यहाँ के दृष्टिकोण का वास्तव में आनंद लिया। उदाहरण बहुत प्रासंगिक थे और सामग्री को मजबूत करने में मदद की। बहुत सक्षम महसूस कर के आया हूँ।
TensorFlow डीप लर्निंग: Python में प्रशिक्षित करें और विभिन्न प्लेटफॉर्म पर डिप्लॉय करें
TensorFlow का उपयोग करके Python में डीप लर्निंग मॉडल बनाएं, प्रशिक्षित करें और अनुकूलित करें, और सीखें कि उन्हें Android और C# वातावरणों में डिप्लॉयमेंट के लिए कैसे तैयार किया जाए।
-
💬
एआई प्रशिक्षक
किसी भी पाठ के बारे में पूछें और तुरंत, कभी भी स्पष्ट उत्तर पाएँ। -
🕐
कभी भी शुरू करें
कोई शेड्यूल या डेडलाइन नहीं — अपनी गति से, जब चाहें तब सीखें। -
🌐
हिंदी में
पाठ, कार्य और प्रमाणपत्र — सब कुछ पूरी तरह आपकी भाषा में।
इस कोर्स के बारे में
डीप लर्निंग इंटेलिजेंट सॉफ्टवेयर की अगली पीढ़ी को चला रहा है, लेकिन Python में एक मॉडल बनाना केवल आधी लड़ाई है। वास्तविक दुनिया में प्रभाव पैदा करने के लिए, डेवलपर्स को यह जानना होगा कि मजबूत न्यूरल नेटवर्क को कैसे प्रशिक्षित किया जाए और उन्हें विभिन्न एप्लिकेशन वातावरणों में एकीकरण के लिए कैसे तैयार किया जाए।
यह टेक्स्ट-आधारित कोर्स आपको TensorFlow के साथ मशीन लर्निंग के पूरे जीवनचक्र (लाइफसाइकल) में मार्गदर्शन करता है। आप न्यूरल नेटवर्क की मूलभूत अवधारणाओं से शुरुआत करेंगे, Python में डीप लर्निंग मॉडल को प्रशिक्षित करने की ओर बढ़ेंगे, और Android और C# एप्लिकेशन जैसे प्लेटफॉर्म के लिए इन मॉडलों को अनुकूलित (optimize) और निर्यात (export) करने के लिए आधुनिक वर्कफ़्लो का पता लगाएंगे।
आप क्या सीखेंगे:
- मूलभूत डीप लर्निंग अवधारणाओं, न्यूरल नेटवर्क आर्किटेक्चर और TensorFlow सिंटैक्स को समझें।
- Python का उपयोग करके वर्गीकरण (classification) और प्रतिगमन (regression) कार्यों के लिए न्यूरल नेटवर्क को प्रशिक्षित और मूल्यांकन करें।
- मॉडल सीरियलाइज़ेशन, वर्शनिंग और प्रदर्शन अनुकूलन (performance optimization) सहित आधुनिक MLOps प्रथाओं को लागू करें।
- संसाधन-सीमित मोबाइल उपकरणों पर कुशल डिप्लॉयमेंट के लिए TensorFlow Lite का उपयोग करके प्रशिक्षित मॉडल को परिवर्तित करें।
- Android Java और C# एप्लिकेशन वातावरणों में एकीकरण के लिए TensorFlow मॉडल तैयार करें।
- लिखित कोड वॉकथ्रू और संरचित अभ्यासों का उपयोग करके मॉडल आर्किटेक्चर को डीबग करने और परिष्कृत करने का अभ्यास करें।
यह यात्रा मुख्य शब्दावली (core terminology), डेटा प्रीप्रोसेसिंग और बुनियादी न्यूरल नेटवर्क निर्माण के साथ शुरू होती है। वहां से, आप उन्नत प्रशिक्षण तकनीकों, मॉडल रूपांतरण और क्रॉस-प्लेटफ़ॉर्म डिप्लॉयमेंट रणनीतियों के माध्यम से चरण-दर-चरण आगे बढ़ेंगे।
यह कोर्स महत्वाकांक्षी डेटा वैज्ञानिकों, सॉफ्टवेयर डेवलपर्स और उन शुरुआती लोगों के लिए डिज़ाइन किया गया है जो मशीन लर्निंग सिद्धांत और मल्टी-प्लेटफ़ॉर्म एप्लिकेशन डिप्लॉयमेंट के बीच के अंतर को पाटने के लिए उत्सुक हैं। किसी पूर्व डीप लर्निंग अनुभव की आवश्यकता नहीं है, हालांकि Python से बुनियादी परिचितता सहायक है।
अपने पहले क्रॉस-प्लेटफ़ॉर्म डीप लर्निंग मॉडल को बनाने और डिप्लॉय करने के लिए आज ही पढ़ना शुरू करें।
आपको क्या मिलेगा
-
📜
समापन प्रमाणपत्र
अपने LinkedIn प्रोफ़ाइल में जोड़ें -
💬
व्यक्तिगत AI ट्यूटर
किसी पाठ में अटक गए? अपने बिल्ट-इन ट्यूटर से कभी भी, कुछ भी पूछो। -
♾️
लाइफटाइम एक्सेस
कभी भी लौटें, समाप्ति नहीं -
📱
फ़ोन या कंप्यूटर
कहीं भी, किसी भी डिवाइस पर -
💸
14-दिन वापसी
बिना सवाल -
⚡
छोटा और केंद्रित
2 घंटे 48 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
TensorFlow डीप लर्निंग: Python में प्रशिक्षित करें और विभिन्न प्लेटफॉर्म पर डिप्लॉय करें
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
TensorFlow डीप लर्निंग: Python में प्रशिक्षित करें और विभिन्न प्लेटफॉर्म पर डिप्लॉय करें
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 (5)
यह एक ठीक-ठाक परिचय है। अधिक विविध उदाहरणों और मॉड्यूल के बीच थोड़े बेहतर प्रवाह से लाभ हो सकता है।
एक ताज़ा करने के लिए उपयोगी पाया। यकीन नहीं है कि यह एक पूर्ण शुरुआती के लिए सबसे अच्छा शुरुआती बिंदु होगा, सच कहूं तो।
इसका प्रवाह वास्तव में पसंद आया। चर्चा किए गए व्यावहारिक अनुप्रयोग बिल्कुल सही थे। बढ़िया कोर्स!
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।
शिक्षार्थियों ने यह भी लिया
🎓 सर्टिफिकेट सहित
पायथन तथा केरस के साथ गहन सीखने के बुनियादी सिद्धांत
सर्टिफ़िकेट
व्यावहारिक
रू 1,500.00
→
🏆 सबसे लोकप्रिय
🎓 सर्टिफिकेट सहित
TensorFlow और Keras के साथ डीप लर्निंग और न्यूरल नेटवर्क्स
सर्टिफ़िकेट
व्यावहारिक
रू 1,500.00
→
🔥 लोकप्रिय
🎓 सर्टिफिकेट सहित
इलेक्ट्रॉनिक डिज़ाइन ऑटोमेशन के लिए मशीन लर्निंग
सर्टिफ़िकेट
व्यावहारिक
रू 1,500.00
→
🔥 ट्रेंडिंग
🎓 सर्टिफिकेट सहित
PyTorch के साथ एप्लाइड डीप लर्निंग: मॉडल बनाएं और डिप्लॉय करें
सर्टिफ़िकेट
व्यावहारिक
रू 1,500.00
→
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।
इन क्षेत्रों के लिए
टेक
डिज़ाइन
वित्त
मार्केटिंग
स्वास्थ्य
शिक्षा
आतिथ्य
विनिर्माण
10
हर माह 10 कोर्स पाएं
मेंबर हर महीने अपनी पसंद के 10 कोर्स रू 0 में पाते हैं। कोर्स का कोई शुल्क नहीं — आप सिर्फ सब्सक्रिप्शन के पैसे देते हैं।
रू 7,500 / प्रति माह
- ✓ हर महीने 10 कोर्स
- ✓ कभी भी रद्द करें
हर महीने नवीनीकृत। अप्रयुक्त कोर्स हर बिलिंग माह के अंत में समाप्त हो जाते हैं।