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डीप लर्निंग एक मशीन लर्निंग तकनीक है जो डेटा से सीखने के लिए कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग करती है।

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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।

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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…

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  5. सिलेबस: एमएल मॉडल में इंट्रो बायस बैकग्राउंड: मेडिकल एआई मॉडल में बायसेज का अध्ययन ये एल्गोरिदम एक्स-रे को देखते हैं-और किसी तरह अपने रेस सॉल्यूशन का पता लगाते हैं: बैलेंस डेटासेट एमोरी सीएक्सआर डेटासेट के साथ मॉडल को फिर से प्रशिक्षित करें संतुलित प्रशिक्षण टीपीआर असमानताएं "बी ...

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  7. पाठ्यक्रम: परिचय। इस वर्ष 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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  11. 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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  13. 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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  14. 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 कार्य कैसे सीखें। कोर्स शुरू होगा...

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  17. 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 कंप्यूटेशियो…

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