शून्य आधार से AI प्रारंभिक व्यावहारिक प्रशिक्षण (डीप लर्निंग + Pytorch), AI के लिए आवश्यक आधार

पाठ्यक्रम सूची:

1. पाठ्यक्रम परिचय
– पाठ्यक्रम सामग्री और सीखने के उद्देश्यों को समझें।

2. न्यूरल नेटवर्क कार्य विश्लेषण
– न्यूरल नेटवर्क द्वारा पूरे किए जाने वाले कार्यों का विश्लेषण करें, सीखने के लिए आधार तैयार करें।

3. मॉडल अपडेट विधि की व्याख्या
– मॉडल अपडेट की विधि और सिद्धांत की व्याख्या करें, मॉडल अनुकूलन तकनीकों में महारत हासिल करें।

4. हानि फ़ंक्शन गणना विधि
– हानि फ़ंक्शन की गणना विधि सीखें, मॉडल प्रदर्शन का मूल्यांकन करने के मानदंडों को समझें।

5. फ़ॉरवर्ड प्रोपेगेशन प्रक्रिया की व्याख्या
– न्यूरल नेटवर्क फ़ॉरवर्ड प्रोपेगेशन की प्रक्रिया और सिद्धांत का गहन विश्लेषण करें।

6. बैकप्रोपेगेशन प्रदर्शन
– बैकप्रोपेगेशन की प्रक्रिया का व्यावहारिक प्रदर्शन करें, समझ को गहरा करें और तकनीकों में महारत हासिल करें।

7. न्यूरल नेटवर्क आर्किटेक्चर का विश्लेषण
– न्यूरल नेटवर्क के समग्र आर्किटेक्चर का विस्तृत विश्लेषण करें, प्रत्येक भाग के कार्यों और भूमिकाओं को स्पष्ट करें।

8. प्रभाव दृश्य विश्लेषण
– दृश्य उपकरणों का उपयोग करके न्यूरल नेटवर्क प्रभाव का विश्लेषण करें, मॉडल प्रदर्शन को अनुकूलित करें।

9. न्यूरॉन्स की संख्या की भूमिका
– न्यूरॉन्स की संख्या के मॉडल प्रभाव पर प्रभाव का पता लगाएं, नेटवर्क संरचना को अनुकूलित करें।

10. प्रीप्रोसेसिंग और dropout
– डेटा प्रीप्रोसेसिंग और dropout तकनीक सीखें, मॉडल सामान्यीकरण क्षमता में सुधार करें।

11-25. कन्वोल्यूशनल न्यूरल नेटवर्क और अनुप्रयोग
– कन्वोल्यूशनल न्यूरल नेटवर्क के सिद्धांत और अनुप्रयोग का चरणबद्ध विश्लेषण करें, छवि प्रसंस्करण कार्यों को लागू करें।

26-32. PyTorch फ्रेमवर्क और डेटा प्रसंस्करण
– PyTorch फ्रेमवर्क और डेटा प्रसंस्करण विधियों की गहन समझ प्राप्त करें, मॉडल बनाएं और प्रशिक्षित करें।

33-45. डीप लर्निंग मॉडल प्रशिक्षण
– डीप लर्निंग मॉडल के प्रशिक्षण प्रक्रिया और तकनीकों को सीखें, मॉडल प्रभाव में सुधार करें।

46-60. टेक्स्ट डेटा प्रसंस्करण और प्रशिक्षण
– टेक्स्ट डेटा प्रसंस्करण और प्रशिक्षण तकनीकों का पता लगाएं, प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण कार्यों में लागू करें।

61-69. मॉडल तैनाती और सेवा
– मॉडल तैनाती और सर्वर-साइड प्रोसेसिंग सीखें, जिससे मॉडल का वास्तविक परिदृश्यों में उपयोग संभव हो।

70-76. विज़न transformer मॉडल
– विज़न transformer मॉडल के सिद्धांत और कार्यान्वयन विधियों का विश्लेषण करें, और इसे छवि प्रसंस्करण में लागू करें।

77. प्रोजेक्ट स्रोत कोड डिबगिंग और अभ्यास
– प्रोजेक्ट स्रोत कोड की डिबगिंग प्रक्रिया का प्रदर्शन करें, जिससे शिक्षार्थियों को सीखी गई बातों को समझने और लागू करने में मदद मिले।