āđƒāļšāļĢāļąāļšāļĢāļ­āļ‡

5 āļ„āļ­āļĢāđŒāļŠāđāļĨāļ°āđƒāļšāļĢāļąāļšāļĢāļ­āļ‡ TensorFlow āļ—āļĩāđˆāļ”āļĩāļ—āļĩāđˆāļŠāļļāļ” (āļŠāļīāļ‡āļŦāļēāļ„āļĄ 2026)

mm
āđ€āļžāļīāđˆāļĄ Unite.AI āļĨāļ‡āđƒāļ™āđāļŦāļĨāđˆāļ‡āļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļ—āļĩāđˆāļ„āļļāļ“āļ•āđ‰āļ­āļ‡āļāļēāļĢāļšāļ™ Google
āļāļēāļĢāđ€āļ›āļīāļ”āđ€āļœāļĒāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨ:

Unite.AI āļ­āļēāļˆāđ„āļ”āđ‰āļĢāļąāļšāļ„āđˆāļēāļ•āļ­āļšāđāļ—āļ™āđ€āļĄāļ·āđˆāļ­āļ„āļļāļ“āđƒāļŠāđ‰āļĨāļīāļ‡āļāđŒāđ„āļ›āļĒāļąāļ‡āļœāļĨāļīāļ•āļ āļąāļ“āļ‘āđŒāļ—āļĩāđˆāđ€āļĢāļēāļĢāļĩāļ§āļīāļ§ āļ—āļąāđ‰āļ‡āļ™āļĩāđ‰āđ„āļĄāđˆāļŠāđˆāļ‡āļœāļĨāļ•āđˆāļ­āļāļēāļĢāļ›āļĢāļ°āđ€āļĄāļīāļ™āļ‚āļ­āļ‡āļāļ­āļ‡āļšāļĢāļĢāļ“āļēāļ˜āļīāļāļēāļĢ āļ­āđˆāļēāļ™ āļāļēāļĢāđ€āļ›āļīāļ”āđ€āļœāļĒāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļžāļąāļ™āļ˜āļĄāļīāļ•āļĢāļ‚āļ­āļ‡āđ€āļĢāļē.

TensorFlow āđ€āļ›āđ‡āļ™āđ€āļŸāļĢāļĄāđ€āļ§āļīāļĢāđŒāļāļāļēāļĢāđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āļĢāļđāđ‰āļ‚āļ­āļ‡āđ€āļ„āļĢāļ·āđˆāļ­āļ‡āđ€āļ›āļīāļ”āļ—āļĩāđˆāđƒāļŠāđ‰āđƒāļ™āļāļēāļĢāļāļķāļāđ€āļ„āļĢāļ·āļ­āļ‚āđˆāļēāļĒāļ›āļĢāļ°āļŠāļēāļ—āđ€āļ—āļĩāļĒāļĄāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļ‡āļēāļ™āļ•āđˆāļēāļ‡āđ† āļĄāļąāļ™āđ€āļ›āđ‡āļ™āļŦāļ™āļķāđˆāļ‡āđƒāļ™āđ€āļŸāļĢāļĄāđ€āļ§āļīāļĢāđŒāļāļ—āļĩāđˆāļĄāļĩāļ„āļ§āļēāļĄāļ•āđ‰āļ­āļ‡āļāļēāļĢāļŠāļđāļ‡āļŠāļļāļ” āđāļĨāļ°āļĄāļĩāļ„āļ§āļēāļĄāļŠāļģāļ„āļąāļāļ•āđˆāļ­āļāļēāļĢāđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āļĢāļđāđ‰āļ§āļīāļ˜āļĩāļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰āļ—āļąāļāļĐāļ°āļāļēāļĢāđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āļĢāļđāđ‰āļ‚āļ­āļ‡āđ€āļ„āļĢāļ·āđˆāļ­āļ‡āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđāļĨāļ°āļāļķāļāđ‚āļĄāđ€āļ”āļĨ

āļ™āļĩāđˆāļ„āļ·āļ­āļ āļēāļžāļĢāļ§āļĄāļ‚āļ­āļ‡āļ„āļ­āļĢāđŒāļŠāđāļĨāļ°āđƒāļšāļĢāļąāļšāļĢāļ­āļ‡ TensorFlow āļ—āļĩāđˆāļ”āļĩāļ—āļĩāđˆāļŠāļļāļ”āđƒāļ™āļ•āļĨāļēāļ”:

1. DeepLearning.AI TensorFlow Developer Professional Certificate

āļ„āļ­āļĢāđŒāļŠāļ™āļĩāđ‰āđ€āļ›āđ‡āļ™āļŦāļ™āļķāđˆāļ‡āđƒāļ™āļ„āļ­āļĢāđŒāļŠāļ—āļĩāđˆāļ”āļĩāļ—āļĩāđˆāļŠāļļāļ”āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļœāļđāđ‰āļ—āļĩāđˆāļ•āđ‰āļ­āļ‡āļāļēāļĢāđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āļĢāļđāđ‰āļ—āļąāļāļĐāļ°āļ—āļĩāđˆāļˆāļģāđ€āļ›āđ‡āļ™āđƒāļ™āļāļēāļĢāļžāļąāļ’āļ™āļēāđ‚āļĄāđ€āļ”āļĨāļ—āļĩāđˆāļĄāļĩāļ›āļĢāļ°āļŠāļīāļ—āļ˜āļīāļ āļēāļž āļ„āļ­āļĢāđŒāļŠāļ™āļĩāđ‰āļ›āļĢāļ°āļāļ­āļšāļ”āđ‰āļ§āļĒ 4 āļ„āļ­āļĢāđŒāļŠāļ—āļĩāđˆāļŠāļ­āļ™āļ§āļīāļ˜āļĩāļāļēāļĢāļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđāļ­āļ›āļžāļĨāļīāđ€āļ„āļŠāļąāļ™āļ—āļĩāđˆāļĄāļĩāļ›āļĢāļ°āļŠāļīāļ—āļ˜āļīāļ āļēāļžāđ‚āļ”āļĒāđƒāļŠāđ‰ AI āđ€āļĄāļ·āđˆāļ­åŪŒæˆāļ„āļ­āļĢāđŒāļŠāļ™āļĩāđ‰ āļ„āļļāļ“āļˆāļ°āļŠāļēāļĄāļēāļĢāļ–āļ›āļĢāļąāļšāļ›āļĢāļļāļ‡āļ›āļĢāļ°āļŠāļīāļ—āļ˜āļīāļ āļēāļžāļ‚āļ­āļ‡āđ€āļ„āļĢāļ·āļ­āļ‚āđˆāļēāļĒāđ‚āļ”āļĒāđƒāļŠāđ‰āļāļēāļĢāļ—āļģāļ„āļ§āļēāļĄāđ€āļ‚āđ‰āļēāđƒāļˆāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļˆāļĢāļīāļ‡ āļāļēāļĢāļāļķāļāđ‚āļĄāđ€āļ”āļĨāđƒāļŦāđ‰āļŠāļēāļĄāļēāļĢāļ–āļĢāļ°āļšāļļāļ āļēāļžāļˆāļĢāļīāļ‡ āđāļĨāļ°āļŠāļ­āļ™āđ€āļ„āļĢāļ·āđˆāļ­āļ‡āđƒāļŦāđ‰āđ€āļ‚āđ‰āļēāđƒāļˆ āļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒ āđāļĨāļ°āļ•āļ­āļšāļŠāļ™āļ­āļ‡āļ•āđˆāļ­āļ„āļģāļžāļđāļ”āļ‚āļ­āļ‡āļĄāļ™āļļāļĐāļĒāđŒ

āļ™āļĩāđˆāļ„āļ·āļ­āļšāļēāļ‡āļŠāđˆāļ§āļ™āļ‚āļ­āļ‡āļ„āļļāļ“āļŠāļĄāļšāļąāļ•āļīāļ‚āļ­āļ‡āļ„āļ­āļĢāđŒāļŠāļ™āļĩāđ‰:

  • āļˆāļąāļ”āļāļēāļĢāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļ āļēāļžāļˆāļĢāļīāļ‡
  • āļ›āđ‰āļ­āļ‡āļāļąāļ™āļāļēāļĢ overfitting āļĢāļ§āļĄāļ–āļķāļ‡āļāļēāļĢāđ€āļžāļīāđˆāļĄāđāļĨāļ°āļĨāļ”āļ‚āļ™āļēāļ”
  • āđƒāļŠāđ‰ TensorFlow āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļžāļąāļ’āļ™āļēāļĢāļ°āļšāļšāļ›āļĢāļ°āļĄāļ§āļĨāļœāļĨāļ āļēāļĐāļēāļ˜āļĢāļĢāļĄāļŠāļēāļ•āļī
  • āđƒāļŠāđ‰ RNNs, GRUs āđāļĨāļ° LSTMs āđƒāļ™āļāļēāļĢāļāļķāļāđ‚āļĄāđ€āļ”āļĨāļ āļēāļĐāļē
  • 16 āđ‚āļ„āļĢāļ‡āļāļēāļĢāļāļķāļāļ­āļšāļĢāļĄ Python
  • āļĢāļ°āļĒāļ°āđ€āļ§āļĨāļē: 4 āđ€āļ”āļ·āļ­āļ™āđƒāļ™āļāļēāļĢåŪŒæˆ 5 āļŠāļąāđˆāļ§āđ‚āļĄāļ‡/āļŠāļąāļ›āļ”āļēāļŦāđŒ

2. TensorFlow for Artificial Intelligence, Machine Learning, and Deep Learning

āļ„āļ­āļĢāđŒāļŠāļ™āļĩāđ‰āļ­āļ­āļāđāļšāļšāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļ™āļąāļāļžāļąāļ’āļ™āļēāđ‚āļ›āļĢāđāļāļĢāļĄāļ—āļĩāđˆāļĄāļĩāļ›āļĢāļ°āļŠāļšāļāļēāļĢāļ“āđŒāđƒāļ™āļāļēāļĢāđ€āļ‚āļĩāļĒāļ™āđ‚āļ„āđ‰āļ”āđāļĨāļ°āļ•āđ‰āļ­āļ‡āļāļēāļĢāļžāļąāļ’āļ™āļē āļ—āļąāļāļĐāļ°āđ€āļŦāļĨāđˆāļēāļ™āļąāđ‰āļ™ āļ„āļ­āļĢāđŒāļŠāļ™āļĩāđ‰āđāļŠāļ”āļ‡āđ€āļ—āļ„āļ™āļīāļ„āđƒāļ™āļāļēāļĢāļ™āļģāļŦāļĨāļąāļāļāļēāļĢāļ‚āļ­āļ‡āļāļēāļĢāđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āļĢāļđāđ‰āļ‚āļ­āļ‡āđ€āļ„āļĢāļ·āđˆāļ­āļ‡āđāļĨāļ°āļāļēāļĢāđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āļĢāļđāđ‰āļĨāļķāļāļĄāļēāđƒāļŠāđ‰āļāļąāļš TensorFlow āļ„āļ­āļĢāđŒāļŠāļ™āļĩāđ‰āļĒāļąāļ‡āđ€āļ›āđ‡āļ™āļ›āļĢāļ°āđ‚āļĒāļŠāļ™āđŒāđƒāļ™āļāļēāļĢāđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āļĢāļđāđ‰āļ§āļīāļ˜āļĩāļāļēāļĢāļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđ‚āļĄāđ€āļ”āļĨāļ—āļĩāđˆāļĄāļĩāļ›āļĢāļ°āļŠāļīāļ—āļ˜āļīāļ āļēāļžāļ—āļĩāđˆāļŠāļēāļĄāļēāļĢāļ–āļ™āļģāđ„āļ›āđƒāļŠāđ‰āđƒāļ™āļāļēāļĢāđāļāđ‰āļ›āļąāļāļŦāļēāđ‚āļĨāļāļˆāļĢāļīāļ‡

āļ™āļĩāđˆāļ„āļ·āļ­āļšāļēāļ‡āļŠāđˆāļ§āļ™āļ‚āļ­āļ‡āļ„āļļāļ“āļŠāļĄāļšāļąāļ•āļīāļ‚āļ­āļ‡āļ„āļ­āļĢāđŒāļŠāļ™āļĩāđ‰:

  • āļ­āļ­āļāđāļšāļšāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļœāļđāđ‰āļ—āļĩāđˆāļĄāļĩāļ›āļĢāļ°āļŠāļšāļāļēāļĢāļ“āđŒāđƒāļ™āļāļēāļĢāđ€āļ‚āļĩāļĒāļ™āđ‚āļ„āđ‰āļ” Python
  • āļœāļđāđ‰āļŠāļ­āļ™āļĄāļĩāļ›āļĢāļ°āļŠāļšāļāļēāļĢāļ“āđŒāđāļĨāļ°āļ•āļąāļ§āļ­āļĒāđˆāļēāļ‡āļ—āļĩāđˆāļ”āļĩ
  • āļ„āļģāđāļ™āļ°āļ™āļģ āđ€āļ—āļ„āļ™āļīāļ„ āđāļĨāļ°āļāļēāļĢāļ›āļĢāļ°āđ€āļĄāļīāļ™
  • āļāļģāļŦāļ™āļ”āđ€āļ§āļĨāļēāđāļšāļšāļĒāļ·āļ”āļŦāļĒāļļāđˆāļ™
  • āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđ€āļ„āļĢāļ·āļ­āļ‚āđˆāļēāļĒāļ›āļĢāļ°āļŠāļēāļ—āđ€āļ—āļĩāļĒāļĄāļžāļ·āđ‰āļ™āļāļēāļ™āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰āļ‡āļēāļ™āļāļēāļĢāļĄāļ­āļ‡āđ€āļŦāđ‡āļ™āļ‚āļ­āļ‡āđ€āļ„āļĢāļ·āđˆāļ­āļ‡
  • āļĢāļ°āļĒāļ°āđ€āļ§āļĨāļē: 4 āļŠāļąāļ›āļ”āļēāļŦāđŒ 4-5 āļŠāļąāđˆāļ§āđ‚āļĄāļ‡/āļŠāļąāļ›āļ”āļēāļŦāđŒ
  • āđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āļĢāļđāđ‰āđāļ™āļ§āļ—āļēāļ‡āļ›āļāļīāļšāļąāļ•āļīāļ—āļĩāđˆāļ”āļĩāļ—āļĩāđˆāļŠāļļāļ”āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļš TensorFlow
  • āļ›āļĢāļ°āļĄāļ§āļĨāļœāļĨāļ‚āđ‰āļ­āļ„āļ§āļēāļĄ āļāļēāļĢāđāļŠāļ”āļ‡āļ›āļĢāļ°āđ‚āļĒāļ„āđ€āļ›āđ‡āļ™āđ€āļ§āļāđ€āļ•āļ­āļĢāđŒ āļāļēāļĢāļ™āļģāđ€āļ‚āđ‰āļēāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāđ„āļ›āļĒāļąāļ‡āđ€āļ„āļĢāļ·āļ­āļ‚āđˆāļēāļĒāļ›āļĢāļ°āļŠāļēāļ—āđ€āļ—āļĩāļĒāļĄ āđāļĨāļ°āļāļēāļĢāļāļķāļ AI
  • āļŠāļ­āļ™āđ€āļ„āļĢāļ·āđˆāļ­āļ‡āđƒāļŦāđ‰āđ€āļ‚āđ‰āļēāđƒāļˆ āļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒ āđāļĨāļ°āļ•āļ­āļšāļŠāļ™āļ­āļ‡āļ•āđˆāļ­āļ„āļģāļžāļđāļ”āļ‚āļ­āļ‡āļĄāļ™āļļāļĐāļĒāđŒ
  • āļĢāļ°āļĒāļ°āđ€āļ§āļĨāļē: 1 āđ€āļ”āļ·āļ­āļ™

3. TensorFlow Data and Deployment Specialization (Coursera)

āļ„āļ­āļĢāđŒāļŠāļ™āļĩāđ‰āļ­āļ­āļāđāļšāļšāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļœāļđāđ‰āļ—āļĩāđˆāļ•āđ‰āļ­āļ‡āļāļēāļĢāđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āļĢāļđāđ‰āļ§āļīāļ˜āļĩāļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰āļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļ­āļĒāđˆāļēāļ‡āļĄāļĩāļ›āļĢāļ°āļŠāļīāļ—āļ˜āļīāļ āļēāļžāđƒāļ™āļāļēāļĢāļāļķāļāđ‚āļĄāđ€āļ”āļĨ āđāļĨāļ°āđ€āļ•āļĢāļĩāļĒāļĄāļžāļĢāđ‰āļ­āļĄāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļāļēāļĢāļāļĢāļ°āļˆāļēāļĒāļ•āļąāļ§ āļ„āļ­āļĢāđŒāļŠāļ™āļĩāđ‰āļ›āļĢāļ°āļāļ­āļšāļ”āđ‰āļ§āļĒ 4 āļ„āļ­āļĢāđŒāļŠāļ—āļĩāđˆāļ„āļļāļ“āļˆāļ°āđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āļĢāļđāđ‰āļ§āļīāļ˜āļĩāļāļēāļĢāļāļķāļāđāļĨāļ°āđƒāļŠāđ‰āđ‚āļĄāđ€āļ”āļĨāļāļēāļĢāđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āļĢāļđāđ‰āļ‚āļ­āļ‡āđ€āļ„āļĢāļ·āđˆāļ­āļ‡āđƒāļ™āđ€āļšāļĢāļēāļ§āđŒāđ€āļ‹āļ­āļĢāđŒāđāļĨāļ°āđāļ­āļ›āļžāļĨāļīāđ€āļ„āļŠāļąāļ™āļĄāļ·āļ­āļ–āļ·āļ­āļāđˆāļ­āļ™āļ—āļĩāđˆāļˆāļ°āđ€āļ‚āđ‰āļēāļŠāļđāđˆāļŦāļąāļ§āļ‚āđ‰āļ­āļ—āļĩāđˆāļ‹āļąāļšāļ‹āđ‰āļ­āļ™

āļ™āļĩāđˆāļ„āļ·āļ­āļšāļēāļ‡āļŠāđˆāļ§āļ™āļ‚āļ­āļ‡āļ„āļļāļ“āļŠāļĄāļšāļąāļ•āļīāļ‚āļ­āļ‡āļ„āļ­āļĢāđŒāļŠāļ™āļĩāđ‰:

  • āļ§āļīāļ”āļĩāđ‚āļ­āļāļēāļĢāļŠāļ­āļ™ āļ„āļģāļ–āļēāļĄāđāļšāļšāļ—āļ”āļŠāļ­āļš āđ‚āļ„āļĢāļ‡āļāļēāļĢāļāļķāļāļ­āļšāļĢāļĄāđāļĨāļ°āđ‚āļ„āļĢāļ‡āļāļēāļĢāļ›āļāļīāļšāļąāļ•āļī
  • āđƒāļŠāđ‰āđ€āļ‹āļ•āļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļ—āļĩāđˆāļĄāļĩāļĄāļēāđƒāļŦāđ‰āļžāļĢāđ‰āļ­āļĄāļ”āđ‰āļ§āļĒāđ‚āļ„āđ‰āļ”āđ€āļžāļĩāļĒāļ‡āđ„āļĄāđˆāļāļĩāđˆāļšāļĢāļĢāļ—āļąāļ”
  • TensorFlow Serving, Hub, Tensor Board āđāļĨāļ°āļ„āļļāļ“āļŠāļĄāļšāļąāļ•āļīāļ­āļ·āđˆāļ™āđ† āļ‚āļ­āļ‡ TensorFlow
  • āļžāļąāļ’āļ™āļēāļ—āļąāļāļĐāļ°āđƒāļ™āļāļēāļĢāđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āļĢāļđāđ‰āļ‚āļ­āļ‡āđ€āļ„āļĢāļ·āđˆāļ­āļ‡ TensorFlow āļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰āļ‡āļēāļ™āļ‚āļąāđ‰āļ™āļŠāļđāļ‡ āđāļĨāļ° JavaScript
  • āđƒāļŠāđ‰āđ‚āļĄāđ€āļ”āļĨāđƒāļ™āđ€āļšāļĢāļēāļ§āđŒāđ€āļ‹āļ­āļĢāđŒāļ”āđ‰āļ§āļĒ TensorFlow.js
  • āļĢāļ°āļĒāļ°āđ€āļ§āļĨāļē: 1 āđ€āļ”āļ·āļ­āļ™

4. Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud Platform

āļ„āļ­āļĢāđŒāļŠāļ™āļĩāđ‰āđ€āļ›āđ‡āļ™āļŠāđˆāļ§āļ™āļŦāļ™āļķāđˆāļ‡āļ‚āļ­āļ‡āļāļēāļĢāđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āļĢāļđāđ‰āļ‚āļ­āļ‡āđ€āļ„āļĢāļ·āđˆāļ­āļ‡āļšāļ™ Google Cloud Platform āđāļĨāļ°āđƒāļŠāđ‰āļāļēāļĢāļšāļĢāļĢāļĒāļēāļĒāđ€āļāļĩāđˆāļĒāļ§āļāļąāļšāļāļēāļĢāļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđ‚āļĄāđ€āļ”āļĨāļāļēāļĢāđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āļĢāļđāđ‰āļ‚āļ­āļ‡āđ€āļ„āļĢāļ·āđˆāļ­āļ‡ āļĄāļĩāļšāļ—āđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āđ€āļšāļ·āđ‰āļ­āļ‡āļ•āđ‰āļ™āđ€āļāļĩāđˆāļĒāļ§āļāļąāļšāļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰āļ‡āļēāļ™āļāļēāļĢāđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āļĢāļđāđ‰āļ‚āļ­āļ‡āđ€āļ„āļĢāļ·āđˆāļ­āļ‡āđāļĨāļ°āđ€āļŦāļ•āļļāļœāļĨāļ—āļĩāđˆāļāļēāļĢāđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āļĢāļđāđ‰āļ‚āļ­āļ‡āđ€āļ„āļĢāļ·āđˆāļ­āļ‡āļĄāļĩāļ„āļ§āļēāļĄāļŠāļģāļ„āļąāļ āļ•āļĨāļ­āļ”āļˆāļ™āļšāļ—āđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āđ€āļāļĩāđˆāļĒāļ§āļāļąāļš TensorFlow āļ„āļ­āļĢāđŒāļŠāļ™āļĩāđ‰āļ­āļ­āļāđāļšāļšāļĄāļēāđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡ āļāļķāļāļ­āļšāļĢāļĄ āđāļĨāļ°āđƒāļŠāđ‰āđ‚āļĄāđ€āļ”āļĨāļāļēāļĢāđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āļĢāļđāđ‰āļ‚āļ­āļ‡āđ€āļ„āļĢāļ·āđˆāļ­āļ‡

āļ™āļĩāđˆāļ„āļ·āļ­āļšāļēāļ‡āļŠāđˆāļ§āļ™āļ‚āļ­āļ‡āļ„āļļāļ“āļŠāļĄāļšāļąāļ•āļīāļ‚āļ­āļ‡āļ„āļ­āļĢāđŒāļŠāļ™āļĩāđ‰:

  • āđ€āļŦāļĄāļēāļ°āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļ™āļąāļāļ§āļīāļ—āļĒāļēāļĻāļēāļŠāļ•āļĢāđŒāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļāļēāļĢāđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āļĢāļđāđ‰āļ‚āļ­āļ‡āđ€āļ„āļĢāļ·āđˆāļ­āļ‡āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļœāļđāđ‰āđ€āļĢāļīāđˆāļĄāļ•āđ‰āļ™
  • āļŦāļĨāļąāļāļŠāļđāļ•āļĢāļ—āļĩāđˆāļĄāļĩāđ‚āļ„āļĢāļ‡āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđāļĨāļ°āđ€āļŠāļĩāđˆāļĒāļ§āļŠāļēāļāļ”āđ‰āļ§āļĒ 5 āļ„āļ­āļĢāđŒāļŠ
  • āļ›āļĢāļ°āļŠāļšāļāļēāļĢāļ“āđŒāļāļķāļāļ­āļšāļĢāļĄāđāļšāļšāļĄāļ·āļ­āļ­āļēāļŠāļĩāļž
  • āļĢāļ°āļĒāļ°āđ€āļ§āļĨāļē: 1 āđ€āļ”āļ·āļ­āļ™ 14 āļŠāļąāđˆāļ§āđ‚āļĄāļ‡/āļŠāļąāļ›āļ”āļēāļŦāđŒ

5. Deep Learning with TensorFlow

āļ„āļ­āļĢāđŒāļŠāļ™āļĩāđ‰āļ­āļ­āļāđāļšāļšāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļœāļđāđ‰āļ—āļĩāđˆāļĄāļĩāļžāļ·āđ‰āļ™āļāļēāļ™āđƒāļ™āļāļēāļĢāđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āļĢāļđāđ‰āļ‚āļ­āļ‡āđ€āļ„āļĢāļ·āđˆāļ­āļ‡ Python āđāļĨāļ°āļāļēāļĢāđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āļĢāļđāđ‰āļĨāļķāļ āđāļĨāļ°āļ•āđ‰āļ­āļ‡āļāļēāļĢāļžāļąāļ’āļ™āļēāļ—āļąāļāļĐāļ°āđ€āļŦāļĨāđˆāļēāļ™āļąāđ‰āļ™ āļ„āļ­āļĢāđŒāļŠāļ™āļĩāđ‰āļŠāđˆāļ§āļĒāđƒāļŦāđ‰āļ„āļļāļ“āđƒāļŠāđ‰āđāļĨāļ°āđ€āļžāļīāđˆāļĄāļ—āļąāļāļĐāļ°āđ€āļŦāļĨāđˆāļēāļ™āļąāđ‰āļ™āđ‚āļ”āļĒāļāļēāļĢāļ„āļĢāļ­āļšāļ„āļĨāļļāļĄāđāļ™āļ§āļ„āļīāļ”āļžāļ·āđ‰āļ™āļāļēāļ™ āļŸāļąāļ‡āļāđŒāļŠāļąāļ™āļŦāļĨāļąāļ āļāļēāļĢāļ”āļģāđ€āļ™āļīāļ™āļāļēāļĢ āđāļĨāļ°āļāļēāļĢāļ—āļģāļ‡āļēāļ™āļ‚āļ­āļ‡āļāļēāļĢāđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āļĢāļđāđ‰āļĨāļķāļ āļ„āļ­āļĢāđŒāļŠāļ™āļĩāđ‰āļˆāļ°āļŠāđˆāļ§āļĒāđƒāļŦāđ‰āļ„āļļāļ“āļŠāļēāļĄāļēāļĢāļ–āđƒāļŠāđ‰āđāļĨāļ°āļ›āļĢāļąāļšāđ‚āļĄāđ€āļ”āļĨāļāļēāļĢāđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āļĢāļđāđ‰āļĨāļķāļāđ„āļ”āđ‰ āđāļĨāļ°āļˆāļ°āļ„āļĢāļ­āļšāļ„āļĨāļļāļĄāļ–āļķāļ‡āļāļēāļĢāļāļķāļāđ‚āļĄāđ€āļ”āļĨāļāļēāļĢāđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āļĢāļđāđ‰āļĨāļķāļāļ•āđˆāļēāļ‡āđ†

āļ™āļĩāđˆāļ„āļ·āļ­āļšāļēāļ‡āļŠāđˆāļ§āļ™āļ‚āļ­āļ‡āļ„āļļāļ“āļŠāļĄāļšāļąāļ•āļīāļ‚āļ­āļ‡āļ„āļ­āļĢāđŒāļŠāļ™āļĩāđ‰:

  • āđ‚āļ„āļĢāļ‡āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļāļēāļĢāļ›āļĢāļąāļšāđ‚āļ„āđ‰āļ‡ āļāļēāļĢāļ–āļ”āļ–āļ­āļĒ āļāļēāļĢāļˆāļģāđāļ™āļ āđāļĨāļ°āļāļēāļĢāļĨāļ”āļ‚āđ‰āļ­āļœāļīāļ”āļžāļĨāļēāļ”
  • āļŠāļ–āļēāļ›āļąāļ•āļĒāļāļĢāļĢāļĄāļĨāļķāļ āđ€āļŠāđˆāļ™ āđ€āļ„āļĢāļ·āļ­āļ‚āđˆāļēāļĒāđ€āļĢāļĩāļĒāļāļ‹āđ‰āļģ āļ­āļ­āđ‚āļ•āđ€āļ­āļ™āļ„āļ­āđ€āļ”āļ­āļĢāđŒ āđāļĨāļ°āđ€āļ„āļĢāļ·āļ­āļ‚āđˆāļēāļĒāļ›āļĢāļ°āļŠāļēāļ—āđ€āļ—āļĩāļĒāļĄāđāļšāļšāđ‚āļ„āļ™āļ§āļ­āļĨāļđāļŠāļąāļ™
  • āļ„āļ­āļĢāđŒāļŠāļ—āļĩāđˆāļĄāļĩāđ‚āļ„āļĢāļ‡āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡
  • āļŠāļ·āđˆāļ­āļāļēāļĢāđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āļĢāļđāđ‰āļŸāļĢāļĩāđāļĨāļ°āļ§āļīāļ”āļĩāđ‚āļ­
  • āļ—āļđŅ‚ÐūŅ€āļĩāļĒāļąāļĨāđāļšāļšāđ‚āļ•āđ‰āļ•āļ­āļš
  • āļĢāļ°āļĒāļ°āđ€āļ§āļĨāļē: 5 āļŠāļąāļ›āļ”āļēāļŦāđŒ 2-4 āļŠāļąāđˆāļ§āđ‚āļĄāļ‡/āļŠāļąāļ›āļ”āļēāļŦāđŒ

āļŦāļēāļāļ„āļļāļ“āļ•āđ‰āļ­āļ‡āļāļēāļĢāļžāļąāļ’āļ™āļēāļ—āļąāļāļĐāļ° TensorFlow āļ‚āļ­āļ‡āļ„āļļāļ“āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āđ€āļžāļīāđˆāļĄāļ„āļļāļ“āļ„āđˆāļēāđƒāļ™āđ‚āļĨāļāļāļēāļĢāđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āļĢāļđāđ‰āļ‚āļ­āļ‡āđ€āļ„āļĢāļ·āđˆāļ­āļ‡āđƒāļ™āļ›āļąāļˆāļˆāļļāļšāļąāļ™ āđƒāļšāļĢāļąāļšāļĢāļ­āļ‡āđ€āļŦāļĨāđˆāļēāļ™āļĩāđ‰āļĄāļĩāļ„āļ§āļēāļĄāļŠāļģāļ„āļąāļāļĄāļēāļ āđ‚āļ”āļĒāđāļ•āđˆāļĨāļ°āđƒāļšāļĢāļąāļšāļĢāļ­āļ‡āļĄāļĩāļ„āļļāļ“āļŠāļĄāļšāļąāļ•āļīāđāļĨāļ°āļĢāļ°āļ”āļąāļšāļ—āļąāļāļĐāļ°āļ—āļĩāđˆāđāļ•āļāļ•āđˆāļēāļ‡āļāļąāļ™ āļœāļđāđ‰āđ€āļĢāļīāđˆāļĄāļ•āđ‰āļ™āđāļĨāļ°āļœāļđāđ‰āđ€āļŠāļĩāđˆāļĒāļ§āļŠāļēāļāļŠāļēāļĄāļēāļĢāļ–āđ€āļ‚āđ‰āļēāļĢāđˆāļ§āļĄāđ„āļ”āđ‰

Alex McFarland āđ€āļ›āđ‡āļ™āļ™āļąāļāļ‚āđˆāļēāļ§āđāļĨāļ°āļ™āļąāļāđ€āļ‚āļĩāļĒāļ™ AI āļ—āļĩāđˆāļŠāļģāļĢāļ§āļˆāļāļēāļĢāļžāļąāļ’āļ™āļēāļĨāđˆāļēāļŠāļļāļ”āđƒāļ™āļ”āđ‰āļēāļ™āļ›āļąāļāļāļēāļ›āļĢāļ°āļ”āļīāļĐāļāđŒ āđ€āļ‚āļēāđ„āļ”āđ‰āļĢāđˆāļ§āļĄāļ‡āļēāļ™āļāļąāļšāļŠāļ•āļēāļĢāđŒāļ—āļ­āļąāļž AI āđāļĨāļ°āļŠāļ·āđˆāļ­āļŠāļīāđˆāļ‡āļžāļīāļĄāļžāđŒāļ•āđˆāļēāļ‡āđ† āļ—āļąāđˆāļ§āđ‚āļĨāļ