ٹاپ ڈیپ لرننگ آن لائن کورسز

ڈیپ لرننگ AI صلاحیتوں میں سے ایک سب سے زیادہ مطلوب ہے۔ ایک اچھا ڈیپ لرننگ آن لائن کورس ڈیپ لرننگ میں مہارت حاصل کرنے میں آپ کی مدد کرے گا۔ اس کی وجہ یہ ہے کہ یہ آپ کو اس بات کی سمجھ دے گا کہ اس میں کیا شامل ہے۔

گہری سیکھنے سے مراد ایک کلاس ہے۔ مشین سیکھنے کی تکنیک جو خام ڈیٹا سے اعلیٰ سطحی خصوصیات کو نکالنے کے لیے متعدد تہوں کو استعمال کرتی ہے۔

اس کی نگرانی، نیم زیر نگرانی، یا غیر نگرانی کی جا سکتی ہے اور یہ مصنوعی عصبی نیٹ ورکس اور نمائندگی سیکھنے پر مبنی ہے۔

Convolutional عصبی نیٹ ورک اکثر گہرے سیکھنے کے ماڈلز میں استعمال ہوتے ہیں، حالانکہ ان میں تجویزی فارمولے یا اویکت متغیرات کو بھی شامل کیا جا سکتا ہے جو فی پرت میں گروپ کیا جاتا ہے۔

اس بات کو ذہن میں رکھتے ہوئے، ہم نے آن لائن سرفہرست گہرے سیکھنے کے کورسز کی ایک فہرست اکٹھی کی ہے جو کاروبار یا کھیل کے لیے آپ کے اعصابی نیٹ ورک اور مشین لرننگ کی مہارتوں کو بہتر بنا سکتے ہیں۔

اگرچہ یہ ایک جامع فہرست نہیں ہے، لیکن اس میں ایک معروف آن لائن پلیٹ فارم Udemy کے اعلیٰ گہرے سیکھنے کے آن لائن کورسز شامل ہیں۔

اس کے علاوہ، ہم نے اس بارے میں بڑے پیمانے پر بات کرنے کے لیے وقت نکالا ہے کہ ڈیپ لرننگ کیا ہے، یہ کیسے کام کرتی ہے، اور آپ کو اس کی ضرورت کیوں ہے۔ ذیل میں مندرجات کا جدول آپ کی رہنمائی کرے گا!

ڈیپ لرننگ کیا ہے؟

ڈیپ لرننگ کا سب سیٹ ہے۔ مصنوعی ذہانتe, کمپیوٹر اور آلات کو منطقی طور پر سوچنے کا طریقہ سکھانے کے لیے مشین لرننگ تکنیک۔

"گہری تعلیم" کا جملہ اس حقیقت سے آتا ہے کہ اس میں ایک نیٹ ورک کی متعدد پرتوں میں جھانکنا شامل ہے، بشمول ایک پوشیدہ پرت۔ آپ اس میں جتنا آگے بڑھیں گے، اتنی ہی تفصیلی معلومات آپ کو ملیں گی۔

انسانی عقل کی تقلید کے لیے، اس کے نقطہ نظر مختلف پیچیدہ نظاموں پر انحصار کرتے ہیں۔ یہ حکمت عملی مشینوں کو تھیمز کو پہچاننا سکھاتی ہے تاکہ انہیں مختلف زمروں میں تقسیم کیا جا سکے۔

گہری سیکھنے کے لیے پیٹرن کی شناخت کی ضرورت ہوتی ہے، اور مشین لرننگ کی بدولت کمپیوٹرز کو اب پیچیدہ پروگرامنگ پر انحصار کرنے کی ضرورت نہیں ہے۔

گہرائی سے سیکھنے کی بدولت مشینیں فوٹو، ٹیکسٹ یا آڈیو معلومات کا استعمال کسی بھی کام کو انسانوں کی طرح شناخت کرنے اور کرنے کے لیے کر سکتی ہیں۔

گہری تعلیم روزمرہ کی زندگیوں کو تبدیل کر رہی ہے، جیسا کہ خود چلانے والی کاریں، موزوں تجاویز، اور صوتی معاون ہیں۔

ڈیپ لرننگ مشین لرننگ کی ایک شاخ ہے جو تکراری سیکھنے کے طریقوں پر توجہ مرکوز کرتی ہے جو مشینوں کو بڑے ڈیٹا سیٹس کے سامنے لاتی ہے۔ یہ کمپیوٹرز کو خصوصیات کی نشاندہی کرنے میں مدد کرتا ہے اور ایسا کرنے سے تبدیلی کو اپناتا ہے۔

جو مشینیں بار بار ڈیٹا سیٹ کے سامنے آتی ہیں وہ مختلف منطقوں کو پہچاننا سیکھتی ہیں اور ڈیٹا کے قابل اعتماد نتیجے پر پہنچتی ہیں۔

حالیہ برسوں میں گہری سیکھنے میں بہتری آئی ہے، جس سے یہ زیادہ درستگی کے ساتھ تیزی سے پیچیدہ آپریشن انجام دے سکتا ہے۔ یہ کوئی تعجب کی بات نہیں ہے کہ یہ شعبہ دلچسپی حاصل کر رہا ہے اور نوجوان پیشہ ور افراد کو راغب کر رہا ہے۔

یہ بھی پڑھیں: AWS مشین لرننگ سرٹیفیکیشن 2023 کیسے حاصل کریں۔

گہری تعلیم کی اہمیت کیا ہے؟

ڈیپ لرننگ ہماری روزمرہ کی زندگیوں کو مزید قابل رسائی بنانے میں اہم کردار ادا کرتی ہے، اور یہ رجحان جاری رہنا ہے۔

گہری تعلیم آج کے معاشرے میں بہت زیادہ آٹومیشن کو طاقت دے رہی ہے، چاہے خودکار پارکنگ ہو یا ہوائی اڈے پر چہرے کی شناخت۔

دوسری طرف، گہرائی سے سیکھنے کی اہمیت اس حقیقت سے نمٹ سکتی ہے کہ ہماری دنیا اس وقت اعداد و شمار کی تیزی سے مقدار پیدا کر رہی ہے، جس کے لیے بڑے پیمانے پر ڈھانچے کی ضرورت ہے۔

ڈیپ لرننگ نے بڑھتے ہوئے حجم اور ڈیٹا کی دستیابی کا بہترین استعمال کیا ہے۔ ان ذرائع سے اکٹھا کیا گیا تمام علم تکراری سیکھنے کے ماڈلز کے ذریعے درست نتائج پیدا کرتا ہے۔

یہ کس طرح کام کرتا ہے؟

گہری تعلیم، اپنے دل میں، انسانی عقل کی نقل کرنے کے لیے روبوٹ کو تعلیم دینے کے لیے تکراری طریقوں کا استعمال کرتی ہے۔ یہ تکراری عمل مختلف درجہ بندی کی سطحوں پر مصنوعی عصبی نیٹ ورک کا استعمال کرتا ہے۔

پہلی سطحیں بنیادی معلومات سیکھنے میں مشینوں کی مدد کرتی ہیں، اور جوں جوں سطحوں میں ترقی ہوتی ہے، ڈیٹا میں اضافہ ہوتا رہتا ہے۔

ہر نئے گروپ کے ساتھ، آلات مزید ڈیٹا اکٹھا کرتے ہیں اور اس کو اس کے ساتھ ملا دیتے ہیں جو انہوں نے پچھلے گریڈ میں سیکھا تھا۔

نظام طریقہ کار کے اختتام پر معلومات کا ایک حتمی حصہ، ایک کمپاؤنڈ ان پٹ جمع کرتا ہے۔ یہ ڈیٹا کئی تہوں میں منظم ہے اور جدید منطقی استدلال سے مشابہ ہے۔

مشین لرننگ اور ڈیپ لرننگ میں کیا فرق ہے؟

ڈیپ لرننگ اور مشین لرننگ دونوں مصنوعی ذہانت کے حصے ہیں لیکن عام طور پر ایک دوسرے کے بدلے استعمال ہونے کے باوجود ایک ہی چیز نہیں ہیں۔

مشین لرننگ ایک زیادہ وسیع اصطلاح ہے جس سے مراد ڈیٹا کا استعمال کرتے ہوئے سیکھنے کے ماڈل کی وضاحت اور تخلیق کرنا ہے۔ مشین لرننگ ڈیٹا کی ساخت کو سمجھنے کے لیے شماریاتی ماڈلز کا استعمال کرتی ہے۔

یہ ڈیٹا مائننگ سے شروع ہوتا ہے، جس میں بڑے ڈیٹا سیٹس سے دستی طور پر مفید معلومات نکالنا شامل ہوتا ہے۔

اس کے بعد کمپیوٹرز کو ڈیٹا سے سیکھنے اور پیشین گوئیاں تیار کرنے کی ہدایت دینے کے لیے الگورتھم کا اطلاق کریں۔ مشین لرننگ کچھ عرصے سے جاری ہے اور وقت کے ساتھ ساتھ اس میں ترقی ہوئی ہے۔

ڈیپ لرننگ ایک نسبتاً نیا موضوع ہے جو سیکھنے اور کام کرنے کے لیے صرف نیورل نیٹ ورکنگ پر فوکس کرتا ہے۔

جیسا کہ پہلے کہا گیا ہے، نیورل نیٹ ورکنگ مصنوعی طور پر انسانی دماغ کے نیٹ ورک کو اسکرین کرنے اور ڈیٹا سے معلومات حاصل کرنے کے لیے نقل کرتی ہے۔

کیونکہ ڈیپ لرننگ ایک اختتام سے آخر تک سیکھنے کا عمل ہے جس میں سسٹم میں خام ڈیٹا فراہم کیا جاتا ہے، یہ جتنا زیادہ ڈیٹا کا جائزہ لے گا، نتائج اتنے ہی زیادہ درست اور درست ہوں گے۔

یہ گہری سیکھنے اور مشین لرننگ کے درمیان دوسرے فرق کی طرف جاتا ہے۔

اگرچہ سابقہ ​​زیادہ وسیع ڈیٹا کے ساتھ اسکیل کر سکتا ہے، لیکن مشین لرننگ کے ماڈلز کم سیکھنے تک ہی محدود ہیں۔

یہ ایک خاص نقطہ سے آگے ایک سطح مرتفع تک پہنچ جاتا ہے، اور کوئی اضافی ڈیٹا کوئی قدر نہیں بڑھاتا۔ دو ڈومینز کے درمیان اہم فرق یہ ہیں:

ڈیٹا سیٹ سائز: 

ڈیپ لرننگ چھوٹے ڈیٹا سیٹ کے ساتھ اچھی طرح سے کام نہیں کرتی ہے۔ دوسری طرف، مشین لرننگ الگورتھم، کارکردگی کو قربان کیے بغیر چھوٹے ڈیٹا سیٹ پر کارروائی کر سکتے ہیں۔

اگرچہ زیادہ ڈیٹا ماڈل کی کارکردگی کو بہتر بناتا ہے، لیکن کلاسیکل مشین لرننگ میں ایک مخصوص فنکشن کے لیے ایک چھوٹا ڈیٹا سیٹ بہترین انتخاب ہو سکتا ہے۔

نمایاں انجینئرنگ: 

نمایاں انجینئرنگ تمام مشین لرننگ الگورتھم کا ایک لازمی پہلو ہے، اور اس کی پیچیدگی ML کو DL سے ممتاز کرتی ہے۔

کلاسیکل مشین لرننگ میں، ایک ماہر ماڈل کی خصوصیات کی وضاحت کرتا ہے اور پھر ڈیٹا کی قسم اور افعال کو ہاتھ سے کوڈ کرتا ہے۔

دوسری طرف، ڈیپ لرننگ ذیلی سطحوں پر فیچر انجینئرنگ کرتی ہے، جو نیورل نیٹ ورکس کو فیڈ کرنے کے لیے اعلیٰ سطح کی خصوصیات سے نچلی سطح کی خصوصیات کو الگ کرتی ہے۔

ٹیکنالوجی کے تقاضے: 

نفیس اعلیٰ درجے کا ہارڈ ویئر میٹرکس ضرب کاری کے آپریشنز اور کمپیوٹیشنز کے ہیوی ویٹ کو سنبھالنے کے لیے ضروری ہے، جو گہری سیکھنے کی پہچان ہے۔

دوسری طرف، مشین لرننگ الگورتھم سب سے بنیادی کمپیوٹرز پر بھی چلتے ہیں۔ ڈیپ لرننگ الگورتھم کو پیچیدہ کمپیوٹیشنز کو مؤثر طریقے سے بہتر بنانے کے لیے gPUs کی ضرورت ہوتی ہے۔

عمل درآمد کا وقت: 

چونکہ ڈیپ لرننگ الگورتھم مشین لرننگ الگورتھم سے زیادہ ترقی یافتہ ہے، اس لیے یہ یقین کرنا آسان ہے کہ اس پر عمل کرنے میں کم وقت لگے گا۔

دوسری طرف، بڑے پیمانے پر ڈیٹا اکٹھا کرنے اور عصبی نیٹ ورک کی پیچیدگی کی وجہ سے گہرائی سے سیکھنے کی تربیت کی مدت زیادہ ہوتی ہے۔

یہ بھی پڑھیں: AWS مشین لرننگ سرٹیفیکیشن 2023 کیسے حاصل کریں۔

ڈیپ لرننگ شروع کرنے کا بہترین طریقہ کیا ہے؟

ڈیپ لرننگ کے ساتھ کام کرنے سے پہلے امیدواروں کو ریاضی اور کمپیوٹر کی زبان کی مناسب مہارت کو یقینی بنانا چاہیے۔

چونکہ ڈیپ لرننگ مصنوعی ذہانت کا ایک ذیلی مجموعہ ہے، اس لیے وسیع تر تصورات کے ساتھ مہارت کی اکثر ضرورت ہوتی ہے۔ گہری سیکھنے کی بنیادی صلاحیتیں ہیں:

ریاضی: 

اگر لفظ "ریاضی" کا محض ذکر آپ کو بے چین کرتا ہے، تو میں آپ کو یقین دلاتا ہوں۔ گہری سیکھنے میں سادہ ریاضیاتی شرائط ہیں، جو انڈر گریجویٹ سطح پر پڑھائی جاتی ہیں۔

کیلکولس، احتمال، اور لکیری الجبرا صرف چند تصورات ہیں جن پر آپ کو عبور حاصل کرنے کی ضرورت ہوگی۔ بہت سی ای بکس اور ریاضی کے اسباق ان پیشہ ور افراد کے لیے آن لائن دستیاب ہیں جو گہری سیکھنے کی مہارت حاصل کرنا چاہتے ہیں لیکن ان کے پاس ریاضی کی ڈگری نہیں ہے۔ 

کئی پروگرامنگ زبانوں کا علم ڈیپ لرننگ کو سمجھنے کے لیے ایک اور ضرورت ہے۔

کیونکہ Python ایک انتہائی انٹرایکٹو، پورٹیبل، ڈائنامک اور آبجیکٹ پر مبنی پروگرامنگ زبان, اور ڈیپ لرننگ بک اس بات کا انکشاف کرے گی کہ پائتھون میں ڈیپ لرننگ کے لیے کئی ایپلی کیشنز موجود ہیں۔ 

اس میں بہت ساری سپورٹ لائبریریاں شامل ہیں جو کوڈ کی مقدار کو محدود کرتی ہیں جسے مخصوص افعال کے لیے لکھنے کی ضرورت ہے۔

یہ بغیر کسی رکاوٹ کے ضم ہوجاتا ہے۔ C، C++ کے ساتھ, یا جاوا، اور اس کے کنٹرول کی خصوصیات، اور اشیاء، ماڈیولز، اور دوبارہ استعمال کی دیگر تکنیکوں کے لیے زبردست تعاون، اسے گہری سیکھنے کے منصوبوں کے لیے واضح انتخاب بناتے ہیں۔

کلاؤڈ کمپیوٹنگ: 

چونکہ کلاؤڈ اب عملی طور پر زیادہ کمپیوٹنگ کی میزبانی کرتا ہے، اس لیے ڈیپ لرننگ کو سمجھنے کے لیے کلاؤڈ کی بنیادی سمجھ کی ضرورت ہے۔

ابتدائی افراد کو یہ سیکھنا چاہیے کہ کلاؤڈ سروس فراہم کرنے والے کیسے کام کرتے ہیں۔ گہرائی میں کمپیوٹنگ، ڈیٹا بیس، اسٹوریج، اور منتقلی جیسے موضوعات کا جائزہ لیں۔

AWS اور Azure جیسے بڑے کلاؤڈ سروس فراہم کنندگان کا علم بھی آپ کو فائدہ دے گا۔

کلاؤڈ کمپیوٹنگ کو نیٹ ورکنگ کی بنیادی تفہیم کی ضرورت ہے، جس کا تعلق مشین لرننگ سے ہے۔

یہ حکمت عملی باہمی طور پر مخصوص نہیں ہیں، اور ان تصورات کو سمجھنے سے آپ کو زیادہ تیزی سے مہارت حاصل کرنے میں مدد مل سکتی ہے۔

اب جب کہ ہم نے گہری سیکھنے کے اصولوں کا مطالعہ کر لیا ہے، اب وقت آگیا ہے کہ گہری سیکھنے کے مختلف اطلاقات میں مزید گہرائی میں جائیں۔

گہری سیکھنے کی اقسام

آئیے ڈیپ لرننگ کی مختلف اقسام پر ایک نظر ڈالتے ہیں:

1. کمپیوٹر ویژن کے لیے گہری تعلیم: 

کمپیوٹر ویژن کا استعمال گہرے سیکھنے کے طریقوں میں کمپیوٹر کو تصویر کی درجہ بندی، آبجیکٹ کی شناخت، اور چہرے کی شناخت میں تربیت دینے کے لیے کیا جاتا ہے۔ سیدھے الفاظ میں، کمپیوٹر ویژن کا مقصد انسانی ادراک اور اس کے انجام دینے والے افعال کی نقل کرنا ہے۔

2. متن اور ترتیب کے لیے گہری تعلیم: 

ڈیپ لرننگ کا استعمال متن اور آڈیو کی مختلف درجہ بندیوں میں کیا جاتا ہے، بشمول تقریر کی پہچان، جذبات کی درجہ بندی، مشینی ترجمہ، DNA ترتیب تجزیہ، اور ویڈیو سرگرمی کی شناخت، اور دیگر۔

ان میں سے ہر ایک منظرنامے میں معلومات کی تشریح، شناخت اور درجہ بندی کرنے کے لیے کمپیوٹرز کو تربیت دینے کے لیے ترتیب کے ماڈل استعمال کیے جاتے ہیں۔ 

جذبات کی درجہ بندی، آبجیکٹ کی شناخت اور دیگر کاموں کے لیے کئی سے کئی، کئی سے ایک، اور ایک سے کئی بار چلنے والے نیورل نیٹ ورکس کا استعمال کیا جاتا ہے۔

3. گہری تخلیقی تعلیم: 

جنریٹیو ماڈلز کو ڈیٹا کی تقسیم کے لیے غیر زیر نگرانی سیکھنے میں استعمال کیا جاتا ہے۔ Variational Autoencoder (VAE) اور جنریٹیو ایڈورسریئل نیٹ ورکس (GAN) کا مقصد ڈیٹا کو ممکنہ حد تک موثر طریقے سے تقسیم کرنا ہے۔

یہ اس لیے ہے تاکہ کمپیوٹر متنوع تغیرات سے نئے ڈیٹا پوائنٹس تیار کر سکیں۔ GAN جنریٹر اور Discriminator میں توازن پیدا کرنے کی کوشش کرتا ہے، جبکہ VAE ڈیٹا لاگ کے امکانات کے لیے کم حد کو زیادہ سے زیادہ کرتا ہے۔

ٹاپ ڈیپ لرننگ آن لائن کورسز کیا ہیں؟

#1 ڈیپ لرننگ AZ: ہینڈ آن مصنوعی اعصابی نیٹ ورکس

قیمت: $ 74.18

انسٹرکٹر: کیرل ایرمینکو

کورس کا دورانیہ: 22 گھنٹے 37 منٹ 

سطح: ابتدائی

ڈیپ لرننگ AZ ایک بہترین ڈیپ لرننگ آن لائن کورسز میں سے ایک ہے جو واضح طور پر ڈیپ لرننگ میں دلچسپی رکھنے والے طلباء کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے۔ 

اس کورس میں، Eremenko اور Hadelin آپ کو سکھائیں گے کہ مصنوعی اعصابی نیٹ ورک کو عملی طور پر کیسے لاگو کرنا ہے۔ 

اس 22.5 گھنٹے کے آن ڈیمانڈ ویڈیو کورس کے دوران، آپ یہ سیکھیں گے کہ مصنوعی، قنوطی، اور ریکرنٹ نیورل نیٹ ورکس کے پیچھے وجدان کو کیسے لاگو کرنا ہے۔

آپ کو صرف ہائی اسکول کی ریاضی کی سطح پر ہونا اور اس کی ضرورت ہے۔ Python پروگرامنگ کا بنیادی علم۔ نوٹ، اس کورس کے اختتام پر؛ آپ کو تکمیل کا سرٹیفکیٹ ملے گا۔ 

یہ بھی پڑھیں: ابتدائی اور پیشگی کے لیے 13 بہترین ازگر کی کلاسیں | 2023۔

#2 Python کے ساتھ مشین لرننگ، ڈیٹا سائنس اور ڈیپ لرننگ

قیمت: $ 59.78

انسٹرکٹر: فرینک کین

کورس کا دورانیہ: 15 گھنٹے 36 منٹ

سطح: انٹرمیڈیٹ

اس ڈیپ لرننگ آن لائن کورس کے ساتھ، آپ مصنوعی اعصابی نیٹ ورک بنانے کے لیے Tensorflow اور Keras کو استعمال کرنے کا طریقہ سیکھیں گے۔

اس کے علاوہ، آپ یہ سیکھیں گے کہ تصویروں، ڈیٹا اور جذبات کی درجہ بندی کیسے کی جائے، پیشین گوئیاں کرنے کے لیے لکیری رجعت، کثیر الجہتی رجعت، اور ملٹی ویریٹیٹ رجعت کا استعمال کیا جائے۔

موریسو، آپ سیکھیں گے کہ پی اے سی مین بوٹ کیسے بنایا جائے اور کمک سیکھنے کو کیسے سمجھا جائے۔

انسٹرکٹر، فرینک کین، آپ کو کورس کے دوران ٹرین/ٹیسٹ اور K-Fold کراس توثیق کا استعمال کرتے ہوئے اپنے ماڈلز کا انتخاب اور اصلاح کرنے کا طریقہ بھی سکھائیں گے۔

اس 15.5 گھنٹے کے آن ڈیمانڈ ویڈیو ڈیپ لرننگ کورس کے لیے آپ کو کیا ضرورت ہے اس کے بارے میں بات کرتے ہوئے، آپ کے پاس پہلے سے کوڈنگ یا اسکرپٹنگ کا تجربہ اور کم از کم ہائی اسکول کی سطح کی ریاضی کی مہارتیں ہونی چاہئیں۔ 

#3 گہری سیکھنے: GANs اور تغیراتی آٹو اینکوڈرز

قیمت: $ 15.61

انسٹرکٹر: سست پروگرامر ٹیم

کورس کا دورانیہ: 7 گھنٹے 43 منٹ

سطح: انٹرمیڈیٹ

تم کرتے ہو اپنے گہرے سیکھنے کے علم کو بہتر بنانا چاہتے ہیں؟ یہ ڈیپ لرننگ کورس آپ کے لیے ہے۔!

اس اعلی ڈیپ لرننگ کورس میں، آپ جنریٹیو ماڈلز کے بنیادی اصول سیکھیں گے۔ اس کے علاوہ، آپ Theano اور TensorFlow میں GAN اور متغیر آٹو اینکوڈر بنانے کا طریقہ سیکھیں گے۔ 

اس کورس سے لطف اندوز ہونے کے لیے، آپ کو جاننا چاہیے کہ تھیانو اور ٹینسر فلو میں نیورل نیٹ ورک کیسے بنایا جائے، امکان کے تصور کو سمجھیں، ملٹی ویریٹ کیلکولس، نمبر پی، وغیرہ۔

#4 ڈیپ لرننگ کی گہری تفہیم (ازگر کے تعارف کے ساتھ)

قیمت: $ 10.80

انسٹرکٹر: مائیک ایکس کوہین ٹیم

کورس کا دورانیہ: 57 گھنٹے 17 منٹ

سطح: انٹرمیڈیٹ

اس ڈیپ لرننگ آن لائن کورس کا مقصد آپ کو گہرے سیکھنے کی مکمل سمجھ فراہم کرنا ہے۔ 

آپ کو سیکھنے کی گہری مہارتیں ملیں گی جو موافقت پذیر، بنیادی اور دیرپا ہیں۔ 

اس کے علاوہ، آپ کو گہرے سیکھنے کے بنیادی تصورات کی مکمل تفہیم حاصل ہوگی، جس سے آپ کو مستقبل میں نئے عنوانات اور رجحانات کا مطالعہ کرنے کی اجازت ہوگی۔

ذہن میں رکھیں کہ یہ کورس کسی ایسے شخص کے لیے نہیں ہے جو چند حل شدہ مثالوں کے ساتھ گہری سیکھنے کا جائزہ تلاش کر رہا ہو۔ 

یہ ان لوگوں کے لیے ہے جو یہ جاننا چاہتے ہیں کہ ڈیپ لرننگ کیسے کام کرتی ہے، کب اور کیسے میٹا پیرامیٹرز کا انتخاب کریں جیسے آپٹیمائزر، نارملائزیشن، اور سیکھنے کی شرح۔

آپ کے لیے یہ بہتر ہوگا کہ آپ ڈیپ نیورل نیٹ ورک ماڈلز کی کارکردگی کا اندازہ کیسے لگائیں اور نئے مسائل کو حل کرنے کے لیے موجودہ ماڈلز کو تبدیل اور موافق بنائیں۔

یہ بھی پڑھیں: کیا کوڈنگ بوٹ کیمپس 2023 میں اس کے قابل ہیں؟ حیرت انگیز حقائق

#5 [2023] Python میں مشین لرننگ اور ڈیپ لرننگ بوٹ کیمپ

قیمت: $ 52.58

انسٹرکٹر: Holczer Balazs

کورس دورانیہ:  31 ھ 6 م

سطح: انٹرمیڈیٹ

کیا آپ مشین لرننگ، ڈیپ لرننگ، اور کمپیوٹر ویژن کے بارے میں مزید جاننا چاہتے ہیں؟ پھر یہ آپ کے لئے کورس ہے!

مشین لرننگ، ڈیپ لرننگ، ری انفورسمنٹ لرننگ، اور مشین لرننگ کے بنیادی خیالات اس کورس میں شامل ہیں۔

اس ڈیپ لرننگ کورس میں، آپ یہ سیکھیں گے کہ رجعت اور درجہ بندی کے مسائل کو کیسے حل کیا جائے اور نیورل نیٹ ورکس کو کیسے استعمال کیا جائے۔

ڈیپ نیورل نیٹ ورکس (DNNs)، convolutional neural networks (CNNS)، اور recurrent neural networks (RNNs) کو بھی احاطہ کیا جائے گا (RNNs)۔

#6 گہری سیکھنے کی شرائط: ازگر میں لاجسٹک ریگریشن

قیمت: $ 64.58

تخلیق کردہ: Lazy Programmer inc

کورس کا دورانیہ: 6 گھنٹے 16 منٹ

سطح: ابتدائی

ڈیپ لرننگ لازمی کورس ڈیپ لرننگ اور نیورل نیٹ ورکس کے لیے لازمی شرط ہے۔ یہ لاجسٹک ریگریشن سکھاتا ہے، مشین لرننگ، ڈیٹا سائنس اور شماریات میں ایک نمایاں اور ضروری تکنیک۔

اس کورس میں تھیوری کا احاطہ کیا گیا ہے، بشمول جواب کو کم کرنا اور اسے حقیقی دنیا کے مسائل پر لاگو کرنا۔

اس کورس کے دوران آپ سیکھیں گے کہ Python میں اپنا لاجسٹک ریگریشن پیکج کیسے لکھنا ہے۔

آپ حقیقی دنیا کے کاروباری مسائل کے لیے لاجسٹک ریگریشن کا استعمال کرنا بھی سیکھیں گے، جیسے کہ ای کامرس ڈیٹا اور چہرے کی شناخت سے صارف کے اعمال کی پیشن گوئی۔

اس 6.5 گھنٹے کی آن ڈیمانڈ ویڈیو میں، آپ اس بارے میں مزید دریافت کریں گے کہ مشین لرننگ میں ریگولرائزیشن کو کیوں استعمال کیا جاتا ہے۔

آپ کو Numpy Stack سے واقف ہونا چاہیے اور آپ کے پاس لازمی شرائط میں Python کوڈنگ کی کچھ بنیادی مہارتیں ہونی چاہئیں۔

#7 ڈیپ لرننگ: ازگر میں کنوولیشنل نیورل نیٹ ورکس

قیمت: $ 59.78

تخلیق کردہ: Lazy Programmer inc

کورس کا دورانیہ: 12 گھنٹے 1 منٹ 

سطح: ابتدائی

Convolutional Neural Network (CNN) کا استعمال کمپیوٹر ویژن ایپلی کیشنز جیسے آبجیکٹ کی شناخت، تصویروں کی تقسیم، اور لوگوں اور چیزوں کی تصویری حقیقت پسندانہ تصاویر میں جدید نتائج حاصل کرنے کے لیے کیا گیا ہے جو حقیقی دنیا میں موجود نہیں ہیں!

یہ ڈیپ لرننگ کورس کنولیشن کی بنیادی باتیں سکھائے گا اور یہ کہ یہ گہری سیکھنے اور یہاں تک کہ قدرتی زبان کی پروسیسنگ (قدرتی لینگویج پروسیسنگ) کے لیے بھی مفید کیوں ہے۔

آپ ڈیٹا کو بڑھانے اور بیچ نارملائزیشن جیسے جدید طریقے سیکھیں گے اور VGG جیسے جدید فن تعمیرات کی تعمیر کیسے کریں گے۔

یہ بھی پڑھیں: C++ کورس سرٹیفیکیشن کیسے حاصل کریں۔

#8۔ ازگر میں تجویز کنندہ سسٹمز اور ڈیپ لرننگ

قیمت: $ 59.78

تخلیق کردہ: Lazy Programmer inc

کورس کا دورانیہ: 12 گھنٹے 6 منٹ 

سطح: ابتدائی

اگر آپ مشین لرننگ، ڈیپ لرننگ، مصنوعی ذہانت، یا ڈیٹا سائنس کے طالب علم ہیں، تو یہ 2023 میں لینے کے لیے بہترین ڈیپ لرننگ کورسز میں سے ایک ہے۔

اختراعی اور سیدھے سادے الگورتھم کا استعمال کرتے ہوئے، آپ اس کورس کے دوران اپنے صارفین کے لیے تجاویز کا تجزیہ کرنا اور ان پر عمل درآمد کرنا سیکھیں گے۔

آپ Spark پر وسیع ڈیٹا میٹرکس فیکٹرائزیشن کے لیے AWS EC2 کلسٹر استعمال کرنا بھی سیکھیں گے۔

آپ میٹرکس فیکٹرائزیشن / SVD کے تصور کو سمجھنے کے لیے خالص Numpy استعمال کرنے کا طریقہ بھی سیکھیں گے۔

#9 ازگر میں گہری سیکھنے کے ساتھ قدرتی زبان کی پروسیسنگ

قیمت: $ 20.41

تخلیق کردہ: Lazy Programmer inc

کورس کا دورانیہ: 12 گھنٹے 0 منٹ 

سطح: ابتدائی

سست پروگرامر ٹیم آپ کو اس ڈیپ لرننگ آن لائن کورس میں word2vec کے تصور سے آگاہ کرے گی۔

اس کورس میں CBOW اپروچ اور word2vec میں skip-gram طریقہ کا احاطہ کیا جائے گا۔

آپ یہ بھی سیکھیں گے کہ word2vec کی منفی نمونہ سازی کو کس طرح استعمال کرنا ہے اور GloVe کی تعمیر کے لیے گریڈینٹ ڈیسنٹ اور متبادل کم سے کم چوکوں کو کیسے استعمال کرنا ہے۔

اس کے علاوہ، آپ 12 گھنٹے کے اس آن ڈیمانڈ ویڈیو کورس میں یہ سیکھیں گے کہ پارٹس آف اسپیچ ٹیگنگ اور نام کی ہستی کی شناخت کے لیے بار بار چلنے والے نیورل نیٹ ورکس کو کیسے استعمال کیا جائے۔

آپ پہلے سے تربیت یافتہ لفظ ویکٹر اور کمپیوٹر کی تشبیہات اور مماثلتیں حاصل کرنے کے لیے Gensim کا استعمال کرنا بھی سیکھیں گے۔

#10۔ Python کے ساتھ گہری سیکھنے کے لیے TensorFlow کی مکمل گائیڈ

قیمت: $ 74.18

تخلیق کردہ: جوس پورٹیلا

کورس کا دورانیہ: 14 گھنٹے 9 منٹ 

سطح: ابتدائی

کیا آپ کو Python کا علم ہے، اور آپ TensorFlow کے ساتھ ڈیپ لرننگ کی جدید ترین تکنیکیں سیکھنے کے خواہشمند ہیں؟ یہ ڈیپ لرننگ کورس آپ کے لیے ہے!

یہ کورس آپ کو دکھائے گا کہ گوگل کے TensorFlow فریم ورک کو استعمال کرنے کے لیے گہری سیکھنے کے لیے مصنوعی اعصابی نیٹ ورکس کو کیسے ڈیزائن کیا جائے!

کورس کا مقصد آپ کو Google کے TensorFlow فریم ورک کی پیچیدگی کے بارے میں سمجھنے میں آسان تعارف فراہم کرنا ہے۔

موریسو، کورس تھیوری اور پریکٹیکل ایپلیکیشن کو مکمل jupyter نوٹ بک کوڈ گائیڈز اور آسان حوالہ سلائیڈز اور نوٹس کے ساتھ ملانا ہے۔ راستے میں، آپ کی نئی مہارتوں کو جانچنے کے لیے ہمارے پاس بہت ساری مشقیں ہوں گی!

یہ بھی پڑھیں: 2023 میں لینے کے لیے بہترین آن لائن ازگر کورسز | مفت اور ادا شدہ

اکثر پوچھے گئے سوالات

حوالہ

• https://www.mygreatlearning.com/blog/what-is-deep-learning/
• https://www.udemy.com/courses/search/?src=ukw&q=Deep+Learning

سفارشات

• 2023 میں مبتدیوں کے لیے بہترین مشین لرننگ کورس آن لائن
• AWS مشین لرننگ سرٹیفیکیشن 2023 کیسے حاصل کریں۔
• 15 میں 2023 مشین لرننگ انٹرنشپس مواقع
• 2023 میں مفت آن لائن ازگر کورس سرٹیفیکیشن
• ابتدائی اور پیشگی کے لیے 13 بہترین ازگر کی کلاسیں | 2023۔