हम्म, मुझे यकीन नहीं है कि यह बिल्कुल शुरुआती लोगों के लिए है। यह कुछ पूर्व ज्ञान मानता है जो स्पष्ट रूप से नहीं सिखाया गया था। कुछ उदाहरण भ्रमित करने वाले थे।
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।
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इस कोर्स के बारे में
इस पाठ्यक्रम में, छात्रों को एक स्पष्ट मार्ग प्रदान किया जाता है कि लिखित व्याख्याओं और कोड आधारित अभ्यास का उपयोग करके जमीन से बुद्धिमान प्रणालियों का निर्माण कैसे किया जाए।
आप बुनियादी गणितीय अवधारणाओं को समझने से लेकर जटिल तंत्रिका नेटवर्क आर्किटेक्चर को लागू करने तक की प्रक्रिया को समझेंगे जो छवि पहचान, अनुक्रम भविष्यवाणी और डेटा उत्पन्न करने में सक्षम है।
आप क्या सीखेंगे:
- टेन्सर्स तथा कम्प्यूटेशनल ग्राफ की मूल संरचना को समझें
- केरस एपीआई तथा कार्यात्मक मॉडलिंग का प्रयोग कर कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क बनाएँ
- उन्नत छवि वर्गीकरण के लिए कन्वोल्यूशनल न्यूरल नेटवर्क लागू करें
-टाइम सीरीज और अनुक्रमिक डेटा की प्रक्रिया के लिए पुनरावृत्ति तंत्रिका नेटवर्क विकसित करना
-आधुनिक डेटा लोडिंग तकनीकों का उपयोग कर कुशल डेटा पाइपलाइन तैयार करना
-नए कार्यों के लिए पूर्व प्रशिक्षित उद्योग मॉडल का उपयोग करने के लिए स्थानांतरण सीखने का अनुप्रयोग
- अनुकूलित प्रदर्शन के लिए मॉडल मूल्यांकन और हाइपरपैरामीटर ट्यूनिंग का अभ्यास करें
पाठ्यक्रम मशीन सीखने और टेन्सर ऑपरेशन की बुनियादी परिभाषाओं के साथ शुरू होता है, फिर विभिन्न नेटवर्क प्रकारों के कार्यान्वयन में प्रगति करता है. आप सरल रीग्रेशंस से लेकर ऑटोएनकोडर और रिफोर्समेंट सीखने की अवधारणाओं के साथ बिना निरीक्षण के सीखने तक के व्यावहारिक परिदृश्यों का पता लगाएंगे.
यह कोर्स उन प्रारंभिक छात्रों के लिए है जिनके पास पायथन की बुनियादी समझ है और वे कृत्रिम बुद्धिमत्ता के क्षेत्र में प्रवेश करना चाहते हैं. गहरे सीखने या उन्नत गणित के साथ कोई पूर्व अनुभव की आवश्यकता नहीं है.
आज ही गहरे सीखने की दुनिया में अपनी यात्रा शुरू करें।
आपको क्या मिलेगा
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समापन प्रमाणपत्र
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छोटा और केंद्रित
2 घंटे 30 मिनट व्यावहारिक सामग्री
समीक्षाएँ (13)
एक अच्छी शुरुआत। संरचना ज्यादातर स्पष्ट थी, लेकिन काश कुछ और वास्तविक दुनिया के उदाहरण होते। फिर भी, बहुत कुछ सीखा।
यदि आपके पास कुछ पूर्व ज्ञान है तो यह एक अच्छा कोर्स है। पूर्ण शुरुआती लोगों के लिए, कुछ अवधारणाएं थोड़ी चुनौतीपूर्ण हो सकती हैं। हालांकि, संरचना तार्किक है।
बहुत कुछ सीखा, लेकिन सच कहूं तो कुछ बाद के मॉड्यूल में अधिक गहराई हो सकती थी। फिर भी, एक मूल्यवान अनुभव।
क्या शानदार सीखने का अनुभव रहा! जानकारी का प्रवाह उत्कृष्ट था, और व्यावहारिक अभ्यास महत्वपूर्ण थे। इससे बहुत खुश हूँ।
इस कोर्स ने मेरी उम्मीदों को पार कर दिया। चर्चा किए गए वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोग अविश्वसनीय रूप से उपयोगी हैं। बहुत बढ़िया काम!
एक अद्भुत सीखने का अनुभव! संरचना सहज थी, और सामग्री को महान स्पष्टता के साथ प्रस्तुत किया गया था। निश्चित रूप से इसकी सिफारिश करूँगा।
कुल मिलाकर काफी अच्छा कोर्स था। कुछ हिस्से थोड़े तेज थे, लेकिन उदाहरण आम तौर पर सहायक थे। निवेश के लायक।
अच्छा परिचय। मैंने स्पष्ट चरणों की सराहना की, हालांकि बाद के कुछ मॉड्यूल में अधिक उदाहरणों का उपयोग किया जा सकता था।
काफी अच्छी नींव। स्पष्टीकरण आम तौर पर स्पष्ट थे, और संरचना समझ में आई। मैं कहूँगा कि यह एक सार्थक कोर्स है।
यह एक बढ़िया कोर्स है। संरचना तार्किक है और ज़्यादातर उदाहरण मददगार थे। हालाँकि, कुछ और वास्तविक दुनिया के परिदृश्यों की आवश्यकता है।
यह एक अच्छी शुरुआत थी। संरचना तार्किक है, और यह मूल बातों को प्रभावी ढंग से कवर करता है। उन्नत शिक्षार्थियों के लिए शायद बहुत परिचयात्मक हो।
एक ताज़ा करने के लिए उपयोगी पाया। यकीन नहीं है कि यह एक पूर्ण शुरुआती के लिए सबसे अच्छा शुरुआती बिंदु होगा, सच कहूं तो।
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अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
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