कुल मिलाकर काफी अच्छा। संरचना तार्किक थी, और कई उदाहरण सहायक थे। कुछ क्षेत्रों में थोड़ी और गहराई की आवश्यकता हो सकती थी, लेकिन यह ठोस है।
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।
इस कोर्स के बारे में
पारंपरिक सॉफ्टवेयर विकास से कृत्रिम बुद्धिमत्ता में संक्रमण के लिए बुद्धिमान एल्गोरिदम बनाने और स्केल करने के लिए सही उपकरणों को नियंत्रित करने की आवश्यकता होती है। यह पाठ्य-आधारित पाठ्यक्रम आपको TensorFlow, मशीन लर्निंग और गहरे लर्निंग मॉडल बनाने के लिए उद्योग मानक फ्रेमवर्क से परिचित कराता है।
आप नियम आधारित कोड लिखने से डेटा से सीखने वाली प्रणाली डिजाइन करने में परिवर्तन करेंगे। चरण-दर-चरण व्याख्याओं को पढ़कर और स्पष्ट कोड स्निपेट का विश्लेषण करके, आप समझेंगे कि तंत्रिका नेटवर्क कैसे बनाएं, उन्हें वास्तविक दुनिया के डेटा सेट पर प्रशिक्षित करें, और उन्हें व्यावहारिक तैनाती के लिए तैयार करें।
आप क्या सीखेंगे:
- मशीन लर्निंग, न्यूरल नेटवर्क और टेन्सर ऑपरेशन की बुनियादी अवधारणाओं को समझें।
- सहज केरस एपीआई का उपयोग करके गहरे सीखने के मॉडल बनाएं और संकलित करें।
- छवि डेटा सेट पर मॉडलों को प्रशिक्षित करके कंप्यूटर विजन समाधान लागू करना।
- आधुनिक TensorFlow डेटा उपयोगिताओं का उपयोग कर कुशल डेटा पाइपलाइनों को कॉन्फ़िगर करें.
- मॉडल की सटीकता में सुधार के लिए अनुकूलन तकनीकों, हानि कार्यों और सक्रियण कार्यों का उपयोग करें।
-वेब, मोबाइल या क्लाउड वातावरण में तैनाती के लिए प्रशिक्षित मॉडल तैयार करना।
पाठ्यक्रम मूल मशीनों की सीखने की परिभाषाओं और बुनियादी गणितीय अवधारणाओं से प्रारंभ होता है, इसके बाद आपको स्पष्ट कोड के माध्यम से मार्गदर्शन किया जाता है, प्रशिक्षण और तंत्रिका नेटवर्क का परीक्षण किया जाता है. आप सरल रैखिक पुनरावृत्ति मॉडल से लेकर जटिल पैटर्न पहचान के लिए डिज़ाइन किए गए बहु-स्तरीय नेटवर्क तक प्रगति करेंगे.
यह पाठ्यक्रम सॉफ्टवेयर डेवलपर्स और कंप्यूटर विज्ञान के उत्साही लोगों के लिए डिज़ाइन किया गया है जो उन्नत गणित या मशीन लर्निंग में किसी पूर्व पृष्ठभूमि की आवश्यकता के बिना एआई के क्षेत्र में प्रवेश करना चाहते हैं।
आधुनिक कृत्रिम बुद्धिमत्ता में अपनी व्यावहारिक नींव बनाने के लिए आज से ही पढ़ना शुरू करें।
आपको क्या मिलेगा
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चलते-फिरते सीखें — स्क्रीन की ज़रूरत नहीं -
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छोटा और केंद्रित
47 मिनट व्यावहारिक सामग्री
समीक्षाएँ (3)
विषय का अच्छा परिचय। संरचना तार्किक थी, और अधिकांश उदाहरण प्रासंगिक थे, हालांकि मैं कुछ क्षेत्रों में अधिक गहराई चाहता था।
यहाँ काफी कुछ सीखा। उदाहरण प्रासंगिक थे, हालाँकि काश कुछ और व्यावहारिक अनुप्रयोग कार्य होते। फिर भी, एक सार्थक अनुभव।
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अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
इस कोर्स के लिए मुझे क्या चाहिए? +
बस इंटरनेट वाला एक फ़ोन या कंप्यूटर। कोई इंस्टॉल नहीं, कोई विशेष हार्डवेयर नहीं।
मैं भुगतान कैसे करूँ? +
Stripe के माध्यम से कार्ड से, या क्रिप्टोकरेंसी से। हम कार्ड विवरण स्टोर नहीं करते — Stripe सुरक्षित रूप से संभालता है।
क्या मुझे रिफ़ंड मिल सकता है? +
हाँ — 30 दिनों में पूर्ण रिफ़ंड, बिना सवाल।
मेरा एक्सेस कब तक रहेगा? +
हमेशा के लिए। एक बार खरीदने पर कोर्स आपका है — कभी भी दोबारा देखें।
क्या मुझे प्रमाणपत्र मिलेगा? +
हाँ। पूरा करने पर एक प्रमाणपत्र मिलेगा जिसे आप अपने LinkedIn प्रोफ़ाइल में जोड़ सकते हैं।
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