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डीप लर्निंग कोर्स घोषणा: कैरिकुलम, फीचर्स और शुरुआत की पूरी जानकारी

नए डीप लर्निंग कोर्स की घोषणा: 'मदन मोहन हे टेल्स आफ डीप लर्निंग' 👨💻🚀

हेलो गाइस! इस वीडियो में, मैं अपने चैनल पर एक नई प्लेलिस्ट शुरू करने का ऐलान कर रहा हूँ, जिसका नाम है 'मदन मोहन हे टेल्स आफ डीप लर्निंग'। पिछले कोर्स 'फंड्स फॉर मशीन लर्निंग' के बाद से मुझे लगातार डीप लर्निंग पर एक विस्तृत कोर्स बनाने की रिक्वेस्ट मिल रही थी। लंबी तैयारी और रिसर्च के बाद, मैं अब इस कोर्स को शुरू करने के लिए पूरी तरह तैयार हूँ। इस वीडियो में हम कोर्स के कैरिकुलम, फीचर्स, प्रिरिक्विजिट्स और एक्स्ट्रा कंटेंट पर विस्तार से चर्चा करेंगे।

कोर्स का कैरिकुलम 📚

यह कोर्स पाँच मुख्य सेक्शन में बाँटा गया है, जो लगभग 100 वीडियो और 100 दिनों में पूरा होगा।

1. आर्टिफिशियल न्यूरल नेटवर्क (ANN)

इस सेक्शन में हम सबसे बेसिक न्यूरल नेटवर्क की गहराई से पढ़ाई करेंगे। इसमें शामिल हैं:

  • परसेप्ट्रॉन: न्यूरल नेटवर्क की सबसे छोटी इकाई, उसकी ट्रेनिंग और सीमाएँ।
  • मल्टी-लेयर परसेप्ट्रॉन (MLP): यह कैसे काम करता है, फॉरवर्ड प्रोपेगेशन और बैकप्रोपेगेशन।
  • ट्रेनिंग एल्गोरिदम: ग्रेडिएंट डिसेंट और प्रोपेगेशन को विस्तार से समझेंगे।
  • प्रैक्टिकल इम्प्लीमेंटेशन: टेन्सरफ्लो इंस्टॉलेशन, रिग्रेशन और क्लासिफिकेशन के उदाहरण।
  • परफॉरमेंस इम्प्रूवमेंट: लर्निंग रेट, ड्रॉपआउट, रेगुलराइजेशन, ऑप्टिमाइजर्स (जैसे Adam, SGD), और हाइपरपैरामीटर ट्यूनिंग।
  • एडवांस्ड टॉपिक्स: लर्निंग रेट शेड्यूलर, टेन्सरबोर्ड, ट्रांसफर लर्निंग, फंक्शनल API, और मॉडल सेव/लोड करना।
  • एंड-टू-एंड प्रोजेक्ट: एक प्रॉपर्टी डीलर एप्लीकेशन बनाकर सभी कॉन्सेप्ट्स को प्रैक्टिस करेंगे।

2. कन्वेन्शनल न्यूरल नेटवर्क (CNN)

इमेज डेटा पर फोकस करेंगे।

3. रिकरंट न्यूरल नेटवर्क (RNN)

टेक्स्ट और सीक्वेंशियल डेटा के लिए RNN को समझेंगे।

4. जेनरेटिव मॉडल्स

ऑटोएनकोडर और GANs जैसे मॉडल्स पर चर्चा होगी।

5. एडवांस्ड टॉपिक्स

ऑब्जेक्ट डिटेक्शन और इमेज सेगमेंटेशन को कवर करेंगे।


कोर्स के खास फीचर्स ⭐

  • वेल-रिसर्च्ड कंटेंट: पिछले एक साल की रिसर्च और पढ़ाने के अनुभव के बाद तैयार किया गया है।
  • बिगिनर-फ्रेंडली: शुरुआती लोगों को ध्यान में रखकर बनाया गया है, ताकि हर को समझ सके।
  • वैल्यू स्ट्रक्चर्ड: 100 दिनों में पूरा होने वाला यह कोर्स स्टेप-बाय-स्टेप लर्निंग सुनिश्चित करता है।
  • टेन्सरफ्लो 2.x पर फोकस: इंडस्ट्री में सबसे ज्यादा यूज़ होने वाला फ्रेमवर्क, साथ ही PyTorch पर भी चर्चा होगी।
  • प्रोजेक्ट-बेस्ड लर्निंग: हर सेक्शन के बाद प्रोजेक्ट बनाएँगे, जिससे कंसेप्ट्स क्लियर होंगे। कुल 12-13 प्रोजेक्ट बनाने का प्लान है।

पूर्वापेक्षाएँ (प्रिरिक्विजिट्स) 🎯

इस कोर्स को शुरू करने से पहले आपके पास ये बेसिक नॉलेज होनी चाहिए:

  • पायथन की बेसिक नॉलेज: हम पूरा कोर्स पायथन में ही करेंगे, इसलिए वेरिएबल्स, फंक्शन्स, लूप्स आना ज़रूरी है।
  • मशीन लर्निंग की बेसिक समझ: मॉडल ट्रेनिंग, डेटा प्रिपरेशन और क्लीनिंग के बारे में थोड़ा आइडिया होना चाहिए। मैंने पहले 'फंड्स फॉर मशीन लर्निंग' प्लेलिस्ट बनाई है, उसे देख सकते हैं।
  • लीनियर अलजेब्रा की बेसिक समझ: मैट्रिक्स और वेक्टर कैसे काम करते हैं, यह समझना ज़रूरी है। इसके लिए मेरे चैनल पर 'ओनली मैथ्स' प्लेलिस्ट है, जिसके पहले 5 वीडियो देख सकते हैं।

नोट: अगर आपको ये सब नहीं आता, तो निराश न हों। मैंने आपके लिए रिसोर्सेज़ शेयर किए हैं, जिन्हें फॉलो करके आप तैयार हो सकते हैं।


एक्स्ट्रा कंटेंट (बोनस) 🎁

कोर्स के दौरान मैं ये अतिरिक्त सामग्री भी प्रदान करूँगा:

  • डीप लर्निंग रोडमैप: एक गाइड जो आपको खुद से डीप लर्निंग सीखने में मदद करेगा।
  • डीप लर्निंग प्रोजेक्ट आइडियाज़: फाइनल ईयर प्रोजेक्ट या पोर्टफोलियो के लिए बेहतरीन प्रोजेक्ट्स।
  • पूरे कोर्स के बाद: हर सेक्शन के बाद टॉप-30 इंटरव्यू क्वेश्चंस और टिप्स शेयर करूँगा।

शेड्यूल और रिक्वेस्ट 📅🙏

हम यह कोर्स हर दूसरे दिन (अल्टरनेट डे) एक वीडियो अपलोड करके शुरू करेंगे। पहला वीडियो गुरुवार को आएगा। मेरा लक्ष्य है कि मार्च के अंत तक पहला सेक्शन (ANN) पूरा कर लूँ। पूरा कोर्स बनाने में लगभग 3-4 महीने लग सकते हैं।

आपसे रिक्वेस्ट:

  • चैनल को सब्सक्राइब करें ताकि यह कोर्स ज़्यादा से ज़्यादा लोगों तक पहुँच सके।
  • इस वीडियो को लाइक करें ताकि YouTube इसे और अधिक लोगों को सुझाए।

मैं इस कोर्स को लेकर बहुत एक्साइटेड हूँ! आइए, इस शानदार यात्रा की शुरुआत करते हैं। अगर आप ANN के मूल सिद्धांतों को और गहराई से समझना चाहते हैं, तो डीप लर्निंग: पार्ट 1 - परसेप्ट्रॉन, ANN, और फॉरवर्ड प्रोपगेशन पर हमारी विस्तृत गाइड देखें। परसों मिलते हैं पहले वीडियो में! 🚀

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