AI और ML की बुनियाद
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस की मूलभूत अवधारणाओं, इतिहास और विभिन्न प्रकार के मशीन लर्निंग एल्गोरिदम को सीखकर अपनी यात्रा शुरू करें।
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1. नए विचारों को विकसित करना और अपने विचारों को पहले से स्थापित सिद्धांतों से जोड़ना।
डेटा विज्ञान, शास्त्रीय मशीन लर्निंग और आधुनिक जनरेटिव एआई में एक ठोस नींव बनाएं, जिसमें पायथन का उपयोग करके बुद्धिमान, डेटा-चालित अनुप्रयोगों का डिजाइन किया जाता है।
डेटा विश्लेषण, पूर्वानुमान मॉडलिंग और कृत्रिम बुद्धिमत्ता में पायथन, पांडा और टेन्सरफ्लो का उपयोग करके संरचनात्मक पाठ-आधारित पाठ्यक्रमों के माध्यम से एक मजबूत नींव बनाएं।
3. नैतिक मूल्यों का विकास करना और उन्हें व्यवहार में उतारने के लिए आवश्यक साधन उपलब्ध कराना।
1. नैतिकता और आचार-विचार के सिद्धांतों को अपनाकर अपने जीवन को व्यवस्थित करें।
पायथन, डेटा विश्लेषण और भविष्यवाणी मॉडलिंग में एक ठोस नींव बनाएं ताकि मशीन लर्निंग और गहरे सीखने की तकनीकों के साथ वास्तविक दुनिया की समस्याओं को हल किया जा सके।
आधुनिक क्लाउड कार्यप्रवाह का उपयोग करते हुए वित्त, स्वास्थ्य देखभाल और रचनात्मक अनुप्रयोगों के लिए व्यावहारिक एआई मॉडल बनाने और तैनात करने का अनुभव प्राप्त करें।
गणित और बाइनरी वर्गीकरण के पायथन कार्यान्वयन को सीखकर पूर्वानुमान मॉडलिंग में एक ठोस आधार बनाएं।
डेटा विश्लेषण, दृश्यकरण और मशीन लर्निंग में पायथन, एसक्यूएल, टेबलॉ और आधुनिक एआई टूल्स का उपयोग करके व्यावहारिक लिखित गाइड के माध्यम से बुनियादी कौशल प्राप्त करें।
आधुनिक मशीन लर्निंग एल्गोरिदम और जनरेटिव एआई मॉडल को समझने के लिए आवश्यक आवश्यक रैखिक बीजगणित, संभावना, कैलकुलस और सांख्यिकी को नियंत्रित करें।
अनुकूलन और तंत्रिका नेटवर्क के पीछे आवश्यक गणितीय अवधारणाओं को कोड की प्रतिलिपि बनाने से लेकर मशीन लर्निंग एल्गोरिदम को समझने तक सीखें।
तंत्रिका नेटवर्क, कंप्यूटर विजन और आधुनिक जनरेटिव मॉडल की मूल अवधारणाओं को समझें ताकि आप प्रौद्योगिकी की दुनिया में अपनी यात्रा शुरू कर सकें।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता को रहस्यमुक्त करें और कोड की एक पंक्ति लिखने के बिना मशीन लर्निंग की मूल अवधारणाओं, कार्यप्रवाहों और वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोगों पर प्रभुत्व प्राप्त करें।
मशीन लर्निंग, तंत्रिका नेटवर्क और जनरेटिव एआई टूल्स की एक ठोस समझ प्राप्त करें ताकि आप अपने कैरियर को बढ़ावा दे सकें और आधुनिक प्रौद्योगिकी परिदृश्य को नेविगेट कर सकें।
आधुनिक कृत्रिम बुद्धि मॉडल को समझने, डिजाइन करने और प्रशिक्षण शुरू करने के लिए तंत्रिका नेटवर्क और गहरे सीखने की मूल अवधारणाओं को नियंत्रित करें।
डेटा सेट का विश्लेषण कैसे करें, भविष्यवाणियों के मॉडल कैसे बनाएं और पायथन का उपयोग करके आधुनिक डेटा कार्यप्रवाह कैसे लागू करें।
निरीक्षित और अनिरीक्षित सीखने के मूल सिद्धांतों को नियंत्रित करें ताकि भविष्यवाणियों के मॉडल बनाए जा सकें और व्यावहारिक व्यापार चुनौतियों का समाधान किया जा सके।
वास्तविक दुनिया के डेटा विश्लेषण के लिए पायटोरच का उपयोग करके प्रशिक्षण वर्गीकरण, रीग्रेसन और गहरे सीखने के मॉडल के द्वारा मशीन लर्निंग में मजबूत नींव बनाएं।
यह कोशिकाओं के विकास, विकास के चरणों और उनके विकास के लिए आवश्यक जानकारी प्रदान करता है।
डेटा विश्लेषण, मशीन लर्निंग और न्यूरल नेटवर्क में पायथन का उपयोग करके कृत्रिम बुद्धिमत्ता के तेजी से बढ़ते क्षेत्र में अपने कैरियर की शुरुआत करें।
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