WalkSelf · এআই, প্রযুক্তি ও প্রকৌশল · এআই এবং মেশিন লার্নিং

ডিপ লার্নিং

কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্কের জগতে প্রবেশ করুন। TensorFlow এবং PyTorch-এর মতো ফ্রেমওয়ার্ক ব্যবহার করে জটিল কাজের জন্য ডিপ লার্নিং মডেল তৈরি, প্রশিক্ষণ এবং অপ্টিমাইজ করতে শিখুন।

125 courses

💼 চাকরির জন্য প্রস্তুত 🎓 সার্টিফিকেটসহ

ডিপ লার্নিং

Scalable Machine Learning-এর জন্য TensorFlow Feature Columns

PyTorch এবং NumPy-এর সাহায্যে Gradient Descent ভিজ্যুয়ালাইজ করা

PyTorch এক্সারসাইজ ব্যবহার করে ইমেজ ক্লাসিফিকেশন মডেল ট্রেনিং

TensorFlow tf.data API দিয়ে ডেটা পাইপলাইন তৈরি করা

Concrete Functions ব্যবহার করে TensorFlow মডেল থেকে TensorFlow Lite-এ রূপান্তর

এআই এবং মেশিন লার্নিং-এ নিউরাল নেটওয়ার্কের ভিত্তি

JAX এবং Flax দিয়ে নিউরাল নেটওয়ার্ক ট্রেনিং এবং টেস্টিং

Pre-trained EfficientNet-এর সাহায্যে PyTorch Image Classification

অ্যানোমালি ডিটেকশনের জন্য অটোএনকোডার তৈরি ও অপটিমাইজ করুন

কাস্টম ডিপ লার্নিং মডেলের জন্য Keras Functional API

LSTM নেটওয়ার্ক: গ্রেডিয়েন্ট, অ্যাক্টিভেশন এবং স্থায়িত্ব

Deep Neural Network Behavior: Understanding and Improving Models-এর আচরণ: মডেল বোঝা এবং উন্নত করা

Deep Learning-এ Activation Functions বোঝা

ইমেজ ক্লাসিফিকেশনের জন্য নিউরাল নেটওয়ার্কের মৌলিক বিষয়সমূহ

JAX এবং Flax-এ ডিপ লার্নিং অপ্টিমাইজার

PyTorch-এ ডিপ লার্নিং লস ফাংশন

গ্রাফ নিউরাল নেটওয়ার্ক এবং গ্রাফে ডিপ লার্নিংয়ের পরিচিতি

PyTorch দিয়ে একদম নতুন থেকে Custom Image Classification

Python-এর সাথে ডিপ লার্নিং-এর ভিত্তি

Deep Learning Essentials

ডিপ লার্নিংয়ের মৌলিক বিষয়: আপনার প্রথম Keras Sequential মডেল তৈরি করুন

Keras দিয়ে বাইনারি ক্লাসিফিকেশন: আপনার প্রথম নিউরাল নেটওয়ার্ক তৈরি করুন

TensorFlow Foundations: Python দিয়ে মেশিন লার্নিংয়ের একটি ব্যবহারিক নির্দেশিকা

Ubuntu Linux-এ TensorFlow ইনস্টলেশন এবং এনভায়রনমেন্ট সেটআপ