2. वायुमंडलीय दाब और तापमान का संबंध : वायुमंडलीय दाब और तापमान का संबंध निम्नलिखित है।

कृत्रिम बुद्धि उद्योगों को बदल रही है, लेकिन जटिल गणित और बदलते फ्रेमवर्क के कारण गहरे सीखने के साथ शुरू करना भारी लग सकता है। यह कोर्स यात्रा को सरल बनाता है, आपको पायथन के सबसे लोकप्रिय लाइब्रेरी का उपयोग करके अपने स्वयं के तंत्रिका नेटवर्क बनाने के लिए बुनियादी अवधारणाओं से मार्गदर्शन करता है। आप एक उत्सुक शुरुआती से एक आत्मविश्वासी चिकित्सक तक संक्रमण करेंगे जो डिजाइन, प्रशिक्षण और गहरे सीखने के मॉडल का मूल्यांकन करने में सक्षम होगा। आप क्या सीखेंगे: - न्यूरल नेटवर्क की मूल गणितीय अवधारणाओं को समझें, जिसमें सक्रियण फंक्शन, बैकप्रोपैगेशन और ग्रेडिएंट डाउनटाइम शामिल हैं। - केरस अनुक्रमिक एपीआई का उपयोग करके रीग्रेसन और वर्गीकरण कार्यों के लिए कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क का निर्माण और प्रशिक्षण। - छवि डेटा का विश्लेषण और वर्गीकरण करने के लिए कन्वोल्यूशनल न्यूरल नेटवर्क (सीएनएन) का डिजाइन। -क्रमिक डेटा का पूर्वानुमान लगाने और भविष्य की प्रवृत्तियों का पूर्वानुमान लगाने के लिए पुनरावृत्ति तंत्रिका नेटवर्क (आरएनएन) लागू करना। - बड़े डेटा सेटों को कुशलता से लोड करने और पूर्व-प्रक्रिया करने के लिए टीएफ.डेटा एपीआई के साथ आधुनिक डेटा पाइपलाइन का उपयोग करना। - वास्तविक दुनिया के निष्कर्ष के लिए सहेजें, संस्करण और लोड प्रशिक्षित मॉडल के लिए बुनियादी MLOps सिद्धांतों को लागू करें। पाठ्यक्रम पायथन, NumPy और Pandas में बुनियादी अवधारणाओं के साथ शुरू होता है, इससे पहले कि आप सरल तंत्रिका नेटवर्क, उन्नत वास्तुकला और मॉडल तैनाती रणनीतियों के निर्माण के माध्यम से कदम-दर-कदम चलते हैं। प्रत्येक अवधारणा को स्पष्ट लिखित व्याख्याओं और संरचनात्मक कोड स्निपेट के माध्यम से समझाया जाता है। यह कोर्स उन प्रारंभिक लोगों के लिए है जो कि शून्य से गहरा सीखना सीखना चाहते हैं. मशीन सीखने के साथ कोई पूर्व अनुभव की आवश्यकता नहीं है, हालांकि पायथन प्रोग्रामिंग के साथ मूलभूत परिचितता मददगार है. आज के समय में, नए शोधकर्ताओं को अपने शोध को आगे बढ़ाने और अपनी पहली पुस्तक प्रकाशित करने के लिए प्रोत्साहित किया जाता है।