பைடார்ச் மூலம் ஆழமான கற்றல் (Deep Learning)
அடிப்படைக் கணக்கீடுகள் முதல் உயர் செயல்திறன் கொண்ட ஏஐ மாதிரிகள் வரை
2. முன்நிபந்தனைகள் சரிபார்ப்பு பட்டியல்
இந்தப் பாதையைத் தொடங்குவதற்கு முன் உங்கள் தற்போதைய அறிவை சரிபார்க்க பெட்டிகளைத் தேர்ந்தெடுக்கவும்.
3. ஊடாடும் காலவரிசை படிநிலைகள்
தொடக்க நிலை முதல் தொழில்முறை நிபுணத்துவம் வரையிலான முறையான பயிற்சி திட்டம்.
நிலை 1: அடிப்படை கணிதக் கட்டமைப்பு
- Tensors and Multi-dimensional Tensor Operations
- Autograd: Dynamic Computational Graph & Automatic Differentiation
- Building Linear & Logistic Regression from scratch (zero-abstraction)
- Custom Loss Functions, Softmax, Cross-Entropy & Gradient Descent Optimizers (SGD, AdamW)
MNIST Digit & Feature Classifier from Scratch
Build, mathematically derive, train, and validate a complete neural network from raw torch.tensor primitives without torch.nn module abstractions.
- Mathematical backpropagation proof implementation
- Custom optimizer with momentum and weight decay
- 98.4%+ accuracy on MNIST test set with learning rate scheduler curves
4. முன்னணி தொழில்துறை சான்றிதழ்கள்
உலகளாவிய முன்னணி நிறுவனங்களால் அங்கீகரிக்கப்பட்ட அதிகாரப்பூர்வ தேர்வுக் குறியீடுகள் மற்றும் சான்றுகள்.
AWS Certified Machine Learning – Specialty
Issued by: Amazon Web Services
DeepLearning.AI PyTorch Professional Certificate
Issued by: DeepLearning.AI / Coursera
NVIDIA Certified Associate – Generative AI LLMs
Issued by: NVIDIA Deep Learning Institute
5. அடுத்தகட்ட திறன் சேர்க்கை
இந்தப் பாடத்திட்டத்திற்குப் பின் இணைக்க வேண்டிய கூடுதல் திறன்கள் & தொழில்முறை பலன்கள்.
Robot Operating System (ROS 2)
Connect your deep learning vision and decision models directly into physical robot actuators and autonomous drones.
Digital IC Design & Edge AI Hardware
Design custom ASIC/NPU hardware accelerators optimized for PyTorch INT8/FP4 matrix multiplication workloads.