आप 100% ऑनलाइन इस प्रोफेशनल स्नातकोत्तर उपाधि की बदौलत डीप लर्निंग की सबसे नवीन तकनीकों को अपनी परियोजनाओं में लागू करेंगे।”  

डीप लर्निंग मॉडल को लागू करने और सीखने के लिए टेंसरफ्लो सबसे महत्वपूर्ण उपकरण बन गया है।  डेवलपर्स स्वचालित ऑब्जेक्ट डिटेक्शन, वर्गीकरण और प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण कार्यों को करने वाले विशेषज्ञ मॉडल के लिए इसके विभिन्न प्रकार के टूल और लाइब्रेरी दोनों का उपयोग करते हैं।इसी तर्ज पर, यह प्लेटफॉर्म डेटा में विसंगतियों का पता लगाने के लिए उपयोगी है, जो साइबर सुरक्षा, पूर्वानुमानित रखरखाव और गुणवत्ता नियंत्रण जैसे क्षेत्रों में आवश्यक है। हालाँकि, इसके उपयोग में पेशेवरों के लिए उपयुक्त न्यूरल नेटवर्क आर्किटेक्ट के चयन सहित कई चुनौतियाँ शामिल हो सकती हैं।

इस स्थिति का सामना करते हुए, TECH की पेशेवर स्नातकोत्तर उपाधि विशेषज्ञों को डीप लर्निंग के क्षेत्र में एक व्यापक दृष्टिकोण प्रदान करेगी।क्षेत्र के विशेषज्ञों द्वारा विकसित, पाठ्यक्रम डीप लर्निंग की गणितीय नींव और सिद्धांतों पर प्रकाश डालेगा। यह स्नातकों को पैटर्न पहचान, निर्णय लेने और डेटा से सीखने से संबंधित सूचना प्रसंस्करण के उद्देश्य से न्यूरल नेटवर्क बनाने में सक्षम करेगा।इसके साथ ही, पाठ्यक्रम रिवॉर्ड ऑप्टिमाइजेशन और पॉलिसी सर्च जैसे कारकों को ध्यान में रखते हुए, रिइंफोर्समेंट लर्निंग की बारीकियों की जानकारी देगा।इसके अलावा, शिक्षण सामग्री उन्नत अनुकूलन तकनीकों और परिणामों के विज़ुअलाइज़ेशन की पेशकश करेगी।

विश्वविद्यालय की उपाधि 100% ऑनलाइन माध्यम से प्रदान की जाती है, जिससे स्नातक आसानी से कार्यक्रम पूरा कर सकते हैं। शैक्षणिक सामग्री तक पहुंचने के लिए उन्हें केवल इंटरनेट सुविधा युक्त एक इलेक्ट्रॉनिक उपकरण की आवश्यकता है, क्योंकि शेड्यूल और मूल्यांकन कालक्रम की योजना व्यक्तिगत आधार पर बनाई जाती है।दूसरी ओर, यह कार्यक्रम नवीन रीलर्निंग पद्धतिपर आधारित है, जिसमें TECH अग्रणी है। इस शिक्षण प्रणाली में इसके विभिन्न पहलुओं में महारत हासिल करने की गारंटी के लिए प्रमुख पहलुओं की पुनरावृत्ति शामिल है। 

नवीन मल्टीमीडिया उपदेशात्मक प्रारूपों के माध्यम से अध्ययन करें जो आपकी डीप लर्निंग अद्यतन प्रक्रिया को ऑप्टिमाइज़ करेगा”

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

• डेटा इंजीनियर और डेटा साइंस के विशेषज्ञों द्वारा व्यावहारिक केस अध्ययन प्रस्तुत किए जाते हैं
• पुस्तक की ग्राफिक योजनाबद्ध और व्यावहारिक सामग्री उन विषयों पर तकनीकी और व्यावहारिक जानकारी प्रदान करती है जो पेशेवर अभ्यास के लिए आवश्यक हैं.
• व्यावहारिक अभ्यास, जहां सीखने में सुधार के लिए आत्म-मूल्यांकन प्रक्रिया की जा सकती है
• नवीनतम प्रणालियों पर विशेष जोर 
• सैद्धांतिक पाठ, विशेषज्ञ से प्रश्न, विवादास्पद विषयों पर वाद-विवाद मंच और व्यक्तिगत चिंतन असाइनमेंट
• इंटरनेट कनेक्शन वाले किसी स्थायी या पोर्टेबल उपकरण की सहायता से आसानी से उपयोग की जाने वाली विषयवस्तु

क्या आप सबसे उन्नत ग्रेडिएंट ऑप्टिमाइज़ेशन तकनीकों के साथ अपने अभ्यास को समृद्ध करना चाहते हैं? इस कार्यक्रम के साथ इसे केवल 12 महीनों में हासिल करें”

कार्यक्रम के शिक्षण स्टाफ में क्षेत्र के पेशेवरों के साथ ही अग्रणी समाजों और प्रतिष्ठित विश्वविद्यालयों ही अग्रणी समाजों और प्रतिष्ठित विश्वविद्यालयों के प्रसिद्ध विशेषज्ञ भी शामिल हैं, जो इस शैक्षणिक कार्यक्रम में अपने कार्य अनुभव का योगदान देते 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।  

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रीलर्निंग पद्धति का धन्यवाद, आप अपने अध्ययन कार्यक्रम और शैक्षणिक समय-सीमा, दोनों की योजना बनाने के लिए स्वतंत्र होंगे”

यह पेशेवर स्नातकोत्तर उपाधि छात्रों को डीप लर्निंग तकनीकों की एक विस्तृत श्रृंखला प्रदान करेगी, जो उनके पेशेवर क्षितिज को उच्च स्तर तक बढ़ाएगी। इसे प्राप्त करने के लिए, शैक्षणिक पथ डीप लर्निंग मॉडल की कोडिंग में उतरेगा। इस तरह, स्नातक डीप न्यूरल नेटवर्क एल्गोरिदम और आर्किटेक्चर का प्रभावी ढंग से समझने में सक्षम होंगे। इसके अलावा, पाठ्यक्रम में डीप न्यूरल नेटवर्क के प्रशिक्षण के साथ-साथ परिणामों के विज़ुअलाइज़ेशन और सीखने के मॉडल के मूल्यांकन के बारे में विस्तार से बताया जाएगा। छात्र मुख्य ट्रांसफार्मर मॉडल का भी विश्लेषण करेंगे, जिससे वे स्वचालित अनुवाद करने की कला भी सीख पाएंगे।

आप छवि पहचान जैसे क्षेत्रों में विभिन्न जटिल समस्याओं को हल करने के लिए अपनी परियोजनाओं में डीप लर्निंग सिद्धांतों को लागू करेंगे”

मॉड्यूल 1. डीप लर्निंग का गणितीय आधार

1.1.कार्य और डेरिवेटिव

1.1.1.रेखीय कार्य
1.1.2.आंशिक डेरिवेटिव
1.1.3.उच्च क्रम डेरिवेटिव

1.2.एकाधिक नेस्टेड कार्य

1.2.1.संयुक्त कार्य
1.2.2.व्युत्क्रम कार्य
1.2.3.पुनरावर्ती कार्य

1.3.श्रृंखला नियम

1.3.1.नेस्टेड फ़ंक्शंस के डेरिवेटिव
1.3.2.संयुक्त कार्यों के डेरिवेटिव
1.3.3.व्युत्क्रम कार्यों के डेरिवेटिव

1.4.एकाधिक इनपुट के साथ कार्य

1.4.1.बहु-परिवर्तनीय कार्य
1.4.2.वेक्टरियल कार्य
1.4.3.मैट्रिक्स कार्य

1.5.एकाधिक इनपुट वाले कार्यों के डेरिवेटिव

1.5.1.आंशिक डेरिवेटिव
1.5.2.दिशात्मक डेरिवेटिव
1.5.3.मिश्रित डेरिवेटिव

1.6.एकाधिक वेक्टर इनपुट के साथ कार्य

1.6.1.रेखीय वेक्टर कार्य
1.6.2.गैर-रैखिक वेक्टर कार्य
1.6.3.मैट्रिक्स वेक्टर कार्य

1.7.मौजूदा फ़ंक्शंस से नए फ़ंक्शंस बनाना

1.7.1.कार्यों का जोड़
1.7.2.कार्यों का उत्पाद
1.7.3.कार्यों की संरचना

1.8.एकाधिक वेक्टर प्रविष्टियों के साथ फ़ंक्शंस के डेरिवेटिव

1.8.1.रेखीय कार्यों के डेरिवेटिव
1.8.2.व्युत्क्रम कार्यों के डेरिवेटिव
1.8.3.संयुक्त कार्यों के डेरिवेटिव

1.9.वेक्टर कार्य और उनके डेरिवेटिव: एक कदम आगे

1.9.1.दिशात्मक डेरिवेटिव
1.9.2.मिश्रित डेरिवेटिव
1.9.3.मैट्रिक्स डेरिवेटिव

1.10. बैकवर्ड पास

1.10.1.त्रुटि प्रसार
1.10.2.अद्यतन नियमों का अनुप्रयोग
1.10.3.पैरामीटर ऑप्टीमाईजेशन

मॉड्यूल 2. डीप लर्निंग सिद्धांत

2.1.पर्यवेक्षित लर्निंग

2.1.1.पर्यवेक्षित लर्निंग मशीन
2.1.2.पर्यवेक्षित लर्निंग का उपयोग
2.1.3.पर्यवेक्षित और अपर्यवेक्षित लर्निंग के बीच अंतर

2.2.पर्यवेक्षित लर्निंग मॉडल

2.2.1.रैखिक मॉडल
2.2.2.डिसीजन ट्री मॉडल
2.2.3.न्यूरल नेटवर्क मॉडल

2.3.सरल रेखीय प्रतिगमन

2.3.1.सरल रेखीय प्रतिगमन
2.3.2.मल्टीपल रैखिक रिग्रेशन
2.3.3.प्रतिगमन विश्लेषण

2.4.मॉडल प्रशिक्षण

2.4.1.बैच लर्निंग
2.4.2.ऑनलाइन लर्निंग
2.4.3.ऑप्टीमाईजेशन के तरीके

2.5.मॉडल मूल्यांकन: प्रशिक्षण सेट बनाम परीक्षण सेट

2.5.1.मूल्यांकन मेट्रिक्स
2.5.2.पार सत्यापन
2.5.3.डेटा सेट की तुलना

2.6.मॉडल मूल्यांकन: कोड

2.6.1.पूर्वानुमान उत्पादन
2.6.2.त्रुटि विश्लेषण:
2.6.3.मूल्यांकन मेट्रिक्स

2.7.चर विश्लेषण

2.7.1.प्रासंगिक चर की पहचान
2.7.2.सहसंबंध विश्लेषण
2.7.3.प्रतिगमन विश्लेषण

2.8.न्यूरल नेटवर्क मॉडल की व्याख्या

2.8.1.व्याख्यायोग्य मॉडल
2.8.2.विज़ुअलाइज़ेशन के तरीके
2.8.3.मूल्यांकन के तरीके

2.9.ऑप्टीमाईजेशन

2.9.1.ऑप्टीमाईजेशन के तरीके
2.9.2.नियमितीकरण तकनीक
2.9.3.ग्राफ का उपयोग

2.10.हाइपरपैरामीटर

2.10.1.हाइपरपैरामीटर का चयन
2.10.2.पैरामीटर खोज
2.10.3.हाइपरपैरामीटर ट्यूनिंग

मॉड्यूल 3. न्यूरल नेटवर्क,डीप लर्निंगका आधार

3.1.डीप लर्निंग 

3.1.1.डीप लर्निंग के प्रकार
3.1.2.डीप लर्निंग के अनुप्रयोग
3.1.3.डीप लर्निंग के लाभ और हानि

3.2.परिचालन

3.2.1.जोड़
3.2.2.उत्पाद
3.2.3.स्थानांतरण

3.3.परतें

3.3.1.इनपुट परत
3.3.2.क्लोक
3.3.3.आउटपुट परत

3.4.परतों और परिचालनों का संघ

3.4.1.वास्तुकला डिजाइन
3.4.2.परतों के बीच संबंध
3.4.3.अग्रगामी प्रसार

3.5.प्रथम न्यूरल नेटवर्क का निर्माण

3.5.1.नेटवर्क डिजाइन
3.5.2.भार स्थापित करें
3.5.3.नेटवर्क प्रशिक्षण

3.6.प्रशिक्षक और अनुकूलक

3.6.1.अनुकूलक चयन
3.6.2.हानि कार्यों की स्थापना
3.6.3.एक मीट्रिक की स्थापना

3.7.न्यूरल नेटवर्क के सिद्धांतों का अनुप्रयोग

3.7.1.सक्रियण कार्य
3.7.2.बैकवर्ड प्रोपगेशन
3.7.3.पैरामीटर समायोजन

3.8.जैविक से कृत्रिम न्यूरॉन्स तक

3.8.1.जैविक न्यूरॉन्स की कार्यप्रणाली
3.8.2.आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस को ज्ञान का हस्तांतरण
3.8.3.दोनों के बीच संबंध स्थापित करें

3.9.केरस के साथ एमएलपी (मल्टीलेयर परसेप्ट्रॉन) का कार्यान्वयन

3.9.1.नेटवर्क संरचना की परिभाषा
3.9.2.मॉडल संकलन
3.9.3.मॉडल प्रशिक्षण

3.10.न्यूरल नेटवर्क के हाइपरपैरामीटर कोफ़ाइन ट्यूनिंग  करना 

3.10.1.सक्रिय फ़ंक्शन का चयन
3.10.2.सीखने की दर निर्धारित करें
3.10.3.भार समायोजन

मॉड्यूल 4. गहन न्युरल नेटवर्क प्रशिक्षण

4.1.ग्रेडियेंट समस्याएँ

4.1.1.ग्रेडियेंट ऑप्टीमाईजेशन तकनीक
4.1.2.स्टोकेस्टिक ग्रेडियेंट
4.1.3.भार प्रारंभन तकनीकें

4.2.पूर्व-प्रशिक्षित परतों का पुन: उपयोग

4.2.1.स्थानांतरण प्रशिक्षण सीखना
4.2.2.विशेषता निष्कर्षण
4.2.3.डीप लर्निंग

4.3.ऑप्टीमाईजर्स

4.3.1.स्टोकेस्टिक ग्रेडिएंट डिसेंट ऑप्टीमाईजर
4.3.2.एडम और आरएमएसप्रॉप ऑप्टीमाईजर
4.3.3.मोमेंट ऑप्टीमाईजर

4.4.लर्निंग रेट प्रोग्रामिंग

4.4.1.स्वचालित सीखने की दर नियंत्रण
4.4.2.सीखने के चक्र
4.4.3.स्मूथिंग शर्तें

4.5.ओवरफिटिंग

4.5.1.क्रॉस सत्यापन
4.5.2.नियमितीकरण
4.5.3.मूल्यांकन मेट्रिक्स

4.6.व्यावहारिक दिशानिर्देश

4.6.1.मॉडल डिज़ाइन
4.6.2.मेट्रिक्स और मूल्यांकन मापदंडों का चयन
4.6.3.परिकल्पना परीक्षण

4.7.ट्रांसफर लर्निंग

4.7.1.ट्रांसफर लर्निंग प्रशिक्षण
4.7.2.विशेषता निष्कर्षण
4.7.3.डीप लर्निंग

4.8.डेटा संवर्धन

4.8.1.इमेज परिवर्तन
4.8.2.सिंथेटिक डेटा जनरेशन
4.8.3.टेक्स्ट परिवर्तन

4.9.ट्रांसफर लर्निंग का व्यावहारिक अनुप्रयोग

4.9.1.ट्रांसफर लर्निंग प्रशिक्षण
4.9.2.विशेषता निष्कर्षण
4.9.3.डीप लर्निंग

4.10.नियमितीकरण

4.10.1.एल1 और एल2
4.10.2.अधिकतम एन्ट्रापी द्वारा नियमितीकरण
4.10.3.ड्रॉप आउट

मॉड्यूल 5. TensorFlow के साथ मॉडल अनुकूलन और प्रशिक्षण

5.1.TensorFlow

5.1.1.TensorFlow लाइब्रेरी का उपयोग
5.1.2.TensorFlow के साथ मॉडल शिक्षा
5.1.3.TensorFlow में ग्राफ के साथ संचालन

5.2.TensorFlow और नमपाई

5.2.1.TensorFlow के लिए नमपाई कंप्यूटिंग वातावरण
5.2.2.TensorFlow के साथ नमपाई एरेज़ का उपयोग करना
5.2.3.TensorFlow ग्राफ के लिए नमपाई संचालन

5.3.एल्गोरिदम मॉडल अनुकूलन और प्रशिक्षण

5.3.1.TensorFlow के साथ कस्टम मॉडल बनाना
5.3.2.प्रशिक्षण मापदंडों का प्रबंधन
5.3.3.प्रशिक्षण के लिए अनुकूलन तकनीकों का उपयोग

5.4.टेन्सरफ़्लो कार्य और ग्राफ़

5.4.1.टेंसरफ़्लो के साथ कार्य
5.4.2.मॉडल प्रशिक्षण के लिए ग्राफ़ का उपयोग
5.4.3.टेन्सरफ्लो ऑपरेशंस के साथ ग्राफ़ का अनुकूलन

5.5.TensorFlow के साथ डेटा लोडिंग और प्रीप्रोसेसिंग

5.5.1.TensorFlow के साथ डेटासेट लोड करना
5.5.2.TensorFlow के साथ डेटा प्रीप्रोसेसिंग
5.5.3.डेटा हेरफेर के लिए टेंसरफ़्लो टूल का उपयोग करना

5.6.टीएफ डेटा एपीआई

5.6.1.डेटा प्रोसेसिंग के लिए टीएफ डेटाएपीआई का उपयोग करना
5.6.2.टीएफ डेटा के साथ डेटा स्ट्रीम का निर्माण
5.6.3.प्रशिक्षण मॉडल के लिए टीएफ डेटा एपीआई का उपयोग करना

5.7.टीएफरिकॉर्ड प्रारूप

5.7.1.डेटा क्रमांकन के लिए टीएफरिकॉर्ड एपीआई का उपयोग करना
5.7.2.TensorFlow के साथ टीएफरिकॉर्ड फ़ाइलें लोड हो रही हैं
5.7.3.प्रशिक्षण मॉडल के लिए टीएफरिकॉर्ड फ़ाइलों का उपयोग करना

5.8.केरस प्रीप्रोसेसिंग परतें

5.8.1.केरस प्रीप्रोसेसिंग एपीआई का उपयोग करना
5.8.2.केरस के साथ प्रीप्रोसेसिंग पाइपलाइन का निर्माण
5.8.3.मॉडल प्रशिक्षण के लिए केरस प्रीप्रोसेसिंग एपीआई का उपयोग करना

5.9.TensorFlow डेटासेट प्रोजेक्ट

5.9.1.डेटा लोडिंग के लिए TensorFlow डेटासेट का उपयोग करना
5.9.2.TensorFlow के साथ डेटा प्रीप्रोसेसिंग डेटासेट
5.9.3.मॉडल प्रशिक्षण के लिए TensorFlow डेटासेट का उपयोग करना

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

5.10.1.TensorFlow के साथ एक डीप लर्निंग एप बनाना
5.10.2.TensorFlow के साथ एक मॉडल का प्रशिक्षण
5.10.3.परिणामों की भविष्यवाणी के लिए एप्लिकेशन का उपयोग

मॉड्यूल 6. कन्वोल्यूशनल न्युरल नेटवर्क के साथ डीप कंप्यूटर विज़न

6.1.कॉर्टेक्स विज़ुअल आर्किटेक्चर

6.1.1.विज़ुअल कॉर्टेक्स के कार्य
6.1.2.कम्प्यूटेशनल विज़न के सिद्धांत
6.1.3.इमेज प्रोसेसिंग के मॉडल

6.2.संवेगात्मक परतें

6.2.1.संवेगात्मक में भार का पुन: उपयोग

6.2.2.2डी कनवल्शन

6.2.3.सक्रियण कार्य

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

6.3.1.पूलिंग  और स्ट्राइडिंग
6.3.2.फ्लैटनिंग
6.3.3. पूलिंगके प्रकार

6.4.सीएनएन वास्तुकला

6.4.1.वीजीजी वास्तुकला
6.4.2.एलेक्सनेट आर्किटेक्चर
6.4.3.रेसनेट आर्किटेक्चर

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

6.5.1.भार आरंभीकरण
6.5.2.इनपुट परत परिभाषा
6.5.3.आउटपुट परिभाषा

6.6.पूर्व-प्रशिक्षित केरस मॉडल का उपयोग

6.6.1.पूर्व-प्रशिक्षित मॉडलों की विशेषताएं
6.6.2.पूर्व-प्रशिक्षित मॉडलों का उपयोग
6.6.3.पूर्व-प्रशिक्षित मॉडल के लाभ

6.7.ट्रांसफर लर्निंग के लिए पूर्व-प्रशिक्षण मॉडल

6.7.1.ट्रांसफर लर्निंग
6.7.2.ट्रांसफर लर्निंग की प्रक्रिया 
6.7.3.ट्रांसफर लर्निंग के फायदे

6.8.डीप कंप्यूटर विज़न में वर्गीकरण और स्थानीयकरण

6.8.1.इमेज वर्गीकरण
6.8.2.इमेजेज में वस्तुओं का स्थानीयकरण
6.8.3.ऑब्जेक्ट डिटेक्शन
6.9.ऑब्जेक्ट डिटेक्शन और ऑब्जेक्ट ट्रैकिंग
6.9.1.ऑब्जेक्ट डिटेक्शन के तरीके
6.9.2.ऑब्जेक्ट ट्रैकिंग एल्गोरिदम
6.9.3.ट्रैकिंग और स्थानीयकरण तकनीक

6.10.शब्दार्थ विभाजन

6.10.1.शब्दार्थ विभाजन के लिए गहन शिक्षा
6.10.2.किनारे का पता लगाना
6.10.3.नियम-आधारित विभाजन विधियाँ

मॉड्यूल 7. आरएनएन (आवर्तक न्यूरल नेटवर्क) और सीएनएन (संवादात्मक न्यूरल नेटवर्क) का उपयोग करके प्रसंस्करण अनुक्रम

7.1.आवर्ती न्यूरॉन्स और परतें

7.1.1.आवर्ती न्यूरॉन्स के प्रकार
7.1.2.एक आवर्ती परत की वास्तुकला
7.1.3.आवर्ती परतों के अनुप्रयोग

7.2.आवर्ती तंत्रिका नेटवर्क (आरएनएन) प्रशिक्षण

7.2.1.समय के साथ बैकप्रोपेगेशन (बीपीटीटी)
7.2.2.स्टोकेस्टिक डाउनवर्ड ग्रेडिएंट
7.2.3.आरएनएन प्रशिक्षण में नियमितीकरण

7.3.आरएनएन मॉडल का मूल्यांकन

7.3.1.मूल्यांकन मेट्रिक्स
7.3.2.पार सत्यापन
7.3.3.हाइपरपैरामीटर ट्यूनिंग

7.4.प्रीरेनल आरएनएन

7.4.1.पूर्व-प्रशिक्षित नेटवर्क
7.4.2.सीखने का स्थानांतरण
7.4.3.फ़ाइन ट्यूनिंग

7.5.एक समय श्रृंखला का पूर्वानुमान लगाना

7.5.1.पूर्वानुमान के लिए सांख्यिकीय मॉडल
7.5.2.समय श्रृंखला मॉडल
7.5.3.तंत्रिका नेटवर्क पर आधारित मॉडल

7.6.समय श्रृंखला विश्लेषण परिणामों की व्याख्या

7.6.1.मुख्य घटक विश्लेषण ट्रांसफर लर्निंग
7.6.2.क्लस्टर विश्लेषण
7.6.3.सहसंबंध विश्लेषण

7.7.लंबे अनुक्रमों का संचालन

7.7.1.दीर्घकालिक-अल्पकालिक मेमोरी (एलएसटीएम)
7.7.2.गेटेड आवर्ती इकाइयाँ (जीआरयू)
7.7.3.1डी कन्वोल्यूशनल

7.8.आंशिक अनुक्रम सीखना

7.8.1.डीप लर्निंग तरीके
7.8.2.जनरेटिव मॉडल
7.8.3.रिइंफ़ोर्समेंट लर्निंग

7.9.आरएनएन और सीएनएन का व्यावहारिक अनुप्रयोग

7.9.1.प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण
7.9.2.पैटर्न मान्यता
7.9.3.कंप्यूटर दृष्टि

7.10.शास्त्रीय परिणामों में अंतर

7.10.1.शास्त्रीय बनाम आरएनएन विधियाँ
7.10.2.शास्त्रीय बनाम सीएनएन विधियाँ
7.10.3.प्रशिक्षण समय में अंतर

मॉड्यूल 8. प्राकृतिक आवर्ती नेटवर्क (एनआरएन) और ध्यान के साथ प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी)।

8.1.आरएनएन का उपयोग करके टेक्स्ट जेनरेशन

8.1.1.टेक्स्ट जेनरेशन के लिए आरएनएन का प्रशिक्षण
8.1.2.आरएनएन के साथ प्राकृतिक भाषा निर्माण
8.1.3.आरएनएन के साथ टेक्स्ट निर्माण अनुप्रयोग

8.2.प्रशिक्षण डेटा सेट निर्माण

8.2.1.आरएनएन के प्रशिक्षण के लिए डेटा तैयार करना
8.2.2.प्रशिक्षण डेटासेट का भंडारण
8.2.3.डेटा सफ़ाई और परिवर्तन

8.3.भावनाओं का विश्लेषण

8.3.1.आरएनएन के साथ राय का वर्गीकरण
8.3.2.टिप्पणियों में थीम का पता लगाना
8.3.3.डीप लर्निंग एल्गोरिदम के साथ भावना विश्लेषण

8.4.न्यूरल मशीन अनुवाद के लिए एनकोडर-डिकोडर नेटवर्क

8.4.1.मशीनी अनुवाद के लिए आरएनएन का प्रशिक्षण
8.4.2.मशीनी अनुवाद के लिए एनकोडर-डिकोडर नेटवर्क का उपयोग
8.4.3.आरएनएन के साथ मशीनी अनुवाद की सटीकता में सुधार

8.5.ध्यान तंत्र

8.5.1.आरएनएन में ध्यान तंत्र का अनुप्रयोग
8.5.2.मॉडलों की सटीकता में सुधार के लिए केयर तंत्र का उपयोग
8.5.3.न्यूरल नेटवर्क में ध्यान तंत्र के लाभ

8.6.ट्रांसफार्मर मॉडल

8.6.1.प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण के लिए ट्रांसफार्मर मॉडल का उपयोग करना
8.6.2.विजन के लिए ट्रांसफार्मर मॉडल का अनुप्रयोग
8.6.3.ट्रांसफार्मर मॉडल के लाभ

8.7.विज़न के लिए ट्रांसफार्मर

8.7.1.दृष्टि के लिए ट्रांसफार्मर मॉडल का उपयोग
8.7.2.इमेज डेटा प्रीप्रोसेसिंग
8.7.3.विज़न के लिए ट्रांसफॉर्मर मॉडल का प्रशिक्षण

8.8.हगिंग फेस की ट्रांसफॉर्मर्स लाइब्रेरी

8.8.1.हगिंग फेस की ट्रांसफॉर्मर्स लाइब्रेरी का उपयोग करना
8.8.2.हगिंग फेस' ट्रांसफॉर्मर्स लाइब्रेरी का अनुप्रयोग
8.8.3.हगिंग फेस ट्रांसफॉर्मर्स लाइब्रेरी के लाभ

8.9.अन्य ट्रांसफार्मर लाइब्रेरी। तुलना

8.9.1.विभिन्न ट्रांसफार्मर पुस्तकालयों के बीच तुलना
8.9.2.अन्य ट्रांसफार्मर पुस्तकालयों का उपयोग
8.9.3.अन्य ट्रांसफार्मर पुस्तकालयों के लाभ

8.10.आरएनएन और ध्यान के साथ एनएलपी एप्लिकेशन का विकास। वास्तविक उपयोगिता

8.10.1.आरएनएन और ध्यान के साथ एक प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण अनुप्रयोग का विकास
8.10.2.अनुप्रयोग में आरएनएन, ध्यान तंत्र और ट्रांसफार्मर मॉडल का उपयोग
8.10.3.व्यावहारिक अनुप्रयोग का मूल्यांकन

मॉड्यूल 9. ऑटोएन्कोडर्स, जीएएन और डिफ्यूजन मॉडल

9.1.कुशल डेटा का प्रतिनिधित्व

9.1.1.आयामीता में कमी
9.1.2.डीप लर्निंग
9.1.3.संक्षिप्त अभ्यावेदन

9.2.अपूर्ण रैखिक स्वचालित एनकोडर के साथ पीसीए प्राप्ति

9.2.1.प्रशिक्षण प्रक्रिया
9.2.2.पायथन में कार्यान्वयन
9.2.3.परीक्षण डेटा का उपयोग

9.3.स्टैक्ड स्वचालित एनकोडर

9.3.1.डीप तंत्रिका नेटवर्क
9.3.2.कोडिंग आर्किटेक्चर का निर्माण
9.3.3.नियमितीकरण का प्रयोग

9.4.कन्वेन्शनल ऑटोएन्कोडर्स

9.4.1.कन्वेन्शनल मॉडल का डिज़ाइन
9.4.2.कन्वेन्शनल मॉडल प्रशिक्षण
9.4.3.परिणाम मूल्यांकन

9.5.स्वचालित एनकोडर डीनोइज़िंग

9.5.1.फिल्टर का अनुप्रयोग
9.5.2.कोडिंग मॉडल का डिज़ाइन
9.5.3.नियमितीकरण तकनीकों का उपयोग

9.6.विरल स्वचालित एनकोडर

9.6.1.कोडिंग दक्षता बढ़ाना
9.6.2.पैरामीटर्स की संख्या न्यूनतम करना
9.6.3.नियमितीकरण तकनीकों का उपयोग करना

9.7.वैरिएशनल स्वचालित एनकोडर

9.7.1.विविधतापूर्ण ऑप्टीमाइजेशन का उपयोग
9.7.2.अपर्यवेक्षित डीप लर्निंग
9.7.3.गहन अव्यक्त अभ्यावेदन

9.8.फैशन एमएनआईएसटी छवियों का निर्माण

9.8.1.पैटर्न मान्यता
9.8.2.छवि निर्माण
9.8.3.डीप न्यूरल नेटवर्क प्रशिक्षण

9.9.उत्पादक प्रतिकूल नेटवर्क और जीएएन मॉडल

9.9.1.छवियों से विषयवस्तु निर्माण
9.9.2.डेटा वितरण की मॉडलिंग
9.9.3.प्रतिकूल नेटवर्क का उपयोग

9.10.मॉडलों का कार्यान्वयन. वास्तविक उपयोगिता

9.10.1.मॉडलों का कार्यान्वयन
9.10.2.वास्तविक डेटा का उपयोग
9.10.3.परिणाम मूल्यांकन

मॉड्यूल 10. रिइंफ़ोर्समेंट लर्निंग

10.1.ऑप्टीमाईजेशन और नीति खोज का अनुकूलन

10.1.1.रिवॉर्ड ऑप्टीमाईजेशन एल्गोरिदम
10.1.2.नीति खोज प्रक्रियाएँ
10.1.3.रिइंफ़ोर्समेंट लर्निंग के लिए रिवॉर्ड ऑप्टीमाईजेशन

10.2.ओपनएआई

10.2.1.ओपनएआई जिम वातावरण
10.2.2.ओपनएआई वातावरण का निर्माण
10.2.3.OpenAI में रिइंफ़ोर्समेंट लर्निंग एल्गोरिदम

10.3.न्यूरल नेटवर्क नीतियाँ

10.3.1.नीति खोज के लिए संवादात्मक न्यूरल नेटवर्क
10.3.2.डीप लर्निंग नीतियाँ
10.3.3.न्यूरल नेटवर्क नीतियों का विस्तार

10.4.स्टॉक मूल्यांकन: क्रेडिट आवंटन समस्या

10.4.1.ऋण आवंटन के लिए जोखिम विश्लेषण
10.4.2.ऋण की लाभप्रदता का अनुमान लगाना
10.4.3.न्यूरल नेटवर्क पर आधारित क्रेडिट मूल्यांकन मॉडल

10.5.नीति स्नातक

10.5.1.नीति स्नातकों के साथ रिइंफ़ोर्समेंट लर्निंग
10.5.2.नीति स्नातकों का ऑप्टीमाइजेशन
10.5.3.नीति स्नातक एल्गोरिदम

10.6.मार्कोव निर्णय प्रक्रियाएँ

10.6.1.मार्कोव निर्णय प्रक्रियाओं का ऑप्टीमाइजेशन
10.6.2.मार्कोव निर्णय प्रक्रियाओं के लिए रिइंफ़ोर्समेंट लर्निंग
10.6.3.मार्कोव निर्णय प्रक्रियाओं के मॉडल

10.7.टेम्पोरल डिफरेंस लर्निंग और क्यू-लर्निंग

10.7.1.सीखने में अस्थायी अंतर का अनुप्रयोग
10.7.2.सीखने में क्यू-लर्निंग का अनुप्रयोग
10.7.3. क्यू-लर्निंगपैरामीटर्स का ऑप्टीमाइजेशन

10.8. डीप क्यू-लर्निंग और डीप क्यू-लर्निंग वेरिएंट का कार्यान्वयन

10.8.1. डीप क्यू-लर्निंगके लिए डीप न्यूरल नेटवर्क का निर्माण
10.8.2. डीप क्यू-लर्निंगका कार्यान्वयन
10.8.3. डीप क्यू-लर्निंगकी विविधताएँ

10.9.रिइंफ़ोर्समेंट लर्निंग एल्गोरिदम

10.9.1.रिइंफ़ोर्समेंट लर्निंग एल्गोरिदम
10.9.2.रिवॉर्ड लर्निंग एल्गोरिदम
10.9.3.पनिशमेंट लर्निंग एल्गोरिदम

10.10.रिइंफ़ोर्समेंट लर्निंग वातावरण का डिज़ाइन वास्तविक उपयोगिता

10.10.1.रिइंफ़ोर्समेंट लर्निंग वातावरण का डिज़ाइन
10.10.2.रिइंफ़ोर्समेंट लर्निंग वातावरण का कार्यान्वयन
10.10.3.रिइंफ़ोर्समेंट लर्निंग वातावरण का मूल्यांकन

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