पायटोरच, केरस तथा टेन्सरफ्लो के साथ गहरे सीखने का परिचय — LearnFlat

पायटोरच, केरस तथा टेन्सरफ्लो के साथ गहरे सीखने का परिचय

न्यूरॉन नेटवर्क में एक मजबूत नींव बनाएं, सीखते हुए कि कैसे डिजाइन, ट्रेन और तीन सबसे लोकप्रिय पायथन फ्रेमवर्क का उपयोग करके गहरे सीखने के मॉडल तैनात करें।

4.5 (4,232) ⏱ 1 घंटे 55 मिनट 📚 6 पाठ 🎧 ऑडियो संस्करण

इस कोर्स के बारे में

गहन सीखना आधुनिक कृत्रिम बुद्धिमत्ता के पीछे की प्रमुख शक्ति है, जो कंप्यूटर दृष्टि से लेकर प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण तक सब कुछ को शक्ति प्रदान करती है। यह पाठ्य-आधारित पाठ्यक्रम आपको पूर्ण प्रारंभिक से लेकर आत्मविश्वास से गहरे सीखने की वास्तुकला का निर्माण करने तक मार्गदर्शन करेगा. आप तीन औद्योगिक मानक फ्रेमवर्कों: PyTorch, Keras, और TensorFlow में उन्हें लागू करने के लिए स्वच्छ, आधुनिक Python कोड लिखने से पहले न्यूरल नेटवर्क के मूल गणितीय और वैचारिक आधारों को सीखेंगे. आप क्या सीखेंगे: - न्यूरल नेटवर्क की मूल अवधारणाओं को समझें, जिसमें सक्रियण फंक्शन, बैकप्रोपैगेशन और लॉस फंक्शन शामिल हैं। - तेजी से प्रोटोटाइप और उच्च स्तरीय सार के लिए केरास का उपयोग करते हुए गहरे सीखने के मॉडल का निर्माण और प्रशिक्षण। - शक्तिशाली PyTorch और TensorFlow APIs का उपयोग करके लचीली और कस्टम न्यूरल नेटवर्क आर्किटेक्चर डिजाइन करें। मॉडल के प्रदर्शन में सुधार के लिए आधुनिक अनुकूलन तकनीक, नियमितीकरण और हाइपरपैरामीटर ट्यूनिंग का उपयोग करना। - मूलभूत कंप्यूटर दृष्टि और प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण मॉडल का पता लगाएं, जिसमें कन्वोल्यूशनल और रिकर्शनल नेटवर्क शामिल हैं। आधुनिक यंत्रों के आविष्कार के साथ ही यंत्रों के उपयोग के लिए आवश्यक उपकरणों का आविष्कार हुआ। यात्रा आवश्यक शब्दावली और तंत्रिका नेटवर्क के गणितीय सिद्धांतों से शुरू होती है। वहां से, आप चरण-दर-चरण लिखित व्याख्याओं और कोड स्निपेट में संक्रमण करेंगे जो प्रत्येक फ्रेमवर्क की अद्वितीय ताकतों और वाक्य संरचना को उजागर करते हैं। यह पाठ्यक्रम उन महत्वाकांक्षी डाटा वैज्ञानिकों, सॉफ्टवेयर इंजीनियरों और तकनीकी उत्साहियों के लिए डिज़ाइन किया गया है जो गहरे सीखने के लिए नए हैं और एक व्यापक, फ्रेमवर्क-अज्ञात परिचय चाहते हैं। पायथन प्रोग्रामिंग के साथ बुनियादी परिचितता अनुशंसित है, लेकिन मशीन सीखने के साथ कोई पूर्व अनुभव की आवश्यकता नहीं है। आधुनिक शिक्षा के लिए आधुनिक शिक्षा पद्धति का विकास करना आवश्यक है।

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।
  • 🎧 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
    1 घंटे 55 मिनट व्यावहारिक सामग्री

समीक्षाएँ (5)

Andrés Castro EC सत्यापित शिक्षार्थी
★ 4 · 2026-04-30T09:51:58+00:00

मेरी अपेक्षाओं से बढ़कर! संरचना तार्किक थी, और वास्तविक दुनिया के परिदृश्यों ने वास्तव में सीखने को मजबूत करने में मदद की। महान मूल्य।

Petra Eriksson SE
★ 5 · 2026-04-23T11:10:58+00:00

एक अच्छी शुरुआत। संरचना ज्यादातर स्पष्ट थी, लेकिन काश कुछ और वास्तविक दुनिया के उदाहरण होते। फिर भी, बहुत कुछ सीखा।

Hla Myo MM सत्यापित शिक्षार्थी
★ 4 · 2026-01-26T05:24:58+00:00

इसका प्रवाह वास्तव में पसंद आया। चर्चा किए गए व्यावहारिक अनुप्रयोग बिल्कुल सही थे। बढ़िया कोर्स!

আব্দুল জব্বার BD
★ 5 · 2025-08-16T05:15:58+00:00

वाह, क्या शानदार सीखने का अनुभव रहा। चर्चा किए गए वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोग इतने प्रासंगिक थे। मैं पहले से ही जो सीखा है उसे लागू कर रहा हूँ।

Martín López UY सत्यापित शिक्षार्थी
★ 3 · 2025-07-31T08:34:58+00:00

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।

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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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