औलाप्रो अपने उपयोगकर्ताओं को बेहतर अनुभव प्रदान करने के लिए कुकीज़ का उपयोग करता है। आप अधिक जानकारी प्राप्त कर सकते हैं यहां, या ब्राउज़िंग जारी रखने के लिए बस "मैं स्वीकार करता हूं" या इस नोटिस के बाहर क्लिक करें।
आभासी पाठ्यक्रम: Udemy |
इस पाठ्यक्रम को 100, 135.000 से अधिक पाठ्यक्रमों की सूची में उडेमी पर सर्वश्रेष्ठ पाठ्यक्रमों के शीर्ष XNUMX में स्थान दिया गया था।
जैसा कि किकस्टार्टर पर देखा गया है, कृत्रिम बुद्धिमत्ता तेजी से बढ़ रही है।
इस बारे में कोई संदेह नहीं है।
सेल्फ-ड्राइविंग कारें लाखों मील की दूरी तय कर रही हैं, आईबीएम वॉटसन डॉक्टरों की सेनाओं की तुलना में रोगियों का बेहतर निदान कर रहा है, और Google डीपमाइंड के अल्फागो ने विश्व चैंपियन को गो में हराया, एक ऐसा खेल जहां अंतर्ज्ञान एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है।
लेकिन एआई जितना आगे बढ़ता है, उतनी ही जटिल समस्याएं उसे हल करने की जरूरत होती है।
और केवल गहरी शिक्षा ही ऐसी जटिल समस्याओं को हल कर सकती है और यही कारण है कि यह कृत्रिम बुद्धि के केंद्र में है।
- डीप लर्निंग AZ क्यों? - यहां पांच कारण बताए गए हैं कि हमें क्यों लगता है कि डीप लर्निंग AZ वास्तव में अलग है और अन्य प्रशिक्षण कार्यक्रमों की भीड़ से अलग है: . मजबूत संरचना सबसे पहली और सबसे महत्वपूर्ण चीज जिस पर हम ध्यान केंद्रित करते हैं, वह है पाठ्यक्रम को एक ठोस संरचना देना।
डीप लर्निंग बहुत व्यापक और जटिल है और इस भूलभुलैया को नेविगेट करने के लिए आपको इसकी एक स्पष्ट और वैश्विक दृष्टि की आवश्यकता है।
यही कारण है कि हम ट्यूटोरियल को दो खंडों में समूहित करते हैं, जो डीप लर्निंग की दो मुख्य शाखाओं का प्रतिनिधित्व करते हैं: सुपरवाइज्ड डीप लर्निंग और अनसुपरवाइज्ड डीप लर्निंग।
तीन अलग-अलग एल्गोरिदम पर ध्यान केंद्रित करने वाले प्रत्येक वॉल्यूम के साथ, हमने पाया कि यह गहन शिक्षण में महारत हासिल करने के लिए सबसे अच्छा ढांचा है।
. अंतर्ज्ञान ट्यूटोरियल इतने सारे पाठ्यक्रम और किताबें आपको सिद्धांत, गणित और कोडिंग से भर देती हैं।
लेकिन वे शायद सबसे महत्वपूर्ण भाग की व्याख्या करना भूल जाते हैं: आप जो कर रहे हैं वह आप क्यों कर रहे हैं।
और इस तरह यह कोर्स इतना अलग है।
हम डीप लर्निंग एल्गोरिदम के पीछे की अवधारणाओं के लिए एक सहज ज्ञान युक्त *अनुभव* विकसित करने पर ध्यान केंद्रित करते हैं।
हमारे अंतर्ज्ञान ट्यूटोरियल के साथ आप सुनिश्चित होंगे कि आप सहज स्तर पर सभी तकनीकों को समझते हैं।
और एक बार जब आप व्यावहारिक कोडिंग अभ्यास जारी रखते हैं, तो आप स्वयं देखेंगे कि आपका अनुभव कितना अधिक सार्थक होगा।
यह गेम चेंजर है।
. रोमांचक परियोजनाएं क्या आप पुराने और अधिक उपयोग किए गए डेटासेट पर आधारित पाठ्यक्रमों से थक गए हैं? हाँ? ठीक है, तो आप एक इलाज के लिए हैं।
इस वर्ग के भीतर, हम वास्तविक दुनिया की व्यावसायिक समस्याओं को हल करने के लिए वास्तविक दुनिया के डेटा सेट पर काम करेंगे।
(निश्चित रूप से उबाऊ अंक या आईरिस वर्गीकरण डेटासेट नहीं है जो हम हर पाठ्यक्रम में देखते हैं।)
इस कोर्स में हम छह वास्तविक दुनिया की चुनौतियों का समाधान करेंगे: एक ग्राहक मंथन समस्या को हल करने के लिए कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क छवि पहचान के लिए संवादात्मक तंत्रिका नेटवर्क स्टॉक की कीमतों की भविष्यवाणी करने के लिए पुनरावर्ती तंत्रिका नेटवर्क धोखाधड़ी की जांच के लिए मानचित्रों को स्व-व्यवस्थित करना बोल्ट्जमैन मशीनें एक अनुशंसा प्रणाली बनाने के लिए स्टैक्ड ऑटोएन्कोडर * नेटफ्लिक्स की $1 मिलियन की पुरस्कार चुनौती का सामना करने के लिए * स्टैक्ड ऑटोएन्कोडर डीप लर्निंग में एक बिल्कुल नई तकनीक है जो कुछ साल पहले भी मौजूद नहीं थी।
हमने इस पद्धति को पर्याप्त गहराई में कहीं और नहीं देखा है।
. व्यावहारिक कोडिंग InDeep Learning AZ हम आपके साथ मिलकर कोड करते हैं।
प्रत्येक व्यावहारिक ट्यूटोरियल एक खाली पृष्ठ से शुरू होता है और हम शुरुआत से कोड लिखते हैं।
इस तरह आप अनुसरण कर सकते हैं और समझ सकते हैं कि कोड को एक साथ कैसे रखा जाता है और प्रत्येक पंक्ति का क्या अर्थ है।
साथ ही, हम कोड को इस तरह से संरचित करेंगे कि आप इसे डाउनलोड कर सकें और इसे अपनी परियोजनाओं में लागू कर सकें।
इसके अलावा, हम आपके डेटा सेट को सम्मिलित करने के लिए कोड को कहां और कैसे संशोधित करें, अपनी आवश्यकताओं के लिए एल्गोरिदम को अनुकूलित करने के लिए, आप जिस परिणाम की तलाश कर रहे हैं उसे प्राप्त करने के लिए चरण दर चरण समझाते हैं।
यह एक ऐसा कोर्स है जो स्वाभाविक रूप से आपके करियर में फैलता है।
. पाठ्यक्रम के दौरान सहायता क्या आपने कभी कोई पाठ्यक्रम लिया है या कोई पुस्तक पढ़ी है जिसमें आपके प्रश्न हैं लेकिन लेखक तक नहीं पहुंच सकते हैं? खैर, यह कोर्स अलग है।
हम इसे ग्रह पर सबसे विघटनकारी और शक्तिशाली डीप लर्निंग कोर्स बनाने के लिए पूरी तरह से प्रतिबद्ध हैं।
इसके साथ ही यह जिम्मेदारी भी आती है कि जब आपको हमारी मदद की जरूरत हो तो लगातार वहां मौजूद रहें।
वास्तव में, चूंकि हमें शारीरिक रूप से भी खाने और सोने की आवश्यकता होती है, इसलिए हमने पेशेवर डेटा वैज्ञानिकों की एक टीम को हमारी मदद के लिए इकट्ठा किया है।
जब भी आप कोई प्रश्न पूछते हैं, तो आपको अधिकतम 48 घंटों के भीतर हमारी ओर से उत्तर प्राप्त होगा।
आपकी क्वेरी कितनी भी जटिल क्यों न हो, हम वहां मौजूद रहेंगे।
लब्बोलुआब यह है कि हम चाहते हैं कि आप सफल हों।
-द टूल्स- डीप लर्निंग के लिए Tensorflow और Pytorch दो सबसे लोकप्रिय ओपन सोर्स लाइब्रेरी हैं।
इस कोर्स में आप दोनों सीखेंगे! TensorFlow को Google द्वारा विकसित किया गया था और इसका उपयोग इसके वाक् पहचान प्रणाली, नए Google फ़ोटो उत्पाद, Gmail, Google खोज और बहुत कुछ में किया जाता है।
Tensorflow का उपयोग करने वाली कंपनियों में AirBnb, Airbus, Ebay, Intel, Uber और कई अन्य शामिल हैं।
PyTorch उतना ही शक्तिशाली है और इसे Nvidia और प्रमुख विश्वविद्यालयों के शोधकर्ताओं द्वारा विकसित किया जा रहा है: स्टैनफोर्ड, ऑक्सफोर्ड, पेरिसटेक।
PyTorch का उपयोग करने वाली कंपनियों में Twitter, Salesforce और Facebook शामिल हैं।
तो कौन सा बेहतर है और किसके लिए? खैर, इस कोर्स में आपको दोनों के साथ काम करने और यह समझने का अवसर मिलेगा कि कब Tensorflow बेहतर है और कब PyTorch जाने का रास्ता है।
पूरे ट्यूटोरियल के दौरान, हम दोनों की तुलना करते हैं और आपको टिप्स और विचार देते हैं, जो कुछ परिस्थितियों में बेहतर काम कर सकते हैं।
दिलचस्प बात यह है कि दोनों पुस्तकालय बमुश्किल 1 वर्ष से अधिक पुराने हैं।
हमारा यही मतलब है जब हम कहते हैं कि इस पाठ्यक्रम में हम आपको सबसे अत्याधुनिक डीप लर्निंग मॉडल और तकनीक सिखाते हैं।
- MoreTools- थीनो एक और है जब हम कहते हैं कि इस पाठ्यक्रम में हम आपको सबसे अत्याधुनिक डीप लर्निंग मॉडल और तकनीक सिखाते हैं तो हमारा यही मतलब है।
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उदमी के पास दुनिया में ऑनलाइन पाठ्यक्रमों का सबसे बड़ा भंडार है
एक बार समाप्त होने के बाद, पाठ्यक्रम की सामग्री तक पहुंच, ताकि आप इसके भविष्य के अपडेट का आनंद ले सकें
दुनिया भर से अपने क्षेत्रों के विशेषज्ञ उदमी पर अपनी विशेषज्ञता साझा करते हैं
दुनिया भर से, 480 मिलियन बार उडेमी पाठ्यक्रमों में नामांकित किया गया है
नमस्ते मैं आपको कैसे मदद कर सकता हुँ? क्या आप किसी पाठ्यक्रम में रुचि रखते हैं? किस विषय के बारे में?
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