Neural Networks from Scratch with Python

আপনি কি কখনও মেশিন লার্নিং-এর "ব্ল্যাক বক্স"-এর ভিতরে দেখতে চেয়েছেন? এই কোর্সটি উচ্চ-স্তরের লাইব্রেরিগুলির উপর নির্ভর না করে মৌলিক নীতিগুলির উপর মনোযোগ দিয়ে, স্ক্র্যাচ থেকে একটি নিউরাল নেটওয়ার্ক তৈরির প্রক্রিয়ার মাধ্যমে আপনাকে গাইড করে নিউরাল নেটওয়ার্কগুলিকে রহস্যমুক্ত করে। আপনি নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি আসলে কীভাবে শেখে সে সম্পর্কে একটি গভীর এবং স্বজ্ঞাত ধারণা অর্জন করবেন। শেষ পর্যন্ত, আপনি একটি কার্যকরী নিউরাল নেটওয়ার্কের জন্য কোড লিখে ফেলবেন, আধুনিক কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (AI)-কে চালিত করা forward propagation, backpropagation, এবং gradient descent-এর অপরিহার্য কৌশলগুলি উপলব্ধি করতে পারবেন। আপনি যা শিখবেন: - একটি নিউরনের মূল উপাদানগুলি বুঝুন, যার মধ্যে রয়েছে weights, biases, এবং activation functions। - ইনপুট ডেটা থেকে পূর্বাভাস তৈরি করতে forward propagation প্রক্রিয়াটি প্রয়োগ করুন। - দক্ষতার সাথে error gradients গণনা করতে backpropagation অ্যালগরিদমে দক্ষতা অর্জন করুন। - পুনরাবৃত্তিমূলকভাবে নেটওয়ার্ক weights আপডেট করতে এবং মডেলের নির্ভুলতা উন্নত করতে gradient descent প্রয়োগ করুন। - পরিষ্কার, সুসংগঠিত এবং পুনরায় ব্যবহারযোগ্য কোডের জন্য Python ক্লাস ব্যবহার করে আপনার নেটওয়ার্কের কাঠামো তৈরি করুন। - একটি ব্যবহারিক শ্রেণীকরণ (classification) সমস্যা সমাধানের জন্য আপনার সম্পূর্ণ নেটওয়ার্ক তৈরি এবং প্রশিক্ষণ দিন। - স্পষ্ট, ধাপে ধাপে লিখিত ব্যাখ্যার মাধ্যমে ডিপ লার্নিং-এর পিছনের অপরিহার্য গণিতটি উপলব্ধি করুন। কোর্সটি পারসেপ্ট্রন (perceptrons) এবং নেটওয়ার্ক আর্কিটেকচারের মৌলিক তত্ত্ব দিয়ে শুরু হয়, তারপর ব্যবহারিক কোডিং অনুশীলনে চলে যায় যেখানে আপনি প্রতিটি উপাদান অংশ অংশ করে প্রয়োগ করবেন। আমরা আপনার তৈরি করা নেটওয়ার্কটিকে একটি ডেটাসেটে প্রশিক্ষণ দেওয়ার মাধ্যমে শেষ করব। এই কোর্সটি নতুনদের জন্য ডিজাইন করা হয়েছে। Python সিনট্যাক্সের সাথে প্রাথমিক পরিচিতি সহায়ক, তবে মেশিন লার্নিং বা জটিল গণিতের পূর্ব অভিজ্ঞতা প্রয়োজন নেই। আমরা প্রথম নীতিগুলি থেকে সবকিছু ব্যাখ্যা করি। আজই ডিপ লার্নিং-এর একটি মৌলিক বোঝার দিকে আপনার যাত্রা শুরু করুন।