अपना मार्ग मास्टर करें

यह परिचयात्मक पुस्तक वेब, मोबाइल, क्लाउड और एम्बेडेड रनटाइम के लिए कंप्यूटर दृष्टि, प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी), और अनुक्रम मॉडलिंग जैसे सबसे सामान्य एमएल परिदृश्यों को लागू करने का तरीका सीखने के लिए एक कोड-प्रथम दृष्टिकोण प्रदान करती है।

यह पुस्तक केरस के साथ डीप लर्निंग का एक व्यावहारिक, व्यावहारिक परिचय है।

ठोस उदाहरण, न्यूनतम सिद्धांत, और दो उत्पादन-तैयार पायथन फ्रेमवर्क- स्किकिट-लर्न और टेन्सरफ्लो- का उपयोग करके यह पुस्तक आपको बुद्धिमान प्रणालियों के निर्माण के लिए अवधारणाओं और उपकरणों की सहज समझ हासिल करने में मदद करती है।

यह डीप लर्निंग पाठ्यपुस्तक एक संसाधन है जिसका उद्देश्य छात्रों और चिकित्सकों को सामान्य रूप से मशीन लर्निंग और विशेष रूप से डीप लर्निंग के क्षेत्र में प्रवेश करने में मदद करना है।

यह पुस्तक तंत्रिका नेटवर्क पर सैद्धांतिक पृष्ठभूमि प्रदान करती है। यह TensorFlow का उपयोग नहीं करता है, लेकिन अधिक सीखने में रुचि रखने वाले छात्रों के लिए एक बढ़िया संदर्भ है।

व्यापक तकनीकी श्रोताओं के लिए TensorFlow.js की बुनियादी बातों के लिए एक हैंड्स-ऑन एंड-टू-एंड दृष्टिकोण। एक बार जब आप इस पुस्तक को समाप्त कर लेते हैं, तो आपको पता चल जाएगा कि TensorFlow.js के साथ उत्पादन-तैयार डीप लर्निंग सिस्टम कैसे बनाया और तैनात किया जाए।

TensorFlow लाइब्रेरी के मुख्य लेखकों द्वारा लिखित, यह पुस्तक आपके ब्राउज़र में या Node.

TensorFlow टीम के सहयोग से विकसित किया गया, यह कोर्स TensorFlow Developer Specialization का हिस्सा है और आपको TensorFlow का उपयोग करने के लिए सर्वोत्तम अभ्यास सिखाएगा।

TensorFlow टीम और Udacity द्वारा विकसित इस ऑनलाइन पाठ्यक्रम में, आप सीखेंगे कि TensorFlow के साथ गहन शिक्षण एप्लिकेशन कैसे बनाएं।

TensorFlow डेवलपर द्वारा सिखाए गए इस चार-कोर्स विशेषज्ञता में, आप TensorFlow में स्केलेबल AI-संचालित एल्गोरिदम बनाने के लिए उपयोग किए जाने वाले टूल और सॉफ़्टवेयर डेवलपर्स का पता लगाएंगे।

TensorFlow APIs के साथ मशीन लर्निंग क्रैश कोर्स आकांक्षी मशीन लर्निंग प्रैक्टिशनर्स के लिए एक सेल्फ-स्टडी गाइड है। इसमें वीडियो व्याख्यान, वास्तविक दुनिया के मामले के अध्ययन और व्यावहारिक अभ्यास अभ्यास के साथ पाठों की एक श्रृंखला है।

MIT के इस कोर्स में, आप गहन शिक्षण एल्गोरिदम का मूलभूत ज्ञान प्राप्त करेंगे और TensorFlow में तंत्रिका नेटवर्क बनाने का व्यावहारिक अनुभव प्राप्त करेंगे।

पांच पाठ्यक्रमों में, आप डीप लर्निंग की नींव सीखेंगे, समझेंगे कि तंत्रिका नेटवर्क कैसे बनाएं, और सफल मशीन लर्निंग प्रोजेक्ट्स का नेतृत्व करना और एआई में करियर बनाना सीखें। आप न केवल सिद्धांत में महारत हासिल करेंगे, बल्कि यह भी देखेंगे कि यह उद्योग में कैसे लागू होता है।

आपने मॉडल बनाना और प्रशिक्षित करना सीखा है। अब इस चार-कोर्स विशेषज्ञता में अपने मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए विभिन्न परिनियोजन परिदृश्यों को नेविगेट करना और डेटा का अधिक प्रभावी ढंग से उपयोग करना सीखें।

यह विशेषज्ञता सॉफ्टवेयर और ML इंजीनियरों के लिए है, जिन्हें TensorFlow की बुनियादी समझ है, जो शक्तिशाली मॉडल बनाने के लिए उन्नत TensorFlow सुविधाओं को सीखकर अपने ज्ञान और कौशल सेट का विस्तार करना चाहते हैं।

जानें कि आप अपने अत्याधुनिक अनुसंधान पर अधिक ध्यान कैसे दे सकते हैं, या अपने ग्राहकों या जिस कंपनी के लिए आप वेब-आधारित मशीन लर्निंग के साथ काम करते हैं, उसके लिए भविष्य के काम में अपने वेब ऐप्स में सुपर पॉवर प्रदान कर सकते हैं।

कौरसेरा की इस ऑनलाइन विशेषज्ञता का उद्देश्य गणित और मशीन लर्निंग की खाई को पाटना है, आपको अंतर्निहित गणित में तेजी लाने के लिए एक सहज समझ का निर्माण करना है, और इसे मशीन लर्निंग और डेटा साइंस से जोड़ना है।

MIT के इस परिचयात्मक पाठ्यक्रम में मैट्रिक्स सिद्धांत और रेखीय बीजगणित शामिल हैं। उन विषयों पर जोर दिया जाता है जो अन्य विषयों में उपयोगी होंगे, जिनमें समीकरणों की प्रणाली, सदिश स्थान, निर्धारक, आइगेनवैल्यू, समानता और सकारात्मक निश्चित मैट्रिसेस शामिल हैं।

एमआईटी से यह परिचयात्मक कलन पाठ्यक्रम अनुप्रयोगों के साथ एक चर के कार्यों के भेदभाव और एकीकरण को शामिल करता है।

संभाव्यता और सांख्यिकी का एक दृश्य परिचय।

यह पुस्तक सांख्यिकीय सीखने के क्षेत्र का एक सुलभ अवलोकन प्रदान करती है, मशीन सीखने में मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए आवश्यक डेटासेट की विशाल और जटिल दुनिया को समझने के लिए एक आवश्यक टूलसेट।

TensorFlow का उपयोग करके Responsible AI अभ्यासों को अपने ML कार्यप्रवाह में एकीकृत करने का तरीका जानें।

Google की यह गाइडबुक आपको मानव-केंद्रित AI उत्पाद बनाने में मदद करेगी। यह आपको सामान्य गलतियों से बचने, उत्कृष्ट अनुभव डिज़ाइन करने और एआई-संचालित एप्लिकेशन बनाते समय लोगों पर ध्यान केंद्रित करने में सक्षम बनाएगा।

Google के MLCC के भीतर यह एक घंटे का मॉड्यूल शिक्षार्थियों को विभिन्न प्रकार के मानवीय पूर्वाग्रहों से परिचित कराता है जो प्रशिक्षण डेटा में प्रकट हो सकते हैं, साथ ही उनके प्रभावों की पहचान करने और उनका मूल्यांकन करने की रणनीति भी।