अच्छा परिचय। मैंने स्पष्ट चरणों की सराहना की, हालांकि बाद के कुछ मॉड्यूल में अधिक उदाहरणों का उपयोग किया जा सकता था।
TensorFlow और Python: डीप लर्निंग मॉडल का निर्माण
Python और TensorFlow का उपयोग करके डीप लर्निंग मॉडल बनाना, प्रशिक्षित करना और डिप्लॉय करना सीखें, जिसकी शुरुआत मूलभूत tensor अवधारणाओं से लेकर व्यावहारिक इमेज क्लासिफिकेशन तक होगी।
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कोई शेड्यूल या डेडलाइन नहीं — अपनी गति से, जब चाहें तब सीखें। -
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इस कोर्स के बारे में
डीप लर्निंग आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस की अगली पीढ़ी को आगे बढ़ा रहा है, और TensorFlow वह उद्योग-मानक लाइब्रेरी है जो इन जटिल मॉडलों के निर्माण को सुलभ बनाती है। यह टेक्स्ट-आधारित कोर्स आपको न्यूरल नेटवर्क को समझने और Python का उपयोग करके इंटेलिजेंट सिस्टम की प्रोग्रामिंग शुरू करने में मदद करता है।
आप बुनियादी मशीन लर्निंग सिद्धांत को समझने से लेकर अपने स्वयं के डीप लर्निंग मॉडल के निर्माण, प्रशिक्षण और मूल्यांकन तक आगे बढ़ेंगे। स्पष्ट व्याख्याओं और संरचित कोड उदाहरणों के माध्यम से काम करके, आप वास्तविक दुनिया के डेटा को संभालने और क्लासिफिकेशन समस्याओं को हल करने के लिए आवश्यक व्यावहारिक कौशल प्राप्त करेंगे।
आप क्या सीखेंगे:
- tensors, न्यूरल नेटवर्क और डीप लर्निंग आर्किटेक्चर की मूलभूत अवधारणाओं को समझें।
- TensorFlow में हाई-लेवल Keras API का उपयोग करके न्यूरल नेटवर्क लेयर्स बनाएं और मॉडल को कंपाइल करें।
- मशीन लर्निंग मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए इमेज और संरचित डेटा को तैयार और प्रीप्रोसेस करें।
- इमेज क्लासिफिकेशन और रिग्रेशन जैसे कार्यों के लिए न्यूरल नेटवर्क को प्रशिक्षित और मूल्यांकन करें।
- प्रशिक्षण प्रदर्शन को अनुकूलित करने के लिए tf.data API का उपयोग करके आधुनिक डेटा पाइपलाइन लागू करें।
- वास्तविक दुनिया के इन्फेरेंस के लिए प्रशिक्षित मॉडल को सेव, लोड और डिप्लॉय करें।
यह कोर्स आवश्यक मशीन लर्निंग परिभाषाओं और tensors के मुख्य यांत्रिकी (core mechanics) से शुरू होता है, जिसके बाद आपको अपना पहला न्यूरल नेटवर्क बनाने और ट्यून करने के लिए मार्गदर्शन किया जाता है। फिर आप व्यावहारिक इमेज क्लासिफिकेशन वर्कफ़्लो और अपने मॉडल को सेव करने और प्रबंधित करने के लिए आधुनिक सर्वोत्तम प्रथाओं की ओर बढ़ेंगे।
यह कोर्स उन शुरुआती लोगों के लिए डिज़ाइन किया गया है जिन्हें Python प्रोग्रामिंग की बुनियादी समझ है और जो आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के क्षेत्र में प्रवेश करना चाहते हैं; मशीन लर्निंग या उन्नत गणित का कोई पूर्व अनुभव आवश्यक नहीं है।
डीप लर्निंग में अपनी नींव बनाने और TensorFlow में महारत हासिल करने के लिए आज ही पढ़ना शुरू करें।
कोर्स की सामग्री
आपको क्या मिलेगा
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📜
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। -
🎧
ऑडियो संस्करण शामिल
चलते-फिरते सीखें — स्क्रीन की ज़रूरत नहीं -
♾️
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 और Python: डीप लर्निंग मॉडल का निर्माण
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 और Python: डीप लर्निंग मॉडल का निर्माण
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 (7)
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।
इसके प्रवाह का सचमुच आनंद लिया। उदाहरण एकदम सही थे और मुझे सामग्री को जल्दी समझने में मदद मिली। बहुत अच्छा मूल्य।
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।
यहाँ एक अच्छी नींव बनी है। कुछ स्पष्टीकरण ज़्यादा स्पष्ट हो सकते थे, और गति थोड़ी असंगत थी, लेकिन कुल मिलाकर यह एक मूल्यवान सीखने का अनुभव था।
यह एक ठीक-ठाक परिचय है। अधिक विविध उदाहरणों और मॉड्यूल के बीच थोड़े बेहतर प्रवाह से लाभ हो सकता है।
मुझे यकीन नहीं है कि यह सीखने का सबसे अच्छा तरीका था। उदाहरण थोड़े पुराने लगे, और समग्र संरचना भ्रमित करने वाली थी। इसे समझने के लिए मुझे बाहरी संसाधनों की आवश्यकता पड़ी।
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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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