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463 पाठ्यक्रम

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Deep learning is a machine learning technique that uses artificial neural networks to learn from data.

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  2. मशीन लर्निंग के क्षेत्र में गहराई से परिचय, लीनियर मॉडल से लेकर डीप लर्निंग और रीइन्फोर्समेंट लर्निंग तक, हैंड्स-ऑन पायथन प्रोजेक्ट्स के माध्यम से। - सांख्यिकी और डेटा विज्ञान में MITx माइक्रोमास्टर्स प्रोग्राम का हिस्सा।

    • एडएक्स
    • सप्ताह में 10-14 घंटे, 15 सप्ताह लंबा
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    • मुफ़्त ऑनलाइन पाठ्यक्रम (ऑडिट)
    • यूट्यूब
    • 20 घंटे की सामग्री
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  4. यदि आप अत्याधुनिक एआई में जाना चाहते हैं, तो यह कोर्स आपको ऐसा करने में मदद करेगा। डीप लर्निंग इंजीनियरों की अत्यधिक मांग है, और डीप लर्निंग में महारत हासिल करने से आपको करियर के कई नए अवसर मिलेंगे। डीप लर्निंग भी एक नई "महाशक्ति" है जो...

    • Coursera
    • 25 घंटे की सामग्री, 4 सप्ताह लंबी
    • 20 फरवरी, 2023
    • मुफ़्त ऑनलाइन पाठ्यक्रम (ऑडिट)

  5. पाठ्यक्रम: परिचय। इस साल सफलता। गहरा भाषण 2. गहन सीखने का पैमाना । एचपीसी के लिए अवसर। कार्यभार की विशेषताएं। कार्यकुशलता की अनदेखी से सावधान रहें। प्रकाश की गति को अनदेखा करने से सावधान रहें। घनी गणना। फास्ट इंटरकनेक्ट। लोचदार …

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    • फ्री ऑनलाइन कोर्स

  6. पाठ्यक्रम: परिचय। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का जन्म। चेकर्स (आर्थर सैमुअल, 1956)। एलिज़ा (वीज़ेनबाम 1966)। 2001 स्पेस ओडिसी (स्टेनली कुब्रिक, 1968)। डीप ब्लू (आईबीएम, 1997)। डीप लर्निंग (हिंटन, 2006)। खतरे (आईबीएम, 2011)। नकल…

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    • 1-2 घंटे की सामग्री
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    • फ्री ऑनलाइन कोर्स

  7. पाठ्यक्रम: परिचय। क्लिनिकल का पारंपरिक मॉडल। अल के साथ निदान प्रक्रिया। सूचना एकत्र करने का चरण। अल के साथ नैदानिक ​​परीक्षण। मशीन लर्निंग फ्रेमवर्क। अगला प्रतिमान बदलाव?. अतालता का पता लगाना। निरंतर निगरानी का भविष्य।…

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    • 1 घंटे से भी कम सामग्री
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  8. पाठ्यक्रम: परिचय। डीएनएस तेजी से लोकप्रिय हो रहे हैं। डीप न्यूरल नेटवर्क (डीएनएन)। DNNS को प्रशिक्षित करना कठिन है। कंपनियों से मॉडल खरीदने के दो तरीके। मॉडल मालिक के लिए आईपी सुरक्षा। स्वामित्व प्रमाण के लिए वॉटरमार्क का व्यापक रूप से उपयोग किया जाता है। खतरा मॉडल। हमले...

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  10. सिलेबस: स्टैनफोर्ड CS330: मल्टी-टास्क और मेटा-लर्निंग, 2019 | व्याख्यान 1 - परिचय और सिंहावलोकन। स्टैनफोर्ड CS330: मल्टी-टास्क और मेटा-लर्निंग, 2019 | व्याख्यान 2 - बहु-कार्य और मेटा-लर्निंग मूल बातें। स्टैनफोर्ड CS330: मल्टी-टास्क और मेटा-लर्निंग, 2019 | एल…

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  11. पाठ्यक्रम: परिचय। प्रतीकात्मक गणित के लिए गहन शिक्षा। प्रस्थान बिंदू। बुनियादी अंतर्ज्ञान। योजना। भावों से लेकर वृक्षों तक। डेटा जनरेट कर रहा है। प्रतीकात्मक एकीकरण (आगे का दृष्टिकोण)। प्रतीकात्मक एकीकरण (पिछड़ा दृष्टिकोण)। प्रतीकात्मक रूप से...

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    • 1 घंटे से भी कम सामग्री
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  12. डीप लर्निंग मशीन लर्निंग का सबसेट है जो तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग करके डेटा से पैटर्न निकालने पर केंद्रित है और उन पैटर्न का उपयोग सीखने के कार्यों को सूचित करने के लिए करता है। यह कंप्यूटर को सिखाने के बारे में है कि कच्चे डेटा से किसी कार्य को कैसे सीखें। कोर्स शुरू होगा...

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    • 29 घंटे की सामग्री
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  14. एमआईटी के प्रो. मैनोलिस केलिस के साथ जीवन विज्ञान में गहन अध्ययन सीखें! इस स्प्रिंग 2021 कोर्स में, आप एआई, एमएल, मशीन लर्निंग फ़ाउंडेशन, कन्वर्सेशनल न्यूरल नेटवर्क्स CNNs, रिकरंट न्यूरल नेटवर्क्स RNNs, ग्राफ़ न्यूरल नेटवर्क्स GNNs के बारे में जानेंगे…

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    • 31 घंटे की सामग्री
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  15. पाठ्यविवरण: परिचय अवलोकन सामान्य सामान्य सारांश डीप लर्निंग एज़ ए ह्यूमन न्यू रिलेशन्स लैंग्वेज मॉडल्स डिस्क्रिप्टिव एथिक्स डायनामिक कॉन्टेक्स्ट क्वेश्चंस मल्टीमॉडल इंफॉर्मेशन कॉम्बिनेशन रिप्रेजेंटेशन्स क्वेश्चन सेल्फ सुपरवाइज्ड लर्निंग यूनीक कम्प्यूटेशनल…

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    • 1-2 घंटे की सामग्री
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    • फ्री ऑनलाइन कोर्स

  16. सिलेबस: MIT डीप लर्निंग जीनोमिक्स - लेक्चर 3 - कन्वर्सेशनल न्यूरल नेटवर्क्स CNNs (स्प्रिंग 2020)। MIT डीप लर्निंग जीनोमिक्स - लेक्चर 4 - रिकरंट न्यूरल नेटवर्क्स (स्प्रिंग 2020)। MIT डीप लर्निंग जीनोमिक्स - लेक्चर 1 - मशीन लर्निंग इंट्रो (स्प्रिंग 2…

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    • 19 घंटे की सामग्री
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  17. इस पाठ्यक्रम का लक्ष्य शिक्षार्थियों को आधुनिक तंत्रिका नेटवर्क और कंप्यूटर दृष्टि और प्राकृतिक भाषा समझ में उनके अनुप्रयोगों की बुनियादी समझ देना है। पाठ्यक्रम रैखिक मॉडल की पुनरावृत्ति और स्टोचैस्टिक ऑप्टिमाइज़ेशन की चर्चा के साथ शुरू होता है ...

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    • 61 घंटे की सामग्री, 5 सप्ताह लंबी
    • 20 फरवरी, 2023
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