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अपना पथ मास्टर करें

मशीन सीखने में एक विशेषज्ञ बनने के लिए, आप पहली बार में एक मजबूत नींव की जरूरत है चार सीखने क्षेत्रों कोडिंग, गणित, एमएल सिद्धांत, और कैसे शुरू से आखिर तक अपनी खुद की एमएल परियोजना के निर्माण के लिए:।

TensorFlow के साथ शुरू क्यूरेट पाठ्यक्रमों इन चार कौशल में सुधार, या हमारी का लाभ उठाकर अपना स्वयं के शिक्षण पथ का चयन करने के संसाधन पुस्तकालय नीचे।

मशीन लर्निंग शिक्षा के चार क्षेत्र

अपने शैक्षिक पथ की शुरुआत करते समय, पहले यह समझना महत्वपूर्ण है कि एमएल कैसे सीखें। हमने सीखने की प्रक्रिया को ज्ञान के चार क्षेत्रों में विभाजित किया है, प्रत्येक क्षेत्र एमएल पहेली का एक मूलभूत टुकड़ा प्रदान करता है। आपके पथ पर आपकी सहायता करने के लिए, हमने उन पुस्तकों, वीडियो और ऑनलाइन पाठ्यक्रमों की पहचान की है जो आपकी क्षमताओं को बढ़ाएंगे, और आपको अपनी परियोजनाओं के लिए एमएल का उपयोग करने के लिए तैयार करेंगे। अपने ज्ञान को बढ़ाने के लिए डिज़ाइन किए गए हमारे निर्देशित पाठ्यक्रम से शुरू करें, या हमारे संसाधन पुस्तकालय की खोज करके अपना रास्ता चुनें।

  • कोडिंग कौशल: सिर्फ एमएल जानने से बिल्डिंग एमएल मॉडल शामिल है और अधिक अवधारणाओं-यह डेटा प्रबंधन करने के लिए आदेश, पैरामीटर ट्यूनिंग में कोडिंग, और परीक्षण करने के लिए आवश्यक परिणाम पार्स करने की आवश्यकता है और अपने मॉडल का अनुकूलन।

  • गणित और आँकड़े: एमएल एक गणित भारी अनुशासन है, इसलिए यदि आप एमएल मॉडल को संशोधित करने या शुरु से नए निर्माण करने की योजना है, अंतर्निहित गणित अवधारणाओं के साथ परिचित प्रक्रिया के लिए महत्वपूर्ण है।

  • एमएल सिद्धांत: एमएल सिद्धांत की मूल बातें आप पर बनाने के लिए एक आधार दे देंगे जानने के बाद, और समस्या निवारण में सहायता जब कुछ गलत हो जाता।

  • अपनी खुद की परियोजनाओं बिल्ड: एमएल के साथ अनुभव पर हाथ हो रही है सबसे अच्छा तरीका है परीक्षण करने के लिए अपने ज्ञान डाल करने के लिए है, इसलिए एक साधारण के साथ जल्दी में गोता डर मत बनो colab या ट्यूटोरियल कुछ अभ्यास पाने के लिए।

TensorFlow पाठ्यक्रम

अनुशंसित पाठ्यक्रमों, पुस्तकों और वीडियो वाले हमारे किसी निर्देशित पाठ्यक्रम के साथ सीखना शुरू करें।

नौसिखिये के लिए
TensorFlow के साथ मशीन लर्निंग की मूल बातें

पुस्तकों और ऑनलाइन पाठ्यक्रमों के इस संग्रह के साथ एमएल की मूल बातें सीखें। आपको एमएल से परिचित कराया जाएगा और TensorFlow 2.0 का उपयोग करके गहन शिक्षण के माध्यम से मार्गदर्शन किया जाएगा। फिर आपके पास शुरुआती ट्यूटोरियल के साथ जो कुछ भी आप सीखते हैं उसका अभ्यास करने का अवसर होगा।

मध्यवर्ती स्तर और विशेषज्ञों के लिए
TensorFlow के साथ सैद्धांतिक और उन्नत मशीन लर्निंग

एक बार जब आप मशीन लर्निंग की मूल बातें समझ लेते हैं, तो तंत्रिका नेटवर्क की सैद्धांतिक समझ, गहरी शिक्षा, और अंतर्निहित गणित अवधारणाओं के अपने ज्ञान में सुधार करके अपनी क्षमताओं को अगले स्तर तक ले जाएं।

नौसिखिये के लिए
जावास्क्रिप्ट विकास के लिए TensorFlow

जावास्क्रिप्ट में मशीन लर्निंग मॉडल विकसित करने की मूल बातें जानें, और सीधे ब्राउज़र में कैसे परिनियोजित करें। आपको गहन शिक्षण और हाथों पर अभ्यास के माध्यम से TensorFlow.js के साथ शुरुआत करने के बारे में एक उच्च-स्तरीय परिचय मिलेगा।

शैक्षिक संसाधन

अपना स्वयं का सीखने का मार्ग चुनें, और आपको ML की नींव सिखाने के लिए TensorFlow टीम द्वारा अनुशंसित पुस्तकों, पाठ्यक्रमों, वीडियो और अभ्यासों का पता लगाएं।

पुस्तकें  
ऑनलाइन पाठ्यक्रम  
गणित अवधारणा  
टीएफ संसाधन  
मानव-केंद्रित एआई  

पुस्तकें

पढ़ना एमएल और गहन शिक्षण की नींव को समझने के सर्वोत्तम तरीकों में से एक है। किताबें आपको भविष्य में और अधिक तेज़ी से नई अवधारणाओं को सीखने में मदद करने के लिए आवश्यक सैद्धांतिक समझ प्रदान कर सकती हैं।

कोडर्स के लिए एआई और मशीन लर्निंग
लॉरेंस मोरोनी द्वारा

यह परिचयात्मक पुस्तक सबसे सामान्य एमएल परिदृश्यों को लागू करने का तरीका सीखने के लिए एक कोड-प्रथम दृष्टिकोण प्रदान करती है, जैसे कि कंप्यूटर विज़न, प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी), और वेब, मोबाइल, क्लाउड और एम्बेडेड रनटाइम के लिए अनुक्रम मॉडलिंग।

पायथन के साथ डीप लर्निंग
फ्रेंकोइस चॉलेट द्वारा

यह पुस्तक केरस के साथ डीप लर्निंग का एक व्यावहारिक, व्यावहारिक परिचय है।

स्किकिट-लर्न, केरस और टेंसरफ्लो के साथ हैंड्स-ऑन मशीन लर्निंग
ऑरेलियन गेरोनो द्वारा

ठोस उदाहरणों, न्यूनतम सिद्धांत और दो उत्पादन-तैयार पायथन फ्रेमवर्क-स्किकिट-लर्न और टेंसरफ्लो का उपयोग करते हुए- यह पुस्तक आपको बुद्धिमान प्रणालियों के निर्माण के लिए अवधारणाओं और उपकरणों की सहज समझ हासिल करने में मदद करती है।

ध्यान लगा के पढ़ना या सीखना
इयान गुडफेलो, योशुआ बेंगियो और आरोन कौरविल द्वारा

यह डीप लर्निंग पाठ्यपुस्तक सामान्य रूप से मशीन लर्निंग और विशेष रूप से डीप लर्निंग के क्षेत्र में छात्रों और चिकित्सकों की मदद करने के उद्देश्य से एक संसाधन है।

नि: शुल्क
किताब देखें  
तंत्रिका नेटवर्क और गहरी शिक्षा
माइकल नीलसन द्वारा

यह पुस्तक तंत्रिका नेटवर्क पर एक सैद्धांतिक पृष्ठभूमि प्रदान करती है। यह TensorFlow का उपयोग नहीं करता है, लेकिन अधिक सीखने में रुचि रखने वाले छात्रों के लिए यह एक बेहतरीन संदर्भ है।

नि: शुल्क
किताब देखें  
सीखना TensorFlow.js
गैंट लैबोर्डे द्वारा

व्यापक तकनीकी दर्शकों के लिए TensorFlow.js बुनियादी बातों के लिए एक व्यावहारिक दृष्टिकोण। एक बार जब आप इस पुस्तक को समाप्त कर लेंगे, तो आप TensorFlow.js के साथ उत्पादन-तैयार गहन शिक्षण प्रणालियों को बनाने और तैनात करने का तरीका जानेंगे।

जावास्क्रिप्ट के साथ डीप लर्निंग
फ्रेंकोइस चोललेट के साथ शानकिंग काई, स्टेनली बिलेस्की, एरिक डी। नीलसन द्वारा

TensorFlow लाइब्रेरी के मुख्य लेखकों द्वारा लिखित, यह पुस्तक आपके ब्राउज़र में या Node.

ऑनलाइन पाठ्यक्रम

एमएल की बुनियादी अवधारणाओं को सीखने के लिए एक बहु-भाग ऑनलाइन पाठ्यक्रम लेना एक अच्छा तरीका है। कई पाठ्यक्रम उत्कृष्ट दृश्य व्याख्याकार प्रदान करते हैं, और मशीन लर्निंग को सीधे काम पर, या आपकी व्यक्तिगत परियोजनाओं के साथ लागू करने के लिए आवश्यक उपकरण प्रदान करते हैं।

AI, ML और डीप लर्निंग के लिए TensorFlow का परिचय

TensorFlow टीम के सहयोग से विकसित, यह पाठ्यक्रम TensorFlow डेवलपर विशेषज्ञता का हिस्सा है और आपको TensorFlow का उपयोग करने के सर्वोत्तम अभ्यास सिखाएगा।

डीप लर्निंग के लिए TensorFlow का परिचय

TensorFlow टीम और Udacity द्वारा विकसित इस ऑनलाइन पाठ्यक्रम में, आप TensorFlow के साथ गहन शिक्षण अनुप्रयोगों का निर्माण करना सीखेंगे।

नि: शुल्क
कोर्स देखें  
TensorFlow डेवलपर विशेषज्ञता

TensorFlow डेवलपर द्वारा सिखाए गए इस चार-कोर्स विशेषज्ञता में, आप TensorFlow में स्केलेबल AI-संचालित एल्गोरिदम बनाने के लिए उपयोग किए जाने वाले टूल और सॉफ़्टवेयर डेवलपर्स का पता लगाएंगे।

मशीन लर्निंग क्रैश कोर्स

TensorFlow API के साथ मशीन लर्निंग क्रैश कोर्स मशीन सीखने के इच्छुक लोगों के लिए एक स्व-अध्ययन मार्गदर्शिका है। इसमें वीडियो लेक्चर, रियल-वर्ल्ड केस स्टडी और व्यावहारिक अभ्यास के साथ पाठों की एक श्रृंखला है।

नि: शुल्क
कोर्स देखें  
MIT 6.S191: डीप लर्निंग का परिचय

MIT से इस कोर्स में, आप गहन शिक्षण एल्गोरिदम का मूलभूत ज्ञान प्राप्त करेंगे और TensorFlow में तंत्रिका नेटवर्क के निर्माण में व्यावहारिक अनुभव प्राप्त करेंगे।

नि: शुल्क
कोर्स देखें  
डीप लर्निंग स्पेशलाइजेशन

पांच पाठ्यक्रमों में, आप डीप लर्निंग की नींव सीखेंगे, समझेंगे कि तंत्रिका नेटवर्क कैसे बनाया जाता है, और सफल मशीन लर्निंग प्रोजेक्ट्स का नेतृत्व करना और एआई में करियर बनाना सीखना होगा। आप न केवल सिद्धांत में महारत हासिल करेंगे, बल्कि यह भी देखेंगे कि इसे उद्योग में कैसे लागू किया जाता है।

TensorFlow: डेटा और परिनियोजन विशेषज्ञता

आपने मॉडल बनाना और प्रशिक्षित करना सीख लिया है। अब इस चार-कोर्स विशेषज्ञता में अपने मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए विभिन्न परिनियोजन परिदृश्यों को नेविगेट करना और डेटा का अधिक प्रभावी ढंग से उपयोग करना सीखें।

TensorFlow: उन्नत तकनीक विशेषज्ञता

यह विशेषज्ञता सॉफ्टवेयर और ML इंजीनियरों के लिए है, जो TensorFlow की मूलभूत समझ रखते हैं, जो शक्तिशाली मॉडल बनाने के लिए उन्नत TensorFlow सुविधाओं को सीखकर अपने ज्ञान और कौशल का विस्तार करना चाहते हैं।

गणित अवधारणा

अपने एमएल ज्ञान के साथ गहराई तक जाने के लिए, ये संसाधन आपको उच्च स्तर की उन्नति के लिए आवश्यक अंतर्निहित गणित अवधारणाओं को समझने में मदद कर सकते हैं।

एमएल के लिए रैखिक बीजगणित के लिए एक अनुकूल परिचय

मशीन लर्निंग के लिए रैखिक बीजगणित का एक विहंगम दृश्य। कभी भी रैखिक बीजगणित नहीं लिया या मूल बातें के बारे में कुछ नहीं जानते हैं, और यह महसूस करना चाहते हैं कि एमएल में इसका उपयोग कैसे किया जाता है? तो यह वीडियो आपके लिए है।

मशीन लर्निंग विशेषज्ञता के लिए गणित

कौरसेरा की इस ऑनलाइन विशेषज्ञता का उद्देश्य गणित और मशीन लर्निंग के बीच की खाई को पाटना है, जो आपको एक सहज समझ बनाने के लिए अंतर्निहित गणित में गति प्रदान करता है, और इसे मशीन लर्निंग और डेटा साइंस से जोड़ता है।

ध्यान लगा के पढ़ना या सीखना
द्वारा 3ब्लू1ब्राउन

दृश्य-प्रथम दृष्टिकोण के साथ गणित को प्रस्तुत करने के आसपास 3blue1भूरे रंग के केंद्र। इस वीडियो श्रृंखला में, आप एक तंत्रिका नेटवर्क की मूल बातें सीखेंगे और यह गणित की अवधारणाओं के माध्यम से कैसे काम करता है।

रैखिक बीजगणित का सार
द्वारा 3ब्लू1ब्राउन

3blue1brown से लघु, दृश्य वीडियो की एक श्रृंखला जो मैट्रिक्स, निर्धारकों, ईजिन-सामानों और अधिक की ज्यामितीय समझ की व्याख्या करती है।

पथरी का सार
द्वारा 3ब्लू1ब्राउन

3blue1brown से लघु, दृश्य वीडियो की एक श्रृंखला जो कैलकुलस के मूल सिद्धांतों को इस तरह से समझाती है जो आपको मूलभूत प्रमेयों की एक मजबूत समझ प्रदान करती है, न कि केवल समीकरण कैसे काम करते हैं।

एमआईटी 18.06: रैखिक बीजगणित

MIT के इस परिचयात्मक पाठ्यक्रम में मैट्रिक्स सिद्धांत और रैखिक बीजगणित शामिल हैं। उन विषयों पर जोर दिया जाता है जो अन्य विषयों में उपयोगी होंगे, जिनमें समीकरणों की प्रणाली, वेक्टर रिक्त स्थान, निर्धारक, eigenvalues, समानता और सकारात्मक निश्चित मैट्रिक्स शामिल हैं।

नि: शुल्क
कोर्स देखें  
एमआईटी 18.01: सिंगल वेरिएबल कैलकुलस

एमआईटी से यह प्रारंभिक कैलकुस पाठ्यक्रम अनुप्रयोगों के साथ एक चर के कार्यों के भेदभाव और एकीकरण को शामिल करता है।

नि: शुल्क
कोर्स देखें  
सिद्धांत देखना
डैनियल कुनिन, जिंगरू गुओ, टायलर डे डेवलिन, डैनियल जियांग द्वारा

संभाव्यता और सांख्यिकी के लिए एक दृश्य परिचय।

नि: शुल्क
और अधिक जानें  
सांख्यिकीय शिक्षा का परिचय
गैरेथ जेम्स, डेनिएला विटन, ट्रेवर हेस्टी और रॉब तिब्शीरानी द्वारा

यह पुस्तक सांख्यिकीय सीखने के क्षेत्र का एक सुलभ अवलोकन प्रदान करती है, जो मशीन लर्निंग में मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए आवश्यक डेटासेट की विशाल और जटिल दुनिया की समझ बनाने के लिए एक आवश्यक टूलसेट है।

नि: शुल्क
किताब देखें  

टेंसरफ्लो संसाधन

TensorFlow पुस्तकालयों और आपकी आवश्यकताओं के लिए विशिष्ट रूपरेखाओं के साथ आरंभ करने में आपकी सहायता करने के लिए हमने अपने पसंदीदा संसाधन एकत्र किए हैं। के लिए हमारे अनुभागों पर TensorFlow.js , TensorFlow लाइट , और TensorFlow विस्तारित


तुम भी आधिकारिक TensorFlow ब्राउज़ कर सकते हैं गाइड और ट्यूटोरियल नवीनतम उदाहरण और colabs के लिए।

मशीन लर्निंग फ़ाउंडेशन

मशीन लर्निंग फ़ाउंडेशन एक निःशुल्क प्रशिक्षण पाठ्यक्रम है जहाँ आप TensorFlow का उपयोग करके मशीन लर्निंग मॉडल बनाने के मूल सिद्धांतों को जानेंगे।

ग्राउंड अप से TensorFlow

यह एमएल टेक टॉक उन लोगों के लिए डिज़ाइन किया गया है जो मशीन लर्निंग की मूल बातें जानते हैं, लेकिन TensorFlow (उच्च स्तरीय एपीआई का उपयोग किए बिना टेंसर, वैरिएबल और ग्रेडिएंट) के मूल सिद्धांतों पर एक सिंहावलोकन की आवश्यकता है।

डीप लर्निंग का परिचय

इस एमएल टेक टॉक में प्रतिनिधित्व सीखने, तंत्रिका नेटवर्क के परिवार और उनके अनुप्रयोग, एक गहरे तंत्रिका नेटवर्क के अंदर एक पहली नज़र, और TensorFlow से कई कोड उदाहरण और अवधारणाएं शामिल हैं।

कोडिंग टेंसरफ्लो

इस श्रृंखला में, TensorFlow टीम TensorFlow के विभिन्न हिस्सों को एक कोडिंग परिप्रेक्ष्य से देखती है, जिसमें TensorFlow के उच्च-स्तरीय API, प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण, तंत्रिका संरचित सीखने, और बहुत कुछ के उपयोग के लिए वीडियो हैं।

मशीन लर्निंग के साथ रोज़मर्रा की समस्याओं का पता लगाना और उनका समाधान करना

मल्टीमीडिया का विश्लेषण करने, स्मार्ट खोज बनाने, डेटा बदलने और उपयोगकर्ता के अनुकूल टूल के साथ उन्हें अपने ऐप में जल्दी से बनाने सहित सबसे आम एमएल उपयोग के मामलों को खोजना सीखें।

जावास्क्रिप्ट के लिए

पर नवीनतम संसाधनों का अन्वेषण TensorFlow.js

सीखना TensorFlow.js
गैंट लैबोर्डे द्वारा

व्यापक तकनीकी दर्शकों के लिए TensorFlow.js बुनियादी बातों के लिए एक व्यावहारिक दृष्टिकोण। एक बार जब आप इस पुस्तक को समाप्त कर लेंगे, तो आप TensorFlow.js के साथ उत्पादन-तैयार गहन शिक्षण प्रणालियों को बनाने और तैनात करने का तरीका जानेंगे।

TensorFlow द्वारा TensorFlow.js के साथ शुरुआत करना

एक 3-भाग श्रृंखला जो TensorFlow.js के साथ मशीन लर्निंग मॉडल के प्रशिक्षण और निष्पादन दोनों की खोज करती है, और आपको दिखाती है कि जावास्क्रिप्ट में मशीन लर्निंग मॉडल कैसे बनाया जाता है जो सीधे ब्राउज़र में निष्पादित होता है।

TensorFlow.js: इंटेलिजेंस और लर्निंग सीरीज़
कोडिंग ट्रेन द्वारा

मशीन सीखने और तंत्रिका नेटवर्क के निर्माण पर एक बड़ी श्रृंखला का हिस्सा, यह वीडियो प्लेलिस्ट TensorFlow.js, कोर एपीआई, और एमएल मॉडल को प्रशिक्षित और तैनात करने के लिए जावास्क्रिप्ट लाइब्रेरी का उपयोग करने पर केंद्रित है।

मोबाइल और IoT . के लिए

पर नवीनतम संसाधनों का अन्वेषण TensorFlow लाइट

ऑन-डिवाइस मशीन लर्निंग

ऑडियो वर्गीकरण, विज़ुअल उत्पाद खोज, और बहुत कुछ सहित सामान्य उपयोग के मामलों के लिए चरण-दर-चरण मार्गदर्शिका प्रदान करने वाले सीखने के रास्तों के माध्यम से अपना पहला ऑन-डिवाइस एमएल ऐप बनाने का तरीका जानें।

TensorFlow Lite का परिचय

इस कोर्स में TensorFlow Lite के साथ मोबाइल और एम्बेडेड डिवाइस पर डीप लर्निंग मॉडल तैनात करना सीखें, जिसे TensorFlow टीम और Udacity ने सॉफ्टवेयर डेवलपर्स के लिए मॉडल परिनियोजन के व्यावहारिक दृष्टिकोण के रूप में विकसित किया है।

नि: शुल्क
कोर्स देखें  

उत्पादन के लिए

पर नवीनतम संसाधनों का अन्वेषण TFX

उत्पादन के लिए एमएल इंजीनियरिंग टीएफएक्स के साथ एमएल तैनाती

टीएफएक्स के साथ एक उत्पादन पाइपलाइन प्रणाली को एक साथ कैसे रखा जाए, इस पर एक व्यावहारिक नज़र डालें। हम डेटा अधिग्रहण, मॉडल निर्माण से लेकर परिनियोजन और प्रबंधन तक सब कुछ जल्दी से कवर कर लेंगे।

बिल्डिंग मशीन लर्निंग पाइपलाइन
हेंस हापके, कैथरीन नेल्सन द्वारा

यह पुस्तक आपको TensorFlow पारिस्थितिकी तंत्र का उपयोग करके एक ML पाइपलाइन को स्वचालित करने के चरणों के बारे में बताती है। इस पुस्तक में मशीन सीखने के उदाहरण TensorFlow और Keras पर आधारित हैं, लेकिन मूल अवधारणाओं को किसी भी ढांचे पर लागू किया जा सकता है।

उत्पादन के लिए मशीन लर्निंग इंजीनियरिंग (एमएलओपीएस) विशेषज्ञता

इस चार-कोर्स विशेषज्ञता में अपनी उत्पादन इंजीनियरिंग क्षमताओं का विस्तार करें। उत्पादन में लगातार काम करने वाली एकीकृत प्रणालियों की अवधारणा, निर्माण और रखरखाव करना सीखें।

Google क्लाउड पर ML पाइपलाइन

इस उन्नत पाठ्यक्रम में TFX घटक, पाइपलाइन ऑर्केस्ट्रेशन और ऑटोमेशन, और Google क्लाउड के साथ ML मेटाडेटा को प्रबंधित करने का तरीका शामिल है।

मानव-केंद्रित एआई

एमएल मॉडल डिजाइन करते समय, या एआई-संचालित अनुप्रयोगों का निर्माण करते समय, उत्पाद के साथ बातचीत करने वाले लोगों पर विचार करना और इन एआई सिस्टम में निष्पक्षता, व्याख्या, गोपनीयता और सुरक्षा का निर्माण करने का सबसे अच्छा तरीका है।

जिम्मेदार एआई अभ्यास

TensorFlow का उपयोग करके अपने ML वर्कफ़्लो में Responsible AI प्रथाओं को एकीकृत करने का तरीका जानें।

नि: शुल्क
और अधिक जानें  
लोग + एआई गाइडबुक

Google की यह गाइडबुक आपको मानव-केंद्रित AI उत्पाद बनाने में मदद करेगी। यह आपको सामान्य गलतियों से बचने, उत्कृष्ट अनुभवों को डिजाइन करने और लोगों पर ध्यान केंद्रित करने में सक्षम करेगा क्योंकि आप एआई-संचालित एप्लिकेशन बनाते हैं।

नि: शुल्क
और अधिक जानें  
मशीन लर्निंग मॉड्यूल में निष्पक्षता का परिचय

Google के MLCC के भीतर एक घंटे का यह मॉड्यूल शिक्षार्थियों को विभिन्न प्रकार के मानवीय पूर्वाग्रहों से परिचित कराता है जो प्रशिक्षण डेटा में प्रकट हो सकते हैं, साथ ही उनके प्रभावों की पहचान और मूल्यांकन के लिए रणनीतियाँ भी।

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