण के रूप में TensorFlow का उपयोग करके अपने पहले तंत्रिका नेटवर्क का निर्माण, प्रशिक्षण और तैनाती करें।
डीप लर्निंग के मूल सिद्धांतों में महारत हासिल करें और उद्योग-मानक PyTorch तकनीकों का उपयोग करके परिष्कृत रिकमेंडेशन मॉडल बनाना सीखें।
मशीन लर्निंग मॉडल बनाने और प्रशिक्षित करने के लिए TensorFlow की मुख्य अवधारणाओं को समझें और लागू करें।
न्यूरल नेटवर्क और Deep Learning की ठोस समझ प्राप्त करें, जो आपको आधुनिक artificial intelligence की नींव का पता लगाने के लिए तैयार करेगा।
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