دی ہینڈز آن ڈیپ لرننگ کا ارتقاء – جیفری ہنٹن کی AI میراث

جیفری ہنٹن کو "اے آئی کے گاڈ فادر” کے نام سے جانا جاتا ہے۔

ہم نے ابھی ابھی freeCodeCamp.org یوٹیوب چینل پر ایک کورس پوسٹ کیا ہے تاکہ آپ کو جیفری ہنٹن کی اہم دریافتوں کو نقل کرکے جدید نیورل نیٹ ورکس میں مہارت حاصل کرنے میں مدد ملے۔ اس کورس میں اس کے بڑے پیپرز کا احاطہ کیا جائے گا اور بولٹزمین مشینوں اور بیک پروپیگیشن سے لے کر ڈیپ بیلیف نیٹ ورکس، t-SNE، AlexNet، ڈراپ آؤٹ، نالج ڈسٹلیشن، کیپسول نیٹ ورکس، لیئر نارملائزیشن، اور فارورڈ فارورڈ الگورتھم تک کئی دہائیوں کے دوران ان کے خیالات کے ارتقاء کا پتہ لگایا جائے گا۔

اس 27 گھنٹے کے کورس کے دوران، محمد ابرہ ہر کام کے پیچھے محرکات، مسائل کو حل کرنے، مقالے میں متعارف کرائے گئے اہم خیالات کی وضاحت کرتا ہے، اور نظریہ کو PyTorch میں تعلیمی نفاذ سے جوڑتا ہے۔

سبق دریافت کرتا ہے:

• گہری سیکھنے پر جیفری ہنٹن کی تحقیق کی تاریخی ترقی

• کس طرح بولٹزمین مشینیں توانائی پر مبنی ماڈلز کے ذریعے سیکھنے کو متعارف کراتی ہیں۔

• بیک پروپیگیشن کے ذریعے نمائندگی کی تعلیم

• مقامی ماہرین کی تقسیم شدہ نمائندگی اور انکولی اختلاط

• ہیلم ہولٹز مشین اور ویک سلیپ الگورتھم

• اسٹاکسٹک پڑوسی ایمبیڈنگ اور ٹی ایس این ای کے بنیادی اصول

• گہرے یقین کے نیٹ ورکس اور لالچی پرت بہ پرت تربیت

• ڈیپ بولٹزمین مشین

• ترمیم شدہ لکیری اکائیوں نے مجبور بولٹزمین مشینوں کو بہتر بنانے میں کس طرح مدد کی؟

• گہرے قنوطی اعصابی نیٹ ورکس (ایلیکس نیٹ) کا استعمال کرتے ہوئے امیج نیٹ کی درجہ بندی

• ڈراپ آؤٹ اوور فٹنگ کو کم کرنے کا ایک طریقہ ہے۔

• عصبی نیٹ ورکس کے درمیان علم کشید اور علم کی منتقلی۔

• پرت کو معمول بنانا

• کیپسول کے درمیان متحرک روٹنگ

• بصری نمائندگی کا متضاد سیکھنا۔

• آگے الگورتھم

• بنیادی خیال کا عملی PyTorch نفاذ

• تصورات اور تجربات جو بنیادی الگورتھم کو سمجھنے میں آسان بناتے ہیں۔

• ان تاریخی نظریات اور جدید AI فن تعمیر کے درمیان تعلق

freeCodeCamp.org یوٹیوب چینل پر پورا کورس دیکھیں (دیکھنے کے 27 گھنٹے)۔