TensorFlow और Cloud ML Engine के साथ डीप लर्निंग

डीप लर्निंग जटिल समस्याओं को हल करने के तरीके को बदल रही है, इमेज रिकग्निशन से लेकर नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग तक। इन शक्तिशाली न्यूरल नेटवर्कों को बनाने और स्केल करने के लिए, आपको आधुनिक मशीन लर्निंग फ्रेमवर्क और क्लाउड इंफ्रास्ट्रक्चर की ठोस समझ होनी चाहिए। यह टेक्स्ट-आधारित कोर्स आपको मूलभूत मशीन लर्निंग अवधारणाओं से लेकर परिष्कृत डीप लर्निंग मॉडल को डिप्लॉय करने तक मार्गदर्शन करता है। आप सीखेंगे कि स्वच्छ TensorFlow कोड कैसे लिखें, न्यूरल नेटवर्क को कैसे संरचित करें, और डिस्ट्रीब्यूटेड ट्रेनिंग और प्रेडिक्शन के लिए क्लाउड-आधारित मशीन लर्निंग इंजन का लाभ कैसे उठाएं। आप क्या सीखेंगे: - न्यूरॉन्स, एक्टिवेशन फ़ंक्शन और बैकप्रॉपैगेशन सहित न्यूरल नेटवर्क की मुख्य वास्तुकला को समझें। - इमेज प्रोसेसिंग के लिए कनवोल्यूशनल न्यूरल नेटवर्क (CNNs) और सीक्वेंशियल डेटा के लिए रिकरंट न्यूरल नेटवर्क (RNNs) बनाएं। - डेटा में छिपे हुए पैटर्न को खोजने के लिए ऑटोएन्कोडर और क्लस्टरिंग जैसी अनसुपरवाइज्ड लर्निंग तकनीकों को लागू करें। - हाई-लेवल Keras API और आधुनिक निष्पादन वर्कफ़्लो का उपयोग करके स्वच्छ, आधुनिक TensorFlow कोड लिखें। - अपनी गणनाओं को स्केल करने के लिए Cloud ML Engine पर डिस्ट्रीब्यूटेड ट्रेनिंग जॉब्स को कॉन्फ़िगर और रन करें। - रियल-टाइम और बैच प्रेडिक्शन के लिए प्रशिक्षित मॉडल को क्लाउड पर डिप्लॉय करें। यह कोर्स बुनियादी मशीन लर्निंग शब्दावली और डीप लर्निंग की मूलभूत अवधारणाओं से शुरू होता है। फिर आप अपने मॉडल को डिज़ाइन करने, प्रशिक्षित करने और अंततः क्लाउड वातावरण में माइग्रेट करने के लिए संरचित लिखित स्पष्टीकरणों और चरण-दर-चरण कोड स्निपेट्स के माध्यम से आगे बढ़ेंगे। यह कोर्स Python की बुनियादी समझ रखने वाले शुरुआती लोगों के लिए डिज़ाइन किया गया है। TensorFlow, डीप लर्निंग, या क्लाउड प्लेटफॉर्म के साथ किसी पूर्व अनुभव की आवश्यकता नहीं है। आज ही अपने स्वयं के डीप लर्निंग मॉडल बनाना और स्केल करना शुरू करें।