Neural Network Online Course बघण्यापूर्वी त्यामध्ये करिअर करण्यासाठी कोणत्या गोष्टी विचारात घेतल्या पाहिजेत ह्याची माहिती येथे Step by Step देण्यात आली आहे:
पायरी 1: पाया मजबूत तयार करा
- गणित आणि प्रोग्रामिंग : न्यूरल नेटवर्क रेखीय बीजगणित(Linear Algebra), कॅल्क्युलस(calculus) आणि संभाव्यता (Probability ) यांसारख्या गणिताच्या संकल्पनांवर खूप अवलंबून असतात. या विषयांसोबत मैत्री करा. त्यांना जाणून घ्या. आपल्याला प्रोग्रामिंग कौशल्ये देखील शिकणे आवश्यक असतील, विशेषत: पायथन(Python), जे न्यूरल नेटवर्कच्या विकासासाठी मोठ्या प्रमाणावर वापरले जाते. ऑनलाइन अभ्यासक्रम आणि संसाधने हा एक उत्तम प्रारंभ बिंदू(Starting Point) असू शकतो.
- मशीन लर्निंग समजून घेणे: न्यूरल नेटवर्क हे मशीन लर्निंग (ML) क्षेत्रातील एक शक्तिशाली साधन आहे. ML अल्गोरिदम, डेटा तयार करण्याचे तंत्र आणि मूल्यमापन पद्धतींची मूलभूत माहिती जाणून घ्या. हे तुम्हाला न्यूरल नेटवर्कसाठी विस्तृत संदर्भ देईल.
पायरी 2: न्यूरल नेटवर्क शिका
- ऑनलाइन अभ्यासक्रम: विशेषत: न्यूरल नेटवर्कवर केंद्रित असंख्य ऑनलाइन कोर्सेस आणि ट्यूटोरियल्स आहेत. Coursera, Udacity आणि edX सारखे प्लॅटफॉर्म नवशिक्यांसाठी अनुकूल अभ्यासक्रम ऑफर करतात.
- पुस्तके आणि लेख: न्यूरल नेटवर्कवरील पुस्तके आणि लेखांसह तुमचे शिक्षण पूरक करा. नवशिक्यांसाठी लिहिलेली संसाधने पहा जी व्यावहारिक उदाहरणांसह संकल्पना स्पष्टपणे स्पष्ट करतात.न्यूरल नेटवर्क कसे कार्य करते हे समजण्यासाठी आमच्या वेबसाइट वरील लेख जरूर वाचा.
पायरी 3: प्रत्यक्ष अनुभव घ्या
- कोडिंग प्रकल्प: तुमची आकलनशक्ती वाढवण्यासाठी, न्यूरल नेटवर्कचा समावेश असलेले तुमचे स्वतःचे प्रकल्प विकसित करणे हा सर्वात प्रभावी दृष्टीकोन आहे. अंक ओळखणे किंवा प्रतिमा वर्गीकृत करणे यासारख्या सरळ कार्यांसह प्रारंभ करा. मार्गदर्शन प्रदान करण्यासाठी असंख्य ऑनलाइन ट्यूटोरियल आणि डेटासेट उपलब्ध आहेत.
- Kaggle स्पर्धा: Kaggle हे एक व्यासपीठ आहे जे मशीन लर्निंग स्पर्धा आयोजित करते. तुम्ही नवशिक्यांसाठी अनुकूल स्पर्धा शोधू शकता ज्या तुम्हाला तुमच्या न्यूरल नेटवर्क कौशल्यांचा सराव करण्यास आणि इतरांकडून शिकण्याची परवानगी देतात.
पायरी 4: आणखी एक्सप्लोर करा
- डीप लर्निंग फ्रेमवर्क्स: जसजसे तुम्ही प्रगती करता, तसतसे लोकप्रिय सखोल शिक्षण फ्रेमवर्क जसे की टेन्सरफ्लो, पायटॉर्च किंवा केरास एक्सप्लोर करा. हे फ्रेमवर्क विशेषत: न्यूरल नेटवर्क तयार करण्यासाठी डिझाइन केलेली साधने आणि लायब्ररी प्रदान करतात.
- स्पेशलायझेशन: न्यूरल नेटवर्क्सचे क्षेत्र विस्तृत आहे. जसजसा तुम्हाला अनुभव मिळेल, तसतसे संगणक दृष्टी, नैसर्गिक भाषा प्रक्रिया किंवा रोबोटिक्स यांसारख्या विशिष्ट क्षेत्रात विशेष करण्याचा विचार करा. हे तुम्हाला तुमचे ज्ञान अधिक सखोल करण्यास आणि विशिष्ट डोमेनमध्ये तज्ञ बनण्यास अनुमती देईल.
पायरी 5: नेटवर्क आणि तुमचा पोर्टफोलिओ तयार करा
- समुदायाशी कनेक्ट व्हा: ऑनलाइन मंच आणि न्यूरल नेटवर्कवर केंद्रित समुदायांमध्ये सामील व्हा. इतर शिकणाऱ्या आणि व्यावसायिकांशी कनेक्ट व्हा, तुमचे प्रोजेक्ट शेअर करा आणि प्रश्न विचारा.
- मुक्त-स्रोत प्रकल्पांमध्ये योगदान द्या: न्यूरल नेटवर्कशी संबंधित मुक्त-स्रोत प्रकल्पांमध्ये सहभागी होणे हा अनुभव मिळविण्याचा, आपली कौशल्ये प्रदर्शित करण्याचा आणि इतरांसह सहयोग करण्याचा एक उत्तम मार्ग आहे.
- पोर्टफोलिओ तयार करा: तुम्ही प्रोजेक्ट पूर्ण करत असताना, तुमच्या कामाचे दस्तऐवजीकरण करा आणि पोर्टफोलिओ वेबसाइटवर तुमचे कौशल्य दाखवा. नोकरी किंवा इंटर्नशिपसाठी अर्ज करताना हे मौल्यवान असेल.
न्यूरल नेटवर्क आणि डीप लर्निंग कोर्सेस ऑनलाइन
1.डीप लर्निंग परिचय (Introduction to Deep Learning):BY Great Learning Platform
- तुम्ही काय शिकाल ?
- टेन्सरफ्लो(Tensorflow): TensorFlow हा एक विनामूल्य टूलबॉक्स (Open Source Platform) आहे जो तुम्हाला मशीन्सना डेटा (मशीन लर्निंग) शिकण्यासाठी प्रशिक्षित करण्यासाठी योजना (डेटा प्रवाह आलेख) डिझाइन करण्यात मदत करतो.
- CNN (Convolutional Neural Network ): कॉन्व्होल्युशनल न्यूरल नेटवर्क (CNN) हा एक प्रकारचा डीप लर्निंग न्यूरल नेटवर्क आर्किटेक्चर आहे जो सामान्यतः कॉम्प्युटर व्हिजनमध्ये वापरला जातो. कॉम्प्युटर व्हिजन हे आर्टिफिशियल इंटेलिजेंसचे क्षेत्र आहे जे कॉम्प्युटरला इमेज किंवा व्हिज्युअल डेटा समजून घेण्यास आणि त्याचा अर्थ लावण्यास सक्षम करते.
- RNN: अनुक्रमिक डेटा, जसे की मजकूर आणि वेळ-मालिका(Time Series) डेटा, आवर्ती(Recurrent) न्यूरल नेटवर्क किंवा RNN हाताळताना, साध्या न्यूरल नेटवर्कपेक्षा चांगले कार्य करतात.
- LSTM( Long short-term memory networks): कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) आणि डीप लर्निंग क्षेत्रात (ANN) आर्टिफिशियल न्यूरल नेटवर्कचा वापर करणारे LSTM नेटवर्क
- डीप लर्निंग
- मूल्य : फ्री
- लेवल: नवशिक्या
- वेळ:२ तास
2. डीप लर्निंग आणि न्यूरल नेटवर्क बेसिक गाइड: BY Google tech dev guide
Note:
- कोर्स मध्ये जाण्यासाठी सर्व प्रथम साइन इन करा.
- https://codelabs.developers.google.com/codelabs/खालील दिलेले टॉपिक इथे अॅड करा.
- लिंक तुम्हाला खाली मिळेल पण हा पाथ लक्षात ठेवा.
- तुम्ही काय शिकाल ?
- TensorFlow, Keras आणि Deep Learning, पीएचडीशिवाय
- CNN Keras परिचय
- LSTM नेटवर्क समजून घेणे
- पायथनच्या 11 ओळींमध्ये न्यूरल नेटवर्क (भाग 1)
- डीप लर्निंग A-Z: सराव डेटासेट डाउनलोड करा
3.नवशिक्यांसाठी पायथनसह डीप लर्निंग आणि एआय(Deep Learning and AI with Python)- BY Udemy
- तुम्ही काय शिकाल ?
- मूलभूत संकल्पनांपासून (Basics) सुरुवात करून पायथनसह डीप लर्निंग आणि एआय
- कृत्रिम न्यूरॉन्स – डीप लर्निंग आणि एआयचे बिल्डिंग ब्लॉक्स
- डीप कॉन्व्होल्युशनल न्यूरल नेटवर्क्स (रेसनेट आणि ॲलेक्सनेट)
- युनेट डीप लर्निंग एन्कोडर-डीकोडर आर्किटेक्चर शिका
- PSPNet डीप लर्निंग आर्किटेक्चर शिका
- पॅन डीप लर्निंग आर्किटेक्चर शिका
- प्रदेश-आधारित कंव्होल्युशनल न्यूरल नेटवर्क (RCNNs) जाणून घ्या
- पायथन कोड लिहिण्यासाठी Google Colab सेट करणे
- Python सह विविध इमेज ट्रान्सफॉर्मेशन वापरून डेटा प्रीप्रोसेसिंग
- सिंगल आणि मल्टी-लेबल इमेज वर्गीकरण करण्यासाठी डीप लर्निंग मॉडेल्स
- मूल्य : फ्री
- लेवल: नवशिक्या
4.न्यूरल नेटवर्क पूर्ण कोर्स | नवशिक्यांसाठी न्यूरल नेटवर्क ट्यूटोरियल- BY simplilearn
- तुम्ही काय शिकाल ?
- न्यूरल नेटवर्क म्हणजे काय
- डीप लर्निंग म्हणजे काय
- आर्टिफिशियल न्यूरल नेटवर्क म्हणजे काय
- न्यूरल नेटवर्क कसे कार्य करते
- न्यूरल नेटवर्कचे फायदे
- न्यूरल नेटवर्कचे अनुप्रयोग
- न्यूरल नेटवर्कचे भविष्य
- न्यूरल नेटवर्क कसे कार्य करते
- कृत्रिम न्यूरल नेटवर्कचे प्रकार
- केस-प्रॉब्लेम स्टेटमेंट वापरा
- मूल्य : फ्री
- लेवल: नवशिक्या
- वेळ : ४ तास
5 डीप लर्निंग – BY IIT Ropar – Platform Swayam
- तुम्ही काय शिकाल ?
- विविध ऑप्टिमायझेशन अल्गोरिदम- जसे की ग्रेडियंट डिसेंट(Gradient Descent), नेस्टेरोव्ह एक्सेलरेटेड ग्रेडियंट डिसेंट(Nesterov Accelerated Gradient Descent), ॲडम (Adam) ॲडाग्रॅड (AdaGrad) आणि आरएमएसप्रॉप (RMSProp) जे अशा डीप न्यूरल नेटवर्कच्या प्रशिक्षणासाठी वापरले जातात.
- सखोल शिक्षणाचा इतिहास, सखोल शिक्षण यशोगाथा, मॅककुलोच पिट्स न्यूरॉन, थ्रेशोल्डिंग लॉजिक, परसेप्ट्रॉन, परसेप्ट्रॉन लर्निंग अल्गोरिदम.
- मल्टीलेअर परसेप्ट्रॉन्स (एमएलपी), एमएलपीची रिप्रेझेंटेशन पॉवर, सिग्मॉइड न्यूरॉन्स, ग्रेडियंट डिसेंट, फीडफॉरवर्ड न्यूरल नेटवर्क, फीडफॉरवर्ड न्यूरल नेटवर्क्सची रिप्रेझेंटेशन पॉवर.
- कॉन्व्होल्युशनल न्यूरल नेटवर्क्स, लेनेट, ॲलेक्सनेट, झेडएफ-नेट, व्हीजीजीनेट, गुगलनेट, रेसनेट, व्हिज्युअलायझिंग कॉन्व्होल्युशनल न्यूरल नेटवर्क्स, गाईडेड बॅकप्रोपगेशन, डीप ड्रीम, डीप आर्ट, फुलिंग कॉन्व्होल्युशनल न्यूरल नेटवर्क्स.
- या कोर्सच्या शेवटी विद्यार्थ्यांना विविध व्हिजन (Vision) आणि एनएलपी कार्ये (NLP Tasks) सोडवण्यासाठी वापरल्या जाणाऱ्या सखोल आर्किटेक्चरचे (Deep Architechture) ज्ञान असेल.
- पूर्वआवश्यकता:
रेखीय बीजगणित, संभाव्यता सिद्धांताचे कार्यरत ज्ञान. त्याचबरोबर मशीन लर्निंगचा कोर्स केला असेल तर फायदाच होईल.
- मूल्य : फ्री
- वेळ- १३ आठवडे
निष्कर्ष | Conclusion
- न्यूरल नेटवर्क आणि डीप लर्निंग तंत्र कृत्रिम बुद्धिमत्ता (Artificial Intelligence) क्रांतीचे नेतृत्व करत आहेत. ही तांत्रिक प्रगती संगणकांना मानवी कार्यांचे अनुकरण करण्यास सक्षम करत आहे , ज्यामुळे प्रतिमा ओळख(Image Recognition), नैसर्गिक भाषा प्रक्रिया (Natural Language Process) आणि अगदी निर्णय (Decision Making) घेण्यामध्ये प्रगती झाली आहे.डीप लर्निंग मॉडेलने अशा कार्यांमध्ये प्रभावी कामगिरी दर्शविली आहे जी पूर्वी मशीनच्या क्षमतेच्या पलीकडे असायची. न्यूरल नेटवर्क्सने वैद्यकीय समस्यांचे अचूक निदान करण्यास आणि बुद्धिबळासारख्या खेळात मानवी चॅम्पियन्सनाही पराभूत करण्यासाठी जटिल समस्या सोडवण्याच्या परिस्थितीत सक्षम असल्याचे दाखवले आहे.
- परिणामी शास्त्रज्ञ, विश्वाची रहस्ये उलगडण्यात आणि खगोलशास्त्र, जीनोमिक्स आणि कण भौतिकशास्त्र यांसारख्या क्षेत्रात मानवी ज्ञानाची प्रगती करण्यास सक्षम होत आहेत.
सतत विचारले जाणारे प्रश्न | FAQ
१ .न्यूरल नेटवर्क शिकण्याचा सर्वोत्तम मार्ग कोणता आहे?
उत्तर: अ) गणित
कृत्रिम न्यूरल नेटवर्क तंत्रज्ञान समजून घेण्यासाठी गणितात किमान पदवीपूर्व शिक्षण आवश्यक आहे. संभाव्यता, सांख्यिकी, रेखीय बीजगणित आणि कॅल्क्युलस हे काही महत्त्वाचे विषय आहेत ज्यावर लक्ष केंद्रित करणे आवश्यक आहे. या विषयांची ठोस समज असल्याने न्यूरल नेटवर्क समजण्यास मदत होईल.
ब) प्रोग्रामिंग
न्यूरल नेटवर्कसह कार्य करण्यासाठी प्रोग्रामिंग अनुभव आणि विशिष्ट कोड आणि प्रोग्राम्सची माहिती असणे आवश्यक आहे. तुम्ही शिकल्या पाहिजेत अशा काही महत्त्वाच्या प्रोग्रामिंग भाषांमध्ये C , Python, R आणि Java यांचा समावेश होतो. या भाषांचा पाया समजून घेणे आणि कार्ये (How to Write Function) कशी तयार करायची हे समजून घेतल्याने गोष्टी सोप्या होतील
२. मी न्यूरल नेटवर्कचा अभ्यास कुठे करू शकतो?
उत्तर: वरील दिलेल्या अभ्यासक्रमांनी तुम्ही तुमचा पाया मजबूत करू शकता . व त्यानंतर कौरसेरा व उडेमी वरील सर्टिफिकेशन कोर्स करू शकता.
३ न्यूरल नेटवर्क कोर्स अभ्यासक्रम
उत्तर:
- सखोल शिक्षणाचा इतिहास, सखोल शिक्षण यशोगाथा, मॅककुलोच पिट्स न्यूरॉन,
- थ्रेशोल्डिंग लॉजिक, परसेप्ट्रॉन, परसेप्ट्रॉन लर्निंग अल्गोरिदम
- मल्टीलेयर परसेप्ट्रॉन्स (एमएलपी), एमएलपीची रिप्रेझेंटेशन पॉवर, सिग्मॉइड न्यूरॉन्स,
- ग्रेडियंट डिसेंट, फीडफॉरवर्ड न्यूरल नेटवर्क, फीडफॉरवर्ड न्यूरल नेटवर्क्सची रिप्रेझेंटेशन पॉवर
- फीडफॉरवर्ड न्यूरल नेटवर्क्स, बॅकप्रोपॅगेशन
- ग्रेडियंट डिसेंट (GD), मोमेंटम बेस्ड GD
- मुख्य घटक विश्लेषण आणि त्याची व्याख्या, एकवचन मूल्य विघटन
- ऑटोएनकोडर्स आणि पीसीएशी संबंध, ऑटोएनकोडरमध्ये नियमितीकरण, डीनोईझिंग
- ऑटोएनकोडर, स्पार्स ऑटोएनकोडर, कॉन्ट्रॅक्टिव्ह ऑटोएनकोडर
- नियमितीकरण: बायस व्हेरिअन्स ट्रेडऑफ, L2 नियमितीकरण, लवकर थांबणे, डेटासेट वाढवणे, पॅरामीटर सामायिक करणे आणि बांधणे, इनपुटवर आवाज इंजेक्ट करणे, एन्सेम्बल पद्धती, ड्रॉपआउट
- पूर्व-प्रशिक्षण, उत्तम सक्रियकरण कार्ये, उत्तम वजन आरंभ करण्याच्या पद्धती, बॅच सामान्यीकरण
- शब्दांचे वेक्टोरियल प्रतिनिधित्व शिकणे
- कॉन्व्होल्युशनल न्यूरल नेटवर्क्स, लेनेट, ॲलेक्सनेट, झेडएफ-नेट, व्हीजीजीनेट, गुगलनेट, रेसनेट, व्हिज्युअलायझिंग कॉन्व्होल्युशनल न्यूरल नेटवर्क्स, गाईडेड बॅकप्रोपगेशन, डीप ड्रीम, डीप आर्ट, फुलिंग कॉन्व्होल्युशनल न्यूरल नेटवर्क्स
- रिकरंट न्यूरल नेटवर्क्स, बॅकप्रोपॅगेशन थ्रू टाइम (बीपीटीटी), नष्ट होणे आणि विस्फोटक ग्रेडियंट्स, ट्रंकेटेड बीपीटीटी, जीआरयू,
- एलएसटीएम एन्कोडर डीकोडर मॉडेल, लक्ष देण्याची यंत्रणा, प्रतिमांवर लक्ष
४.एआय आणि न्यूरल नेटवर्कमध्ये काय फरक आहे?
उत्तर:
वैशिष्ट्य | कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) | न्यूरल नेटवर्क |
ध्येय | मशीनमध्ये मानवी बुद्धिमत्तेचे अनुकरण करणे | मानवी मेंदूची रचना व त्याच्या कार्यांचे मॉडेल करा |
संधी /वाव | संगणक विज्ञानाचे विस्तृत क्षेत्र | AI अल्गोरिदमचा विशिष्ट प्रकार |
पद्धत | मशीन लर्निंग, लॉजिक आणि सिम्बॉलिक रिझनिंगसह विविध पध्दती | जैविक न्यूरॉन्सद्वारे प्रेरित इंटरकनेक्टेड नोड्सचे नेटवर्क |
काय शिकाल | डेटा वरून शिकू मशीन लर्निंग शकता किंवा विशिष्ट नियमांसह प्रोग्रामिंग | डेटावर आधारित नोड्समधील कनेक्शन समायोजित करून मॉडेल तयार करणे. |
उपयोग | गेम खेळणे(Games), रोबोटिक्स(Robotics), नैसर्गिक भाषा प्रक्रिया(Natural Language Processing) आणि निर्णय घेणे(Decision Making) यासह अनुप्रयोगांची विस्तृत श्रेणी | प्रतिमा ओळखणे(Image Recognition), उच्चार ओळखणे(Speech Recognition) आणि नमुना ओळखणे(Pattern Recognition) यासारखी जटिल कार्ये |
५.सर्व एआय न्यूरल नेटवर्क वापरतात का?
उत्तर: नाही , हा एक व्यापक गैरसमज आहे, म्हणून हे समजूण घेणे महत्वाचे आहे की एआय किंवा कृत्रिम बुद्धिमत्ता ही संगणक विज्ञानाची एक संपूर्ण शाखा आहे जी intelligence वापरुन मशीन रन करते . व neural network हा त्या शाखेचा एक भाग आहे .