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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पायथन में गहरा सीखना और तंत्रिका नेटवर्क

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।
★ 4.5 (1,574)

10. वायुमंडलीय दाब और तापमान का संबंध : यह एक महत्वपूर्ण प्रश्न है।

10. निरीक्षण, परीक्षण और मूल्यांकन के लिए निरीक्षण उपकरणों का प्रयोग करना, जैसे कि सेंसर, सेंसर युक्तियों का प्रयोग करना।
★ 4.3 (1,103)

10. यंत्रों का निर्माण :- यंत्रों का निर्माण यंत्रों का निर्माण यंत्रों का निर्माण यंत्रों का निर्माण

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।
★ 4.8 (1,004)

2. वायुमंडलीय दाब और तापमान का संबंध : वायुमंडलीय दाब और तापमान का संबंध निम्नलिखित है।

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।
★ 4.7 (8,911)

गूगल के लिए गूगल प्ले: गूगल प्ले स्टोर पर उपलब्ध है।

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।
★ 4.7 (6,070)

आधुनिक गहन शिक्षण पायथन में: तंत्रिका नेटवर्क का निर्माण और समायोजन करें

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।
★ 4.7 (3,737)

पायटोरच तथा ट्रांसफार्मर के साथ गहरा सीखना तथा तंत्रिका नेटवर्क

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।
★ 4.5 (3,033)

पायथन तथा केरस के साथ गहन सीखने के बुनियादी सिद्धांत

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।
★ 4.5 (3,423)

गहरे सीखने तथा तंत्रिका नेटवर्क के लिए पायटोरच

आधुनिक भाषाविज्ञान के अन्तर्गत भाषा के स्वरूप, संरचना, क्रियाओं के नियमों का अध्ययन किया जाता है।
★ 4.7 (2,648)

पायटोरच, केरस तथा टेन्सरफ्लो के साथ गहरे सीखने का परिचय

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।
★ 4.5 (4,232)

पायटोरच के साथ गहरा सीखने की नींव

न्यूरल नेटवर्क के मूल तत्वों को सीखें और पाइटोरच फ्रेमवर्क का उपयोग करके टेबल और छवि डेटा के लिए पूर्वानुमान मॉडल बनाएं.
★ 4.8 (4,175)

गहरा सीखने के बुनियादी सिद्धांत

तंत्रिका नेटवर्क के मूल तत्वों को समझें और सीखें कि कैसे आप अपने पहले कृत्रिम बुद्धि मॉडल को शून्य से प्रशिक्षित करें.
★ 4.8 (2,989)

1. नैतिक शिक्षा 2. नैतिक शिक्षा का आधार नैतिक मूल्य

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।
★ 4.9 (2,650)

केरस के साथ गहरा सीखना और तंत्रिका नेटवर्क

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।
★ 4.7 (2,114)

उन्नत टेन्सरफ्लो: मनपसंद मॉडल तथा प्रशिक्षण लूप्स

10. नए नए यंत्रों, उपकरणों, उपकरणों के निर्माण में प्रशिक्षित करने के लिए प्रशिक्षण पाठ्यक्रमों का आयोजन करना।
★ 4.8 (1,690)

व्यावहारिक TensorFlow: गहरा सीखने और तंत्रिका नेटवर्क डेवलपर

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।
★ 4.7 (1,223)

मशीन सीखने और गहरे सीखने के लिए TensorFlow नींव

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।
★ 4.8 (1,141)

PyTorch डेवलपमेंट: रिकमेंडर सिस्टम और न्यूरल नेटवर्क का निर्माण

डीप लर्निंग के मूल सिद्धांतों में महारत हासिल करें और उद्योग-मानक PyTorch तकनीकों का उपयोग करके परिष्कृत रिकमेंडेशन मॉडल बनाना सीखें।
★ 4.5 (27)

मशीन लर्निंग के लिए TensorFlow के मूल सिद्धांत

मशीन लर्निंग मॉडल बनाने और प्रशिक्षित करने के लिए TensorFlow की मुख्य अवधारणाओं को समझें और लागू करें।
★ 4.6 (23)

Deep Learning Fundamentals: न्यूरल नेटवर्क की व्याख्या

न्यूरल नेटवर्क और Deep Learning की ठोस समझ प्राप्त करें, जो आपको आधुनिक artificial intelligence की नींव का पता लगाने के लिए तैयार करेगा।
★ 4.9 (18)
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