Learn Machine Learning & AI

मशीन लर्निंग और एआई सीखें कोर्स आपको "मशीन लर्निंग क्या है" से लेकर आधुनिक कृत्रिम बुद्धिमत्ता के एल्गोरिदम को समझने तक ले जाता है — 105 विषय और 2,650 पाठ, इतने संक्षिप्त रूप में कि आप इन्हें फ़ोन पर भी पढ़ सकते हैं।

एआई का कोई पूर्व अनुभव आवश्यक नहीं है। यदि आप बुनियादी बीजगणित और थोड़ा सा पायथन जानते हैं, तो आप इस कोर्स को पूरा कर सकते हैं।

आप क्या सीखेंगे

मशीन लर्निंग की बुनियाद — मशीन लर्निंग पारंपरिक प्रोग्रामिंग से कैसे भिन्न है, प्रशिक्षण प्रक्रिया, परीक्षण डेटा, ओवरफिटिंग, अंडरफिटिंग, बायस और वेरिएंस, और मॉडल का मूल्यांकन कैसे किया जाता है।

पर्यवेक्षित शिक्षण — लीनियर और लॉजिस्टिक रिग्रेशन, डिसीजन ट्री, रैंडम फॉरेस्ट, सपोर्ट वेक्टर मशीन, के नियरेस्ट नेबर्स और नैव बेयस, प्रत्येक के पीछे का मूल सिद्धांत।

अपर्यवेक्षित शिक्षण — के-मीन्स और हायरार्किकल क्लस्टरिंग, डाइमेंशनलिटी रिडक्शन, प्रिंसिपल कंपोनेंट एनालिसिस और एनोमली डिटेक्शन।

डीप लर्निंग और न्यूरल नेटवर्क्स — परसेप्ट्रॉन, एक्टिवेशन फंक्शन, बैकप्रॉपैगेशन, इमेज के लिए कनवोल्यूशनल नेटवर्क, सीक्वेंस के लिए रिकरेंट नेटवर्क और एलएसटीएम, और ट्रांसफॉर्मर का परिचय।

रीइन्फोर्समेंट लर्निंग — एजेंट, एनवायरनमेंट, रिवॉर्ड, क्यू लर्निंग और पॉलिसी आधारित विधियाँ, बिना जटिल गणितीय गणनाओं के।

नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग — टोकनाइजेशन, एम्बेडिंग, सेंटीमेंट एनालिसिस, और इन अवधारणाओं पर आधारित बड़े भाषा मॉडल कैसे बनाए जाते हैं।

टूल्स और लाइब्रेरीज़ — पायथन, टेन्सरफ्लो, केरस, स्किट लर्न, नम्पी, पांडा, एच2ओ, ओपनसीवी और स्पार्क एमएललिब एक वास्तविक कार्यप्रवाह में कैसे फिट होते हैं।

एप्लाइड मशीन लर्निंग — स्वास्थ्य सेवा, वित्त, अनुशंसा प्रणाली, धोखाधड़ी का पता लगाना, कंप्यूटर विज़न और पूर्वानुमान।

सीखे हुए ज्ञान का परीक्षण करें

सभी 105 विषयों पर 8,000 से अधिक क्विज़ प्रश्न। प्रति सत्र दस प्रश्न, प्रत्येक के चार विकल्प, जो आपके द्वारा पढ़े जा रहे अध्याय से संबंधित हैं।

तीन समयबद्ध कठिनाई स्तर: शुरुआती स्तर (प्रत्येक प्रश्न के लिए 30 सेकंड), मध्यवर्ती स्तर (20 सेकंड), विशेषज्ञ स्तर (10 सेकंड)। एक सत्र 5:00, 3:20 या 1:40 मिनट का होता है। 70% अंक उत्तीर्ण करना अनिवार्य है।

स्तर, प्रयास किए गए या नहीं किए गए प्रश्नों और सर्वश्रेष्ठ स्कोर के आधार पर फ़िल्टर करें, ताकि अभ्यास उन एल्गोरिदम पर केंद्रित हो जिन्हें आप अभी तक नहीं समझ पाए हैं। प्रत्येक प्रयास संग्रहीत किया जाता है।

एमएल साक्षात्कार की तैयारी

जूनियर एमएल इंजीनियर से लेकर सीनियर, स्टाफ और प्रिंसिपल, साथ ही डेटा साइंटिस्ट, एप्लाइड साइंटिस्ट, एमएलओपीएस, एनएलपी और कंप्यूटर विज़न तक, 25 मशीन लर्निंग पदों के लिए 100 प्रश्न (प्रत्येक के लिए) - कुल 2,500 प्रश्न। वास्तविक स्क्रीनिंग राउंड की तरह समयबद्ध, स्कोर किया गया और सहेजा गया ताकि आप दोबारा दे सकें और तुलना कर सकें।

ऑफ़लाइन अध्ययन

ऑफ़लाइन पढ़ने के लिए किसी भी विषय को डाउनलोड करें। पाठ्य सामग्री डिवाइस पर संग्रहीत होती है और बिना कनेक्शन के भी उपलब्ध रहती है; छवियों के लिए नेटवर्क की आवश्यकता होती है। आप जो कुछ भी खोलते हैं वह स्वचालित रूप से कैश हो जाता है। डाउनलोड स्क्रीन दिखाती है कि क्या सहेजा गया है और आपको किसी विषय को रद्द करने, फिर से शुरू करने या हटाने की सुविधा देती है।

प्रगति, निरंतर प्रगति और प्रमाणपत्र

पाठ पूरे होने पर उन्हें चिह्नित करें, प्रत्येक विषय पर प्रगति रिंग को भरते हुए देखें, और जहां आपने छोड़ा था वहीं से फिर से शुरू करने के लिए 'जारी रखें' कार्ड का उपयोग करें।

दैनिक निरंतर प्रगति आपके अध्ययन के प्रत्येक दिन को गिनती में शामिल करती है, जिसमें एक वैकल्पिक अनुस्मारक भी शामिल है जो डिफ़ॉल्ट रूप से बंद रहता है।

किसी विषय को पूरा करें और उसकी परीक्षा में 70% या उससे अधिक अंक प्राप्त करें ताकि आपको एक प्रमाणपत्र मिल सके जिसे आप सहेज और साझा कर सकते हैं।

फ़ोन पर सीखने के लिए बनाया गया

सरल भाषा में समझाया गया है, फिर गणित का प्रयोग किया गया है — प्रत्येक एल्गोरिदम को किसी भी संकेत से पहले शब्दों में समझाया गया है। छोटे-छोटे खंड जिन्हें आप कुछ ही मिनटों में पूरा कर सकते हैं। सिंटैक्स हाइलाइटेड कोड जिसे एक टैप में कॉपी किया जा सकता है। पूरे पाठ्यक्रम में खोजें। बुकमार्क और इतिहास, लाइट, डार्क और सिस्टम थीम, समायोज्य फ़ॉन्ट आकार और टैबलेट लेआउट।

किसके लिए है

उन छात्रों के लिए जो व्याख्यान समझ में न आने पर दूसरी बार स्पष्टीकरण चाहते हैं। मशीन लर्निंग इंजीनियरिंग या डेटा साइंस में आगे बढ़ रहे डेवलपर्स के लिए। एमएल और डेटा साइंस के साक्षात्कार की तैयारी कर रहे उम्मीदवारों के लिए, जहां प्रश्न अभी भी ज्यादातर मूलभूत सिद्धांतों पर आधारित होते हैं। उन पेशेवरों के लिए जो यह समझना चाहते हैं कि उनके उद्योग में AI सिस्टम वास्तव में क्या कर रहा है।

वीडियो बफर करने की कोई ज़रूरत नहीं। किसी खाते की आवश्यकता नहीं। आज ही अपना पहला पाठ शुरू करें।

कोई प्रश्न, सुधार या विषय संबंधी अनुरोध? mail@ehsanur.com पर ईमेल करें — हम शिक्षार्थियों के अनुरोधों के आधार पर ऐप को अपडेट करते हैं।