పైథాన్ మరియు పైటోర్చ్తో EITC/AI/DLPP డీప్ లెర్నింగ్ అనేది పైథోర్న్లో పైథోర్చ్ మెషిన్ లెర్నింగ్ లైబ్రరీతో పైథాన్లో డీప్ లెర్నింగ్ ప్రోగ్రామింగ్ యొక్క ప్రాథమిక అంశాలపై యూరోపియన్ ఐటి సర్టిఫికేషన్ ప్రోగ్రామ్.
పైథాన్ మరియు పైటోర్చ్తో EITC/AI/DLPP యొక్క డీప్ లెర్నింగ్ యొక్క పాఠ్యాంశాలు ఈ క్రింది నిర్మాణంలో ఏర్పాటు చేయబడిన పైటోర్చ్ లైబ్రరీతో పైథాన్ ప్రోగ్రామింగ్ లోతైన అభ్యాసంలో ఆచరణాత్మక నైపుణ్యాలపై దృష్టి పెడుతుంది, ఈ EITC ధృవీకరణకు సూచనగా సమగ్ర వీడియో సందేశాత్మక కంటెంట్ను కలిగి ఉంటుంది.
లోతైన అభ్యాసం (లోతైన నిర్మాణాత్మక అభ్యాసం అని కూడా పిలుస్తారు) ప్రాతినిధ్య అభ్యాసంతో కృత్రిమ నాడీ నెట్వర్క్ల ఆధారంగా యంత్ర అభ్యాస పద్ధతుల విస్తృత కుటుంబంలో భాగం. అభ్యాసాన్ని పర్యవేక్షించవచ్చు, సెమీ పర్యవేక్షించవచ్చు లేదా పర్యవేక్షించదు. డీప్ న్యూరల్ నెట్వర్క్లు, డీప్ నమ్మక నెట్వర్క్లు, పునరావృత న్యూరల్ నెట్వర్క్లు మరియు కన్విలేషనల్ న్యూరల్ నెట్వర్క్లు వంటి లోతైన అభ్యాస నిర్మాణాలు కంప్యూటర్ దృష్టి, యంత్ర దృష్టి, ప్రసంగ గుర్తింపు, సహజ భాషా ప్రాసెసింగ్, ఆడియో గుర్తింపు, సోషల్ నెట్వర్క్ ఫిల్టరింగ్, యంత్ర అనువాదం, బయోఇన్ఫర్మేటిక్స్ వంటి రంగాలకు వర్తించబడ్డాయి. , design షధ రూపకల్పన, మెడికల్ ఇమేజ్ అనాలిసిస్, మెటీరియల్ ఇన్స్పెక్షన్ మరియు బోర్డ్ గేమ్ ప్రోగ్రామ్లు, ఇక్కడ అవి పోల్చదగిన ఫలితాలను ఇచ్చాయి మరియు కొన్ని సందర్భాల్లో మానవ నిపుణుల పనితీరును అధిగమించాయి.
పైథాన్ ఒక వివరణాత్మక, ఉన్నత-స్థాయి మరియు సాధారణ-ప్రయోజన ప్రోగ్రామింగ్ భాష. పైథాన్ యొక్క రూపకల్పన తత్వశాస్త్రం గణనీయమైన వైట్స్పేస్ను గుర్తించదగినదిగా ఉపయోగించడంతో కోడ్ రీడబిలిటీని నొక్కి చెబుతుంది. చిన్న మరియు పెద్ద-స్థాయి ప్రాజెక్టులకు స్పష్టమైన, తార్కిక కోడ్ను వ్రాయడానికి ప్రోగ్రామర్లకు సహాయపడటాన్ని దీని భాషా నిర్మాణాలు మరియు ఆబ్జెక్ట్-ఓరియెంటెడ్ విధానం లక్ష్యంగా పెట్టుకుంది. పైథాన్ దాని సమగ్ర ప్రామాణిక లైబ్రరీ కారణంగా తరచుగా "బ్యాటరీలను కలిగి ఉన్న" భాషగా వర్ణించబడింది. పైథాన్ సాధారణంగా టెన్సార్ ఫ్లో, కేరాస్, పైటోర్చ్ మరియు స్కికిట్-లెర్న్ వంటి లైబ్రరీల సహాయంతో కృత్రిమ మేధస్సు ప్రాజెక్టులు మరియు యంత్ర అభ్యాస ప్రాజెక్టులలో ఉపయోగిస్తారు.
పైథాన్ డైనమిక్గా టైప్ చేయబడింది (రన్టైమ్లో స్టాటిక్ ప్రోగ్రామింగ్ లాంగ్వేజెస్ సంకలనం సమయంలో చేసే అనేక సాధారణ ప్రోగ్రామింగ్ ప్రవర్తనలను అమలు చేస్తుంది) మరియు చెత్త సేకరించినవి (ఆటోమేటిక్ మెమరీ మేనేజ్మెంట్తో). ఇది నిర్మాణాత్మక (ముఖ్యంగా, విధానపరమైన), ఆబ్జెక్ట్-ఓరియెంటెడ్ మరియు ఫంక్షనల్ ప్రోగ్రామింగ్తో సహా బహుళ ప్రోగ్రామింగ్ ఉదాహరణలకు మద్దతు ఇస్తుంది. ఇది 1980 ల చివరలో సృష్టించబడింది మరియు మొట్టమొదట 1991 లో గైడో వాన్ రోసమ్ చేత ABC ప్రోగ్రామింగ్ భాషకు వారసుడిగా విడుదల చేయబడింది. 2.0 లో విడుదలైన పైథాన్ 2000, జాబితా కాంప్రహెన్షన్స్ మరియు రిఫరెన్స్ లెక్కింపుతో చెత్త సేకరణ వ్యవస్థ వంటి కొత్త లక్షణాలను ప్రవేశపెట్టింది మరియు 2.7 లో వెర్షన్ 2020 తో నిలిపివేయబడింది. 3.0 లో విడుదలైన పైథాన్ 2008, భాష యొక్క ప్రధాన పునర్విమర్శ పైథాన్ 2 లో పూర్తిగా వెనుకబడిన-అనుకూలత లేని మరియు పైథాన్ 3 కోడ్ మార్పు చెందదు. పైథాన్ 2 యొక్క జీవితాంతం (మరియు పిప్ 2021 లో మద్దతును వదిలివేసింది) తో, పైథాన్ 3.6.x మరియు తరువాత మాత్రమే మద్దతు ఇస్తుంది, పాత వెర్షన్లు ఇప్పటికీ ఉన్నాయి ఉదా. విండోస్ 7 (మరియు పాత ఇన్స్టాలర్లు 64-బిట్ విండోస్కు పరిమితం కాలేదు).
పైథాన్ వ్యాఖ్యాతలు ప్రధాన స్రవంతి ఆపరేటింగ్ సిస్టమ్లకు మద్దతు ఇస్తారు మరియు మరికొన్నింటికి అందుబాటులో ఉన్నాయి (మరియు గతంలో చాలా ఎక్కువ మందికి మద్దతు ఇచ్చింది). ప్రోగ్రామర్ల యొక్క గ్లోబల్ కమ్యూనిటీ ఉచిత మరియు ఓపెన్-సోర్స్ రిఫరెన్స్ అమలు అయిన సిపిథాన్ను అభివృద్ధి చేస్తుంది మరియు నిర్వహిస్తుంది. పైథాన్ సాఫ్ట్వేర్ ఫౌండేషన్ అనే లాభాపేక్షలేని సంస్థ పైథాన్ మరియు సిపైథాన్ అభివృద్ధికి వనరులను నిర్వహిస్తుంది మరియు నిర్దేశిస్తుంది.
జనవరి 2021 నాటికి, పైథాన్ TIOBE యొక్క అత్యంత ప్రజాదరణ పొందిన ప్రోగ్రామింగ్ భాషల సూచికలో మూడవ స్థానంలో ఉంది, సి మరియు జావా వెనుక, ఇంతకుముందు రెండవ స్థానంలో నిలిచింది మరియు 2020 లో అత్యంత ప్రజాదరణ పొందినందుకు వారి అవార్డును పొందింది. ఇది 2007, 2010 లో ప్రోగ్రామింగ్ లాంగ్వేజ్ ఆఫ్ ది ఇయర్గా ఎంపికైంది. , మరియు 2018.
స్పిరింగ్ మానిప్యులేషన్ మరియు డిక్షనరీలో శోధించడం వంటి ప్రోగ్రామింగ్ సమస్యల కోసం పైథాన్ వంటి స్క్రిప్టింగ్ భాషలు సి మరియు జావా వంటి సాంప్రదాయిక భాషల కంటే ఎక్కువ ఉత్పాదకతను కలిగి ఉన్నాయని అనుభావిక అధ్యయనం కనుగొంది మరియు జ్ఞాపకశక్తి వినియోగం తరచుగా “జావా కంటే మెరుగైనది మరియు కాదు సి లేదా సి ++ కన్నా చాలా ఘోరంగా ఉంది ”. పైథాన్ను ఉపయోగించే పెద్ద సంస్థలలో ఇయా వికీపీడియా, గూగుల్, యాహూ !, సెర్న్, నాసా, ఫేస్బుక్, అమెజాన్, ఇన్స్టాగ్రామ్ ఉన్నాయి.
దాని కృత్రిమ మేధస్సు అనువర్తనాలకు మించి, పైథాన్, మాడ్యులర్ ఆర్కిటెక్చర్, సింపుల్ సింటాక్స్ మరియు రిచ్ టెక్స్ట్ ప్రాసెసింగ్ సాధనాలతో స్క్రిప్టింగ్ భాషగా, సహజ భాషా ప్రాసెసింగ్ కోసం తరచుగా ఉపయోగించబడుతుంది.
పైటోర్చ్ అనేది టార్చ్ లైబ్రరీ ఆధారంగా ఒక ఓపెన్ సోర్స్ మెషిన్ లెర్నింగ్ లైబ్రరీ, ఇది కంప్యూటర్ దృష్టి మరియు సహజ భాషా ప్రాసెసింగ్ వంటి అనువర్తనాల కోసం ఉపయోగించబడుతుంది, దీనిని ప్రధానంగా ఫేస్బుక్ యొక్క AI రీసెర్చ్ ల్యాబ్ (FAIR) అభివృద్ధి చేసింది. ఇది సవరించిన BSD లైసెన్స్ క్రింద విడుదల చేయబడిన ఉచిత మరియు ఓపెన్ సోర్స్ సాఫ్ట్వేర్. పైథాన్ ఇంటర్ఫేస్ మరింత పాలిష్ మరియు అభివృద్ధి యొక్క ప్రాధమిక దృష్టి అయినప్పటికీ, పైటోర్చ్ కూడా సి ++ ఇంటర్ఫేస్ను కలిగి ఉంది. టెస్లా ఆటోపైలట్, ఉబెర్స్ పైరో, హగ్గింగ్ఫేస్ ట్రాన్స్ఫార్మర్స్, పైటోర్చ్ మెరుపు మరియు ఉత్ప్రేరకంతో సహా అనేక డీప్ లెర్నింగ్ సాఫ్ట్వేర్ పైటోర్చ్ పైన నిర్మించబడింది.
- గ్రాఫిక్స్ ప్రాసెసింగ్ యూనిట్ల (GPU) ద్వారా బలమైన త్వరణంతో టెన్సర్ కంప్యూటింగ్ (NumPy వంటిది)
- టేప్-బేస్డ్ ఆటోమేటిక్ (కంప్యూటేషనల్) డిఫరెన్సియేషన్ సిస్టమ్లో నిర్మించిన డీప్ న్యూరల్ నెట్వర్క్లు
ఫేస్బుక్ ఫాస్ట్ ఫీచర్ ఎంబెడ్డింగ్ (కేఫ్ 2) కోసం పైటోర్చ్ మరియు కన్వల్యూషనల్ ఆర్కిటెక్చర్ రెండింటినీ నిర్వహిస్తుంది, అయితే రెండు ఫ్రేమ్వర్క్లచే నిర్వచించబడిన నమూనాలు పరస్పరం అనుకూలంగా లేవు. ఫ్రేమ్వర్క్ల మధ్య మోడళ్లను మార్చడానికి ఓపెన్ న్యూరల్ నెట్వర్క్ ఎక్స్ఛేంజ్ (ఒఎన్ఎన్ఎక్స్) ప్రాజెక్ట్ను ఫేస్బుక్ మరియు మైక్రోసాఫ్ట్ సెప్టెంబర్ 2017 లో సృష్టించాయి. మార్చి 2 చివరిలో కేఫ్ 2018 పైటోర్చ్లో విలీనం చేయబడింది.
సంఖ్యల యొక్క సజాతీయ బహుమితీయ దీర్ఘచతురస్రాకార శ్రేణులపై నిల్వ చేయడానికి మరియు పనిచేయడానికి టెన్సర్ (టార్చ్.టెన్సర్) అనే తరగతిని పైటోర్చ్ నిర్వచిస్తుంది. పైటోర్చ్ టెన్సర్లు నమ్పై శ్రేణుల మాదిరిగానే ఉంటాయి, అయితే ఇవి CUDA- సామర్థ్యం గల ఎన్విడియా GPU లో కూడా నిర్వహించబడతాయి. పైటోర్చ్ వివిధ ఉప-రకాల టెన్సర్లకు మద్దతు ఇస్తుంది.
పైటోర్చ్ కోసం కొన్ని ముఖ్యమైన గుణకాలు ఉన్నాయి. వీటితొ పాటు:
- ఆటోగ్రాడ్ మాడ్యూల్: పైటోర్చ్ ఆటోమేటిక్ డిఫరెన్సియేషన్ అనే పద్ధతిని ఉపయోగిస్తుంది. రికార్డర్ ఏ ఆపరేషన్లు చేసిందో రికార్డ్ చేస్తుంది, ఆపై ప్రవణతలను లెక్కించడానికి దాన్ని వెనుకకు రీప్లే చేస్తుంది. ఫార్వర్డ్ పాస్ వద్ద పారామితుల భేదాన్ని లెక్కించడం ద్వారా ఒక యుగంలో సమయాన్ని ఆదా చేయడానికి న్యూరల్ నెట్వర్క్లను నిర్మించేటప్పుడు ఈ పద్ధతి చాలా శక్తివంతమైనది.
- ఆప్టిమ్ మాడ్యూల్: torch.optim అనేది న్యూరల్ నెట్వర్క్ల నిర్మాణానికి ఉపయోగించే వివిధ ఆప్టిమైజేషన్ అల్గారిథమ్లను అమలు చేసే మాడ్యూల్. సాధారణంగా ఉపయోగించే చాలా పద్ధతులు ఇప్పటికే మద్దతు ఇస్తున్నాయి, కాబట్టి వాటిని మొదటి నుండి నిర్మించాల్సిన అవసరం లేదు.
- nn మాడ్యూల్: పైటోర్చ్ ఆటోగ్రాడ్ గణన గ్రాఫ్లను నిర్వచించడం మరియు ప్రవణతలు తీసుకోవడం సులభం చేస్తుంది, అయితే ముడి ఆటోగ్రాడ్ సంక్లిష్ట నాడీ నెట్వర్క్లను నిర్వచించడానికి కొంచెం తక్కువ స్థాయిలో ఉంటుంది. ఇక్కడే nn మాడ్యూల్ సహాయపడుతుంది.
సర్టిఫికేషన్ పాఠ్యాంశాలతో మిమ్మల్ని మీరు వివరంగా తెలుసుకునేందుకు మీరు దిగువ పట్టికను విస్తరించవచ్చు మరియు విశ్లేషించవచ్చు.
EITC/AI/DLPP డీప్ లెర్నింగ్ విత్ పైథాన్ మరియు పైటార్చ్ సర్టిఫికేషన్ కరికులం హారిసన్ కిన్స్లీ ద్వారా వీడియో రూపంలో ఓపెన్-యాక్సెస్ డిడాక్టిక్ మెటీరియల్లను సూచిస్తుంది. అభ్యాస ప్రక్రియ దశల వారీ నిర్మాణంగా విభజించబడింది (కార్యక్రమాలు -> పాఠాలు -> అంశాలు) సంబంధిత పాఠ్యాంశాలను కవర్ చేస్తుంది. డొమైన్ నిపుణులతో అపరిమిత కన్సల్టెన్సీ కూడా అందించబడుతుంది.
ధృవీకరణ ప్రక్రియపై వివరాల కోసం తనిఖీ చేయండి ఇది ఎలా పని చేస్తుంది.
పైథాన్ మరియు పైటార్చ్ ప్రోగ్రామ్తో EITC/AI/DLPP డీప్ లెర్నింగ్ కోసం పూర్తి ఆఫ్లైన్ స్వీయ-అభ్యాస సన్నాహక సామగ్రిని PDF ఫైల్లో డౌన్లోడ్ చేయండి
EITC/AI/DLPP ప్రిపరేటరీ మెటీరియల్స్ - ప్రామాణిక వెర్షన్
EITC/AI/DLPP ప్రిపరేటరీ మెటీరియల్స్ - సమీక్ష ప్రశ్నలతో పొడిగించిన వెర్షన్