इस कोर्स ने मेरी उम्मीदों को पार कर दिया। चर्चा किए गए वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोग अविश्वसनीय रूप से उपयोगी हैं। बहुत बढ़िया काम!
Fine-Tuning Transformers और LLMs: BERT से LLaMA तक
चरण-दर-चरण लिखित स्पष्टीकरण और कोड का उपयोग करके Hugging Face के माध्यम से BERT, Phi-2 और LLaMA जैसे शक्तिशाली भाषा मॉडल को अनुकूलित, अनुकूलित (optimize) और तैनात करना सीखें।
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एआई प्रशिक्षक
किसी भी पाठ के बारे में पूछें और तुरंत, कभी भी स्पष्ट उत्तर पाएँ। -
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कभी भी शुरू करें
कोई शेड्यूल या डेडलाइन नहीं — अपनी गति से, जब चाहें तब सीखें। -
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हिंदी में
पाठ, कार्य और प्रमाणपत्र — सब कुछ पूरी तरह आपकी भाषा में।
इस कोर्स के बारे में
आपको क्या मिलेगा
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समापन प्रमाणपत्र
अपने LinkedIn प्रोफ़ाइल में जोड़ें -
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व्यक्तिगत AI ट्यूटर
किसी पाठ में अटक गए? अपने बिल्ट-इन ट्यूटर से कभी भी, कुछ भी पूछो। -
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ऑडियो संस्करण शामिल
चलते-फिरते सीखें — स्क्रीन की ज़रूरत नहीं -
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लाइफटाइम एक्सेस
कभी भी लौटें, समाप्ति नहीं -
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फ़ोन या कंप्यूटर
कहीं भी, किसी भी डिवाइस पर -
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14-दिन वापसी
बिना सवाल -
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छोटा और केंद्रित
2 घंटे 54 मिनट व्यावहारिक सामग्री
समीक्षाएँ (9)
शानदार सीखने का अनुभव। गति एकदम सही थी, और उदाहरणों ने अवधारणाओं को अच्छी तरह से मजबूत किया। बहुत बढ़िया!
कंटेंट वाकई शानदार है। साफ़ एक्सप्लेनेशन और लॉजिकल स्ट्रक्चर ने सीखना बहुत आसान बना दिया। बढ़िया वैल्यू।
यहाँ ठोस सामग्री है। हालाँकि कुछ मॉड्यूल और विस्तृत हो सकते थे, समग्र मूल्य और प्रयोज्यता उच्च है। अच्छा काम!
हम्म, मुझे यकीन नहीं है कि यह इसे सीखने का सबसे अच्छा तरीका था। कुछ अवधारणाओं को थोड़ा सरसरी तौर पर समझाया गया था, और उदाहरण हमेशा स्पष्ट नहीं थे।
हम्म, मैं इसके बारे में निश्चित नहीं हूँ। कुछ स्पष्टीकरण भ्रमित करने वाले थे, और उदाहरण हमेशा फिट नहीं लगते थे। काश यह ज़्यादा स्पष्ट होता।
इसे सचमुच पसंद किया। उदाहरण बहुत प्रासंगिक थे और अवधारणाओं को पुष्ट करने में मदद की। प्रस्तुतकर्ता की ऊर्जा भी शानदार थी।
मूल्यवान सामग्री, अच्छी तरह से संरचित। कुछ उदाहरण थोड़े अमूर्त थे, लेकिन कुल मिलाकर एक अच्छा सीखने का अनुभव था।
कुल मिलाकर अच्छी सामग्री। कुछ हिस्से मेरे लिए थोड़े तेज थे, लेकिन समझने के लिए दिए गए उदाहरण मददगार थे।
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क्लाउड प्लेटफॉर्म पर TensorFlow के साथ सीक्वेंस मॉडल और NLP
LLM Optimization Basics: Compression और Fine-Tuning
LoRA और QLoRA के साथ LLM Fine-Tuning का परिचय
2. भाषा के प्रयोग के आधार :- भाषा के प्रयोग के आधार निम्नलिखित हैं।
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।
एक बार टॉप-अप करें, आधा भुगतान करें
रू 15,000 जोड़ें → 200 क्रेडिट प्राप्त करें, जिससे प्रत्येक कोर्स लगभग रू 1,875.00 में पड़ेगा। क्रेडिट कभी समाप्त नहीं होते।
क्रेडिट किसी भी कोर्स पर लागू और कभी समाप्त नहीं होते।