यहाँ काफी कुछ सीखा। उदाहरण प्रासंगिक थे, हालाँकि काश कुछ और व्यावहारिक अनुप्रयोग कार्य होते। फिर भी, एक सार्थक अनुभव।
मल्टीलेयर परसेप्ट्रॉन और न्यूरल नेटवर्क की नींव
कृत्रिम न्यूरल नेटवर्क डेटा को कैसे प्रोसेस करते हैं और बैक-प्रॉपेगेशन के माध्यम से सीखते हैं, इसे समझकर डीप लर्निंग की मुख्य वास्तुकला में महारत हासिल करें।
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इस कोर्स के बारे में
कृत्रिम बुद्धिमत्ता मशीनों की जटिल पैटर्न को पहचानने की क्षमता पर निर्भर करती है, और मल्टीलेयर परसेप्ट्रॉन वह मूलभूत वास्तुकला है जो इसे संभव बनाती है। यह कोर्स न्यूरल नेटवर्क की यांत्रिकी का एक व्यापक परिचय प्रदान करता है, जो आपको आधुनिक मशीन लर्निंग को शक्ति प्रदान करने वाले तर्क के माध्यम से मार्गदर्शन करता है। आप मूल शब्दावली से लेकर उन गणितीय सिद्धांतों तक प्रगति करेंगे जो इन नेटवर्कों को समय के साथ बेहतर बनाने की अनुमति देते हैं। इनपुट, भार और परतों के बीच संबंध का पता लगाकर, आप अपने स्वयं के भविष्य कहनेवाला मॉडल बनाने और ट्यून करने के लिए आवश्यक स्पष्टता प्राप्त करेंगे।
आप क्या सीखेंगे:
- कृत्रिम न्यूरॉन्स की गणितीय संरचना और छिपी हुई परतों की भूमिका को समझें।
- सिग्नल प्रवाह और गैर-रैखिकता को नियंत्रित करने के लिए ReLU और Softmax जैसे सक्रियण कार्यों को लागू करें।
- नेटवर्क परतों में त्रुटि ग्रेडिएंट्स की गणना करने के लिए बैक-प्रॉपेगेशन एल्गोरिथम में महारत हासिल करें।
- स्टोकेस्टिक ग्रेडिएंट डिसेंट और आधुनिक अनुकूली सीखने की दरों का उपयोग करके मॉडल प्रशिक्षण को अनुकूलित करने का अभ्यास करें।
- ड्रॉपआउट जैसी नियमितीकरण तकनीकों का उपयोग करके ओवरफिटिंग की पहचान करना और उसे कम करना सीखें।
- बाइनरी वर्गीकरण और प्रतिगमन सहित व्यावहारिक कार्यों के लिए नेटवर्क आर्किटेक्चर को कॉन्फ़िगर करें।
कोर्स परसेप्ट्रॉन की आवश्यक परिभाषाओं और इतिहास के साथ शुरू होता है, इससे पहले कि प्रशिक्षण और अनुकूलन के लिए उपयोग किए जाने वाले मुख्य एल्गोरिदम में आगे बढ़ा जाए। फिर आप इन नेटवर्कों को वास्तविक दुनिया की डेटा चुनौतियों को हल करने के लिए कैसे संरचित किया जाता है, इसके लिखित उदाहरणों का पता लगाएंगे। यह कोर्स कृत्रिम बुद्धिमत्ता में रुचि रखने वाले शुरुआती लोगों के लिए डिज़ाइन किया गया है और इसके लिए न्यूरल नेटवर्क के साथ किसी पूर्व अनुभव की आवश्यकता नहीं है। मल्टीलेयर परसेप्ट्रॉन में महारत हासिल करके डीप लर्निंग की दुनिया में अपनी यात्रा शुरू करें।
आपको क्या मिलेगा
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समापन प्रमाणपत्र
अपने LinkedIn प्रोफ़ाइल में जोड़ें -
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व्यक्तिगत AI ट्यूटर
किसी पाठ में अटक गए? अपने बिल्ट-इन ट्यूटर से कभी भी, कुछ भी पूछो। -
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ऑडियो संस्करण शामिल
चलते-फिरते सीखें — स्क्रीन की ज़रूरत नहीं -
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लाइफटाइम एक्सेस
कभी भी लौटें, समाप्ति नहीं -
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फ़ोन या कंप्यूटर
कहीं भी, किसी भी डिवाइस पर -
💸
14-दिन वापसी
बिना सवाल -
⚡
छोटा और केंद्रित
2 घंटे 54 मिनट व्यावहारिक सामग्री
समापन प्रमाणपत्र
PickAClass पर पूरा किया हर कोर्स ऐसी क्रेडेंशियल देता है — मूल, अपने कोड के साथ, URL से सत्यापन योग्य, और जो वास्तव में प्रदर्शित हुआ उसका विस्तृत विवरण।
P
PickAClass
कौशल प्रोफ़ाइल · सत्यापन योग्य
दस्तावेज़
महारत प्रमाणपत्र
यह प्रमाणित करता है कि
नाम उपनाम
ने सफलतापूर्वक निपुणता प्रदर्शित की
मल्टीलेयर परसेप्ट्रॉन और न्यूरल नेटवर्क की नींव
प्रदर्शित कौशल
✓
व्यवहारिक पैटर्न विश्लेषण
आधारभूत
1.2 घं
✓
निर्णय-आर्किटेक्चर ढांचे
दक्ष
1.4 घं
✓
A/B परीक्षण डिजाइन
दक्ष
1.7 घं
✓
व्यवहारिक कॉपीराइटिंग
उन्नत
1.9 घं
P
PickAClass — नाम उपनाम
मल्टीलेयर परसेप्ट्रॉन और न्यूरल नेटवर्क की नींव
पृष्ठ 2 / 2
प्रदर्शन विवरण
कोर्सवर्क सारांश
पूर्ण पाठ
14 / 14
अभ्यास प्रश्न
26 / 28
जमा असाइनमेंट
4 (औसत 4.5 / 5)
कैपस्टोन प्रोजेक्ट
समीक्षित — 4.6 / 5
कुल अभ्यास
6.2 घं
प्रदर्शन बेंचमार्क
कोहोर्ट रैंक
1,625 में शीर्ष 12%
पूर्णता का समय
11 दिन (माध्यिका: 22)
महारत स्कोर
91 / 100
अभ्यास-प्रश्न स्कोर
94%
कौशल सत्यापन
सत्यापित कौशल पथ
समीक्षाएँ (6)
यह एक बढ़िया कोर्स है। संरचना तार्किक है और ज़्यादातर उदाहरण मददगार थे। हालाँकि, कुछ और वास्तविक दुनिया के परिदृश्यों की आवश्यकता है।
वाह, सीखने का कितना शानदार अनुभव रहा। संरचना तार्किक थी, और मुझे लगा कि मैंने कम समय में बहुत कुछ सीखा। निश्चित रूप सेRecommend करता हूँ।
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।
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।
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।
शिक्षार्थियों ने यह भी लिया
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पायथन तथा केरस के साथ गहन सीखने के बुनियादी सिद्धांत
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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। हम कार्ड विवरण स्टोर नहीं करते — Stripe सुरक्षित रूप से संभालता है।
क्या मुझे रिफ़ंड मिल सकता है? +
हाँ — 14 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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