मशीन सीखने और गहरे सीखने के लिए TensorFlow नींव

पारंपरिक सॉफ्टवेयर विकास से कृत्रिम बुद्धिमत्ता में संक्रमण के लिए बुद्धिमान एल्गोरिदम बनाने और स्केल करने के लिए सही उपकरणों को नियंत्रित करने की आवश्यकता होती है। यह पाठ्य-आधारित पाठ्यक्रम आपको TensorFlow, मशीन लर्निंग और गहरे लर्निंग मॉडल बनाने के लिए उद्योग मानक फ्रेमवर्क से परिचित कराता है। आप नियम आधारित कोड लिखने से डेटा से सीखने वाली प्रणाली डिजाइन करने में परिवर्तन करेंगे। चरण-दर-चरण व्याख्याओं को पढ़कर और स्पष्ट कोड स्निपेट का विश्लेषण करके, आप समझेंगे कि तंत्रिका नेटवर्क कैसे बनाएं, उन्हें वास्तविक दुनिया के डेटा सेट पर प्रशिक्षित करें, और उन्हें व्यावहारिक तैनाती के लिए तैयार करें। आप क्या सीखेंगे: - मशीन लर्निंग, न्यूरल नेटवर्क और टेन्सर ऑपरेशन की बुनियादी अवधारणाओं को समझें। - सहज केरस एपीआई का उपयोग करके गहरे सीखने के मॉडल बनाएं और संकलित करें। - छवि डेटा सेट पर मॉडलों को प्रशिक्षित करके कंप्यूटर विजन समाधान लागू करना। - आधुनिक TensorFlow डेटा उपयोगिताओं का उपयोग कर कुशल डेटा पाइपलाइनों को कॉन्फ़िगर करें. - मॉडल की सटीकता में सुधार के लिए अनुकूलन तकनीकों, हानि कार्यों और सक्रियण कार्यों का उपयोग करें। -वेब, मोबाइल या क्लाउड वातावरण में तैनाती के लिए प्रशिक्षित मॉडल तैयार करना। पाठ्यक्रम मूल मशीनों की सीखने की परिभाषाओं और बुनियादी गणितीय अवधारणाओं से प्रारंभ होता है, इसके बाद आपको स्पष्ट कोड के माध्यम से मार्गदर्शन किया जाता है, प्रशिक्षण और तंत्रिका नेटवर्क का परीक्षण किया जाता है. आप सरल रैखिक पुनरावृत्ति मॉडल से लेकर जटिल पैटर्न पहचान के लिए डिज़ाइन किए गए बहु-स्तरीय नेटवर्क तक प्रगति करेंगे. यह पाठ्यक्रम सॉफ्टवेयर डेवलपर्स और कंप्यूटर विज्ञान के उत्साही लोगों के लिए डिज़ाइन किया गया है जो उन्नत गणित या मशीन लर्निंग में किसी पूर्व पृष्ठभूमि की आवश्यकता के बिना एआई के क्षेत्र में प्रवेश करना चाहते हैं। आधुनिक कृत्रिम बुद्धिमत्ता में अपनी व्यावहारिक नींव बनाने के लिए आज से ही पढ़ना शुरू करें।