TECH की विशेष रीलर्निंग प्रणाली आपको विज़ुअल कॉर्टेक्स आर्किटेक्चर पर अपने ज्ञान और कौशल को सबसे शुद्ध  तरीके से अपडेट करने की अनुमति देगी"

न्यूरल नेटवर्क मॉडल के विकास और प्रशिक्षण के लिए असीमित संख्या में संसाधन हैं। इस संबंध में, केरस अपने उपयोग में आसानी, लचीलेपन और अन्य पुस्तकालयों के साथ अनुकूलता के कारण चिकित्सकों द्वारा सबसे व्यापक रूप से उपयोग किया जाने वाला बन गया है। यह ओपन सोर्स लाइब्रेरी डेवलपर्स को एक उच्च-स्तरीय एप्लिकेशन प्रोग्रामिंग इंटरफ़ेस प्रदान करती है, जो उन्हें तत्कालता के साथ डीप लर्निंग मॉडल बनाने की अनुमति देती है। इस तरह, यहयह छवि वर्गीकरण मॉडल के निर्माण में योगदान देता है जो स्नैपशॉट में विभिन्न वस्तुओं की पहचान कर सकता है। यह चेहरा पहचान प्रणाली, चिकित्सा छवि वर्गीकरण या जनरेटिव कला के निर्माण जैसे पहलुओं के लिए फायदेमंद है। 

इस संदर्भ में, TECH एक स्नातकोत्तर डिप्लोमा लागू करता है, जो कन्वेन्शनल न्यूरल नेटवर्क के साथ डीप कंप्यूटर विजन पर ध्यान केंद्रित करेगा। इस उद्देश्य केलिए, अकादमिक यात्रा कार्यक्रम वजन आरंभीकरण तकनीकों और सुचारू शर्तों जैसे कारकों पर ध्यान देकर ट्रांसफर लर्निंग ट्रेनिंग में शामिल होगा। इस तरह, स्नातक नई मशीनसीखने के कार्योंकेप्रदर्शन को बेहतर बनाने के लिए पूर्व-प्रशिक्षित मॉडल द्वारा अर्जित पिछले ज्ञान का लाभ उठाएंगे। कार्यक्रम TensorFlow और NumPy का उपयोग करके एक डीप लर्निंग एप्लिकेशन के निर्माण को भी संबोधित करेगा। यह पेशेवरों को प्रदर्शन पूर्वानुमान जैसे क्षेत्रों में इन उपकरणों का इष्टतम तरीके से उपयोग करने में सक्षम करेगा। 

विश्वविद्यालय कार्यक्रम को 100% ऑनलाइन पढ़ाया जाएगा, एक आभासी अध्ययन मंच पर जो पूर्वनिर्धारित कार्यक्रम द्वारा शासित नहीं है। इससे दूर, प्रत्येक छात्र को दिन के 24 घंटों में से किसी भी समय व्यक्तिगत तरीके से अपनी प्रगति का स्व-प्रबंधन करने का अवसर मिलेगा। कार्यप्रणाली की सबसे विशिष्ट विशेषताओं में से एक सीखने की प्रक्रिया है, जिसे TECH अपने सभी कार्यक्रमों में उपयोग करता है: रीलर्निंग।  इसके इसके अलावा, आपके पास रीलर्निंग, एक नवीन अध्ययन पद्धति होगी, जो सैद्धांतिक सामग्री के विश्लेषण और पेशे के वास्तविक संदर्भ के आधार पर मामलों के उदाहरण से तेज और लचीले तरीके से कौशल के अधिग्रहण को बढ़ावा देगी।

आप नए एल्गोरिदम के अनुसंधान और विकास के माध्यम से डीप लर्निंग के क्षेत्र में ज्ञान की उन्नति में योगदान देने के लिए परिपूर्ण होंगे"

यह न्यूरल नेटवर्क और डीप लर्निंग प्रशिक्षण में स्नातकोत्तर डिप्लोमा बाजार का सबसे पूर्ण और अद्यतन कार्यक्रम प्रदान करता है। इसकी सबसे उल्लेखनीय विशेषताएं हैैं:

• न्यूरल नेटवर्क्स और डीप लर्निंग ट्रेनिंग में विशेषज्ञों द्वारा प्रस्तुत व्यावहारिक मामलों का विकास
• ग्राफिक, योजनाबद्ध और व्यावहारिक विषयवस्तु, जिसके साथ इसकी कल्पना की गई है, उन विषयों पर तकनीकी और व्यावहारिक जानकारी एकत्र करती है, जो पेशेवर अभ्यास के लिए आवश्यक हैं
• व्यावहारिक अभ्यास जहां स्व-मूल्यांकन प्रक्रिया को अंजाम दिया जा सकता है सीखने में सुधार करें
• नवीनतम प्रणालियों पर विशेष जोर 
• सैद्धांतिक पाठ, विशेषज्ञ से प्रश्न, विवादास्पद विषयों पर वाद-विवाद मंच और व्यक्तिगत चिंतन असाइनमेंट
• विषयवस्तु जिस तक इंटरनेट कनेक्शन वाले किसी भी स्थायी या पोर्टेबल यंत्र से पहुँचना सुलभ है

आप परियोजनाओं के प्रभावी समाधान उत्पन्न करने के लिए डीप लर्निंग मॉडल के डिजाइन में अपने कौशल का अनुकूलन करेंगे"

कार्यक्रमके शिक्षण स्टाफ में इस क्षेत्र के पेशेवर शामिल हैं, जो इस कार्यक्रम में अपने कार्य अनुभव का योगदान करते हैं, साथ ही प्रमुख समाजों और प्रतिष्ठित विश्वविद्यालयों के प्रसिद्ध विशेषज्ञ भी शामिल हैं। 

नवीनतम शैक्षिक प्रौद्योगिकी के साथ विकसित की गई मल्टीमीडिया विषय वस्तु, पेशेवर को स्थित और प्रासंगिक शिक्षा प्रदान करेगी, यानी एक सिम्युलेटेड वातावरण जो वास्तविक परिस्थितियों में प्रशिक्षित करने के लिए कार्यक्रमबद्ध प्रशिक्षण प्रदान करेगा। 

यह कार्यक्रम समस्या-आधारित शिक्षा के इर्द-गिर्द डिज़ाइन किया गया है, जिसके तहत पेशेवर को शैक्षणिक वर्ष के दौरान उत्पन्न होने वाली विभिन्न पेशेवर अभ्यास स्थितियों को हल करने का प्रयास करना चाहिए। इस उद्देश्य के लिए, छात्र को प्रसिद्ध और अनुभवी विशेषज्ञों द्वारा बनाई गई एक अभिनव इंटरैक्टिव वीडियो प्रणाली द्वारा सहायता प्रदान की जाएगी।   

आप NumPy कम्प्यूटेशनल वातावरण में महारत हासिल करेंगे और बहुआयामी सरणियों पर संख्यात्मक संचालन करेंगे"

आपके पास गतिशील सामग्री से भरी मल्टीमीडिया लाइब्रेरी तक पहुंच होगी, जो आपके सीखने को और अधिक बेहतर ढंग प्रदान करेगी"

यह प्रशिक्षण न्यूरल नेटवर्क और डीप लर्निंग केक्षेत्र के विशेषज्ञों द्वारा डिज़ाइन किया गया है, जिसका उद्देश्य आपको इन विषयों पर व्यापक दृष्टिकोण प्रदान करना है। पाठ्यक्रम में ग्रेडिएंट ऑप्टिमाइज़ेशन तकनीकों से लेकर मेट्रिक्स और मूल्यांकन मापदंडों के चयन तक मल्टी-लेयर न्यूरल नेटवर्क के प्रशिक्षण का विस्तार से विश्लेषण किया जाएगा। स्नातक उच्च सटीकता और सामान्यीकरण के साथ विशिष्ट कार्य करने के लिए अपने आंतरिक मापदंडों को अनुकूलित करेंगे। पाठ्यक्रम टेन्सरफ्लो के उचित संचालन पर भी प्रकाश डालेगा, जो मशीन लर्निंग मॉडल के निर्माण और प्रशिक्षण दोनों के लिए सबसे प्रभावी सॉफ्टवेयरों में से एक है।

आप पेशेवर विकास की एक प्रक्रिया में प्रवेश करेंगे, जो आपको कंप्यूटर विज़न के क्षेत्र में उत्कृष्टता प्राप्त करने के लिए उन्नत कौशल प्रदान करेगी"

मॉड्यूल 1. डीप न्यूरल नेटवर्क प्रशिक्षण

1.1. ग्रेडिएंट समस्याएँ

1.1.1. ग्रेडियेंट ऑप्टीमाईजेशन तकनीक
1.1.2. स्टोकेस्टिक ग्रेडियेंट
1.1.3. भार प्रारंभन तकनीकें

1.2. पूर्व-प्रशिक्षित परतों का पुन: उपयोग

1.2.1. ट्रांसफर लर्निंग प्रशिक्षण
1.2.2. विशेषता निष्कर्षण
1.2.3. डीप लर्निंग

1.3. ऑप्टीमाईजर्स

1.3.1. स्टोकेस्टिक ग्रेडिएंट डिसेंट ऑप्टीमाईजर
1.3.2. एडम और आरएमएसप्रॉप ऑप्टीमाईजर
1.3.3. मोमेंट ऑप्टीमाईजर

1.4. लर्निंग रेट प्रोग्रामिंग

1.4.1. स्वचालित सीखने की दर नियंत्रण
1.4.2. सीखने के चक्र
1.4.3. स्मूथिंग शर्तें

1.5. ओवरफिटिंग

1.5.1. क्रॉस सत्यापन
1.5.2. नियमितीकरण
1.5.3. मूल्यांकन मेट्रिक्स

1.6. व्यावहारिक दिशानिर्देश

1.6.1. मॉडल डिज़ाइन
1.6.2. मेट्रिक्स और मूल्यांकन मापदंडों का चयन
1.6.3. परिकल्पना परीक्षण

1.7. ट्रांसफर लर्निंग

1.7.1. ट्रांसफर लर्निंग प्रशिक्षण
1.7.2. विशेषता निष्कर्षण
1.7.3. डीप लर्निंग

1.8. डेटा संवर्धन

1.8.1. इमेज परिवर्तन
1.8.2. सिंथेटिक डेटा जनरेशन
1.8.3. टेक्स्ट परिवर्तन

1.9. ट्रांसफर लर्निंग का व्यावहारिक अनुप्रयोग

1.9.1. ट्रांसफर लर्निंग प्रशिक्षण
1.9.2. विशेषता निष्कर्षण
1.9.3. डीप लर्निंग

1.10. नियमितीकरण

1.10.1. एल1 और एल2
1.10.2. अधिकतम एन्ट्रापी द्वारा नियमितीकरण
1.10.3. ड्रॉप आउट

मॉड्यूल 2. TensorFlow के साथ मॉडल अनुकूलन और प्रशिक्षण

2.1. TensorFlow

2.1.1. TensorFlow लाइब्रेरी का उपयोग
2.1.2. TensorFlow के साथ मॉडल शिक्षा
2.1.3. TensorFlow में ग्राफ के साथ संचालन

2.2. TensorFlow और नमपाई

2.2.1. TensorFlow के लिए नमपाई कंप्यूटिंग वातावरण
2.2.2. TensorFlow के साथ नमपाई एरेज़ का उपयोग करना
2.2.3. TensorFlow ग्राफ के लिए नमपाई संचालन

2.3. एल्गोरिदम मॉडल अनुकूलन और प्रशिक्षण

2.3.1. TensorFlow के साथ कस्टम मॉडल बनाना
2.3.2. प्रशिक्षण मापदंडों का प्रबंधन
2.3.3. प्रशिक्षण के लिए अनुकूलन तकनीकों का उपयोग

2.4. TensorFlow कार्य और ग्राफ़

2.4.1. TensorFlow के साथ कार्य
2.4.2. मॉडल प्रशिक्षण के लिए ग्राफ़ का उपयोग
2.4.3. TensorFlow ऑपरेशंस के साथ ग्राफ़ का अनुकूलन

2.5. TensorFlow के साथ डेटा लोडिंग और प्रीप्रोसेसिंग

2.5.1. TensorFlow के साथ डेटासेट लोड करना
2.5.2. TensorFlow के साथ डेटा प्रीप्रोसेसिंग
2.5.3. डेटा हेरफेर के लिए TensorFlow टूल का उपयोग करना

2.6. टीएफ डेटा एपीआई

2.6.1. डेटा प्रोसेसिंग के लिए टीएफ डेटाएपीआई का उपयोग करना
2.6.2. टीएफ डेटा के साथ डेटा स्ट्रीम का निर्माण
2.6.3. प्रशिक्षण मॉडल के लिए टीएफ डेटा एपीआई का उपयोग करना

2.7. टीएफरिकॉर्ड प्रारूप

2.7.1. डेटा क्रमांकन के लिए टीएफरिकॉर्ड एपीआई का उपयोग करना
2.7.2. TensorFlow के साथ टीएफरिकॉर्ड फ़ाइलें लोड हो रही हैं
2.7.3. प्रशिक्षण मॉडल के लिए टीएफरिकॉर्ड फ़ाइलों का उपयोग करना

2.8. केरस प्रीप्रोसेसिंग परतें

2.8.1. केरस प्रीप्रोसेसिंग एपीआई का उपयोग करना
2.8.2. केरस के साथ प्रीप्रोसेसिंग पाइपलाइन का निर्माण
2.8.3. मॉडल प्रशिक्षण के लिए केरस प्रीप्रोसेसिंग एपीआई का उपयोग करना

2.9. TensorFlow डेटासेट प्रोजेक्ट

2.9.1. डेटा लोडिंग के लिए TensorFlow डेटासेट का उपयोग करना
2.9.2. TensorFlow के साथ डेटा प्रीप्रोसेसिंग डेटासेट
2.9.3. मॉडल प्रशिक्षण के लिए TensorFlow डेटासेट का उपयोग करना

2.10. TensorFlow के साथ एक डीप लर्निंग अनुप्रयोग का निर्माण. वास्तविक उपयोगिता

2.10.1. TensorFlow के साथ एक डीप लर्निंग एप बनाना
2.10.2. TensorFlow के साथ एक मॉडल का प्रशिक्षण
2.10.3. परिणामों की भविष्यवाणी के लिए एप्लिकेशन का उपयोग

मॉड्यूल 3. कन्वोल्यूशनल न्यूरल नेटवर्क के साथ डीप कंप्यूटर विज़न

3.1. विज़ुअल कॉर्टेक्स आर्किटेक्चर

3.1.1. विज़ुअल कॉर्टेक्स के कार्य
3.1.2. कम्प्यूटेशनल विज़न के सिद्धांत
3.1.3. इमेज प्रोसेसिंग के मॉडल

3.2. संवेगात्मक परतें

3.2.1. संवेगात्मक में भार का पुन: उपयोग
3.2.2. 2डी कनवल्शन
3.2.3. सक्रियण कार्य

3.3. केरस के साथ ग्रुपिंग लेयर्स और ग्रुपिंग लेयर्स का कार्यान्वयन

3.3.1. पूलिंग  और स्ट्राइडिंग
3.3.2. फ्लैटनिंग
3.3.3. पूलिंग के प्रकार

3.4. सीएनएन वास्तुकला

3.4.1. वीजीजी वास्तुकला
3.4.2. एलेक्सनेट आर्किटेक्चर
3.4.3. रेसनेट आर्किटेक्चर

3.5. केरस का उपयोग करके रेसनेट-34 सीएनएन का कार्यान्वयन

3.5.1. भार आरंभीकरण
3.5.2. इनपुट परत परिभाषा
3.5.3. आउटपुट परिभाषा

3.6. पूर्व-प्रशिक्षित केरस मॉडल का उपयोग

3.6.1. पूर्व-प्रशिक्षित मॉडलों की विशेषताएं
3.6.2. पूर्व-प्रशिक्षित मॉडलों का उपयोग
3.6.3. पूर्व-प्रशिक्षित मॉडल के लाभ

3.7. ट्रांसफर लर्निंग के लिए पूर्व-प्रशिक्षण मॉडल

3.7.1. ट्रांसफर लर्निंग
3.7.2. ट्रांसफर लर्निंग की प्रक्रिया
3.7.3. ट्रांसफर लर्निंग के फायदे

3.8. डीप कंप्यूटर विज़न वर्गीकरण और स्थानीयकरण

3.8.1. इमेज वर्गीकरण
3.8.2. इमेजेज में वस्तुओं का स्थानीयकरण
3.8.3. ऑब्जेक्ट डिटेक्शन

3.9. ऑब्जेक्ट डिटेक्शन और ऑब्जेक्ट ट्रैकिंग

3.9.1. ऑब्जेक्ट डिटेक्शन के तरीके
3.9.2. ऑब्जेक्ट ट्रैकिंग एल्गोरिदम
3.9.3. ट्रैकिंग और स्थानीयकरण तकनीक

3.10. शब्दार्थ विभाजन

3.10.1. शब्दार्थ विभाजन के लिए गहन शिक्षा
3.10.2. किनारे का पता लगाना
3.10.3. नियम-आधारित विभाजन विधियाँ

यह प्रशिक्षण आपके करियर को आगे बढ़ाएगा और आपको एक बेहतर डीप लर्निंग विशेषज्ञ बना देगा"