टेनसरफ्लो के साथ कंप्यूटर विज़न तथा सीएनएन

कम्प्यूटर विज़न मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए न्यूरल नेटवर्क द्वारा दृश्य डेटा की प्रक्रिया के बारे में ठोस समझ की आवश्यकता होती है. यह पाठ आधारित पाठ्यक्रम आपको टेन्सरफ्लो का उपयोग करते हुए छवि पहचान एल्गोरिदम की डिजाइन, प्रशिक्षण और परिष्करण के माध्यम से मार्गदर्शन करता है. आप मूलभूत मशीन लर्निंग अवधारणाओं को समझने से लेकर मजबूत कन्वोल्यूशनल न्यूरल नेटवर्क (सीएनएन) का निर्माण करने तक का संक्रमण करेंगे। छवि पूर्व-प्रसंस्करण, डेटा वृद्धि और मॉडल अनुकूलन का पता लगाकर, आप वास्तविक दुनिया की छवि वर्गीकरण चुनौतियों को संभालने के लिए आवश्यक व्यावहारिक कौशल प्राप्त करेंगे। आप क्या सीखेंगे: - संवहनी परतों, पूलिंग और फीचर निष्कर्षण के बुनियादी यांत्रिकी को समझें। - टेन्सरफ्लो और केरस का उपयोग करके छवि वर्गीकरण मॉडल बनाएं और प्रशिक्षित करें। - डेटा वृद्धि तकनीकों को लागू करें ताकि मॉडल सामान्यीकरण में सुधार हो। -इमेज लोडिंग के लिए टीएफ.डेटा एपीआई का उपयोग करते हुए आधुनिक डेटा पाइपलाइन लागू करना। -अनुकूलित दृष्टि कार्यों के लिए पूर्व प्रशिक्षित मॉडलों को अनुकूलित करके स्थानांतरण सीखने का लाभ उठाना। - नियमितीकरण, ड्रॉपआउट और सीखने की दर के अनुकूलन का उपयोग करके मॉडल प्रदर्शन को अनुकूलित करें। पाठ्यक्रम कोर शब्दावली और दृश्य पैटर्न मान्यता की बुनियादी अवधारणाओं के साथ शुरू होता है, चरण-दर-चरण कोड व्याख्याओं, मॉडल मूल्यांकन और अनुकूलन रणनीतियों में जाने से पहले। यह कोर्स डेवलपर्स, डाटा उत्साही और पायथन की बुनियादी समझ के साथ एआई प्रैक्टिशनर के लिए डिज़ाइन किया गया है। कोई पूर्व गहरा सीखने का अनुभव आवश्यक नहीं है। आज के समय में भी अपने प्रथम दर्शन के लिए भक्तिमार्ग का अनुसरण किया जाता है।