डीप लर्निंग

2. गूगल ट्रांसलेशन टूल का प्रयोग करके, गूगल ट्रांसलेशन टूल में लिखे गए पाठ को गूगल ट्रांसलेशन टूल में लिखे गए पाठ में बदलना।

समय श्रृंखला डेटा की भविष्यवाणी करने और प्राकृतिक भाषा का विश्लेषण करने के लिए पायथन में एलएसटीएम, जीआरयू और पुनरावृत्ति तंत्रिका नेटवर्क का निर्माण और प्रशिक्षण करना सीखें।

उन्नत पाठ मॉडल, अनुवाद प्रणालियां और पायथन, टेन्सरफ्लो और अनुक्रम-से- अनुक्रम तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग करके प्रश्न-उत्तर अनुप्रयोगों का निर्माण करें।

यह जानने के लिए कि ट्रांसफॉर्मर आर्किटेक्चर कैसे काम करते हैं और पैरामीटर-कुशल विधियों का उपयोग करके आधुनिक जनरेटिव एआई मॉडल को कैसे ठीक किया, अनुकूलित किया और तैनात किया जाता है।

2. भाषा-विज्ञान के अंतर्गत भाषा-प्रक्रिया, भाषा-संरचना, भाषा-संरचना के नियम, भाषा-प्रक्रिया के नियमों का अध्ययन किया जाता है।

पाठ संसाधित करने, वेक्टर मॉडल और मशीन लर्निंग तकनीकों में एक मजबूत नींव का निर्माण करें ताकि बुद्धिमान भाषा अनुप्रयोगों को डिजाइन किया जा सके और आधुनिक एआई प्रणालियों को समझा जा सके।

आधुनिक मशीन लर्निंग अनुप्रयोगों के लिए TensorFlow फ्रेमवर्क का उपयोग कर बुद्धिमान पाठ संसाधित प्रणालियों और अनुक्रम मॉडल बनाने के लिए सीखें.

पाठ संसाधित करने, भावना विश्लेषण और वास्तविक दुनिया के भाषा कार्यों को हल करने के लिए पायथन का उपयोग करने वाले आधुनिक ट्रांसफॉर्मर मॉडल में एक मजबूत नींव बनाएं।

पाठ निर्माण, अनुवाद और पुनरावृत्ति तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग कर भाषण पहचान अनुप्रयोगों के निर्माण के लिए अनुक्रम मॉडलिंग के आधार सीखें.

Python, आधुनिक मशीन लर्निंग तकनीकों और न्यूरल नेटवर्क का उपयोग करके पुर्तगाली पाठ का विश्लेषण करने में एक मजबूत नींव बनाएँ ताकि वास्तविक दुनिया की भाषा संबंधी कार्यों को हल किया जा सके।

सेल्फ-अटेंशन मैकेनिज्म में महारत हासिल करें और आधुनिक AI के पीछे की मूलभूत वास्तुकला को कदम दर कदम बनाएं।