कैसे अपने पाइथन और एअर स्किल्स को केरस, पाइटरॉच, टेंसरफ्लो और अधिक के साथ अपग्रेड करें

कृत्रिम बुद्धिमत्ता और मशीन लर्निंग आश्चर्यजनक तरीकों से हमारे जीवन को सरल बना रहे हैं। वे लगातार, उच्च मात्रा, कम्प्यूटरीकृत कार्यों को मज़बूती से और बिना थकान के करते हैं। AI प्रगतिशील लर्निंग एल्गोरिदम के माध्यम से अपनाता है और आपको बड़ी सटीकता के साथ डेटा का गहरा अर्थ दे सकता है।

पायथन, एक प्रोग्रामिंग भाषा के रूप में, किसी भी एप्लिकेशन में एकीकृत होता है। चूंकि यह तंत्रिका नेटवर्क स्थापित करने के लिए अच्छी तरह से अनुकूल है (जो AI की नींव बनाता है), वे विभिन्न क्षेत्रों में लोकप्रियता हासिल कर रहे हैं। यदि आप इस उद्योग में काम कर रहे हैं, तो इस कौशल को विकसित करने का सबसे अच्छा तरीका है नामांकन करके पायथन और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस कोर्स बंडल.

बंडल में क्या है?

नौ-कोर्स बंडल में पायथन और एआई के सभी पहलुओं को शामिल किया गया है। यदि आप अभी शुरुआत कर रहे हैं, तो शुरुआती लोगों के लिए पायथन पर मूलभूत पाठ्यक्रम हैं। आप यह भी सीखेंगे कि कैसे उपयोग करना है

1. शुरुआती के लिए पायथन: पायथन प्रोग्रामिंग भाषा की सभी मूल बातें जानें। छोटे ऐप बनाने के लिए कोड की अपनी पहली पंक्तियों को लिखने से लेकर, इस भाषा को सीखने के लिए चरण-दर-चरण तरीके से सब कुछ संरचित है।
2. पायथन विकास के लिए मूल बातें: पायथन की मूल अवधारणाएं। पहले के पाठ्यक्रम में आपने जो कुछ भी सीखा है, उसे संशोधित करने के लिए ऐसा करें।
3. डाटा साइंस और मशीन लर्निंग ए-जेड का परिचय: इस कोर्स को अलग से डेटा विज्ञान, अजगर और संबंधित उपकरणों को सीखने और उन्हें उपयोग करने के तरीके को समझने के लिए संरचित किया गया है। यह आपके पाइथन कोड को लिखने के लिए ज्यूपिटर और पाइक्रोम की स्थापना करते हुए सांख्यिकीय सूत्र के साथ शुरू होता है।
4. पायथन में एआई - एक एच 2 ओ दृष्टिकोण: H2O एक स्केलेबल और स्वचालित प्रणाली है जो डेटा साइंस के ग्रन्ट कार्य करता है जबकि प्रोग्रामर बैक-एंड में अधिक जटिल कार्य विवरण को परिष्कृत करता है। बुनियादी अवधारणाओं को हासिल करने के बाद, आप वास्तविक जीवन डेटा पर कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क (ANN) और डीप न्यूरल नेटवर्क (DNN) को लागू करना सीखेंगे।
5. एएनएन और डीप लर्निंग के लिए मास्टर पियरटेक: यह एक पूर्ण तंत्रिका नेटवर्क और PyTorch और Python के साथ गहन शिक्षण पाठ्यक्रम है। यह PyTorch पर पूर्ण विस्तार में जाता है और उन्हें विभिन्न गहन शिक्षण मॉडल में कैसे लागू किया जाए। आप छवि वर्गीकरण के लिए सामान्य मशीन लर्निंग एल्गोरिदम को निष्पादित करना सीखेंगे।
6. OpenCV और डीप लर्निंग के साथ इमेज प्रोसेसिंग और विश्लेषण बूटकैम्प: पायथन का उपयोग करके व्यावहारिक छवि प्रसंस्करण और कंप्यूटर विज़न कार्यों के लिए एक पूर्ण मार्गदर्शिका। यह केरस और टेन्सरफ्लो के महत्वपूर्ण पहलुओं को शामिल करता है और छवियों और हस्तांतरण सीखने के लिए गहन शिक्षण मॉडल के बारे में सीखता है।
7. डीप लर्निंग और एआई के लिए केरस बूटकैंप: यह व्यावहारिक मशीन और गहन सीखने के लिए केरस पर एक पूर्ण पाठ्यक्रम है। आप डेटा विज्ञान तकनीकों को लागू करने के लिए जुपिटर नोटबुक के बारे में भी सीखेंगे।
8. आर के साथ प्री-प्रोसेस और विज़ुअलाइज़ डेटा: यह कोर्स आपको डेटा साइंस, डेटा रिलेशनशिप और विज़ुअलाइज़ेशन की एक बुनियादी समझ देता है। यह आपको सिखाएगा कि डेटा अपव्यय और विज़ुअलाइज़ेशन तकनीकों के लिए R में Tidyverse और Dplyr का उपयोग कैसे करें। आप यह भी सीखेंगे कि R स्टूडियो में डेटा पूर्व-प्रसंस्करण और तकरार कैसे करें।
9. व्यावहारिक डेटा प्रसंस्करण और विज़ुअलाइज़ेशन प्रशिक्षण के साथ आर: डेटा दृश्य और विश्लेषण के लिए Dplyr और ggplot2 R पैकेज पर गहन चर्चा। आप उन तकनीकों के बारे में भी जानेंगे जो विशिष्ट डेटा समस्याओं के लिए सबसे उपयुक्त हैं।

जब एआई कर्षण प्राप्त कर रहा है, तो हम अभी तक कुछ बनाने से जुड़ी समस्याओं से जूझ नहीं रहे हैं, जो हमें चींटियों के इलाज के तरीके का इलाज कर सकते हैं। इस पहलू पर एक दिलचस्प TED वीडियो है

पायथन के साथ डेटा साइंस और एआई जानें

पाठ्यक्रम डेटा विज्ञान अवधारणाओं को मास्टर करने के लिए विभिन्न पायथन पुस्तकालयों को कवर करते हैं और बड़े डेटा उपकरण (Keras, Tensorflow)। कोई फर्क नहीं पड़ता कि आप जो भी उद्योग में हैं, डेटा विज्ञान के बारे में जानने से आपको बेहतर नौकरी पाने में मदद मिलेगी। सौदा केवल $ 40 के लिए उपलब्ध है.

राहुल सहगल (133 लेख प्रकाशित)

आई केयर स्पेशियलिटी में अपनी M.Optom डिग्री के साथ, राहुल ने कॉलेज में कई वर्षों तक व्याख्याता के रूप में काम किया। दूसरों को लिखना और पढ़ाना हमेशा उनका जुनून रहा है। वह अब तकनीक के बारे में लिखते हैं और इसे उन पाठकों के लिए सुपाच्य बनाते हैं जो इसे अच्छी तरह से नहीं समझते हैं।

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