ਡੀਪ ਲਰਨਿੰਗ ਸਵੈ-ਸਿੱਖਿਆ ਸਰੋਤ: ਮੁਫ਼ਤ ਕਿਤਾਬਾਂ, ਕੋਰਸ ਅਤੇ ਉਪਯੋਗੀ ਟੂਲ

ਹਾਲ ਹੀ ਦੇ ਸਾਲਾਂ ਵਿੱਚ, ਡੀਪ ਲਰਨਿੰਗ (Deep Learning), ਜੋ ਕਿ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਸ਼ਾਖਾ ਹੈ, ਨੇ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਪ੍ਰਾਪਤੀਆਂ ਕੀਤੀਆਂ ਹਨ। ਚਾਹੇ ਉਹ ਚਿੱਤਰ ਪਛਾਣ ਹੋਵੇ, ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਹੋਵੇ ਜਾਂ ਰੀਇਨਫੋਰਸਮੈਂਟ ਲਰਨਿੰਗ, ਡੀਪ ਲਰਨਿੰਗ ਨੇ ਹਰ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਆਪਣੀ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਸਮਰੱਥਾ ਦਾ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕੀਤਾ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਡੀਪ ਲਰਨਿੰਗ ਵਿੱਚ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰਨ ਜਾਂ ਡੂੰਘਾਈ ਨਾਲ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਚਾਹਵਾਨ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਲਈ, ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਉਪਲਬਧ ਸਮੱਗਰੀ ਅਤੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਸੰਕਲਪਾਂ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਨਾ ਅਕਸਰ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ।

ਇਹ ਲੇਖ X/Twitter 'ਤੇ ਹੋਈਆਂ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਚਰਚਾਵਾਂ 'ਤੇ ਅਧਾਰਤ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਸ ਵਿੱਚ ਮੁਫ਼ਤ ਡੀਪ ਲਰਨਿੰਗ ਸਵੈ-ਸਿੱਖਿਆ ਸਰੋਤਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਚੋਣ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਕਿਤਾਬਾਂ, ਕੋਰਸ ਅਤੇ ਉਪਯੋਗੀ ਟੂਲ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। ਇਸਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਪਾਠਕਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸਪਸ਼ਟ ਅਤੇ ਵਿਹਾਰਕ ਸਿੱਖਣ ਦਾ ਮਾਰਗ ਪ੍ਰਦਾਨਾ ਕਰਨਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਜੋ ਹਰ ਕੋਈ ਡੀਪ ਲਰਨਿੰਗ ਦੇ ਮੁੱਖ ਹੁਨਰਾਂ ਵਿੱਚ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਮੁਹਾਰਤ ਹਾਸਲ ਕਰ ਸਕੇ।

ਇੱਕ, ਮੁਫ਼ਤ ਕਿਤਾਬ ਸਰੋਤ: ਸਿਧਾਂਤਕ ਬੁਨਿਆਦ ਅਤੇ ਅਭਿਆਸਕ ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਨ

ਸਿਧਾਂਤਕ ਬੁਨਿਆਦ ਡੀਪ ਲਰਨਿੰਗ ਦੀ ਨੀਂਹ ਹੈ। ਠੋਸ ਗਣਿਤ ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਦੀ ਬੁਨਿਆਦ ਵਿੱਚ ਮੁਹਾਰਤ ਹਾਸਲ ਕਰਨਾ, ਡੀਪ ਲਰਨਿੰਗ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਅਤੇ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਲਈ ਬਹੁਤ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ। ਹੇਠਾਂ ਕੁਝ ਮੁਫ਼ਤ ਕਿਤਾਬਾਂ ਦੀ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਬੁਨਿਆਦੀ ਸਿਧਾਂਤ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਅਭਿਆਸਕ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਤੱਕ ਦੇ ਸਾਰੇ ਪਹਿਲੂ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ:

1. ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ (Understanding Machine Learning)

• ਲਿੰਕ: https://cs.huji.ac.il/~shais/UnderstandingMachineLearning/understanding-machine-learning-theory-algorithms.pdf
• ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ: ਇਹ ਕਿਤਾਬ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਦੀ ਸਿਧਾਂਤਕ ਬੁਨਿਆਦ ਦੀ ਡੂੰਘਾਈ ਨਾਲ ਜਾਂਚ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਜਨਰਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਥਿਊਰੀ, PAC ਲਰਨਿੰਗ, VC ਡਾਇਮੈਨਸ਼ਨ ਵਰਗੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਸੰਕਲਪ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। ਇਹ ਨਾ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਪਾਠ ਪੁਸਤਕ ਵਜੋਂ ਢੁਕਵੀਂ ਹੈ, ਸਗੋਂ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਥਿਊਰੀ ਵਿੱਚ ਦਿਲਚਸਪੀ ਰੱਖਣ ਵਾਲੇ ਪਾਠਕਾਂ ਲਈ ਵੀ ਢੁਕਵੀਂ ਹੈ।
• ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ ਕਰਨ ਦਾ ਕਾਰਨ: ਸਿਧਾਂਤ ਅਤੇ ਐਲਗੋਰਿਦਮ 'ਤੇ ਜ਼ੋਰ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਗਿਆਨ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਨੂੰ ਸਥਾਪਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ।

2. ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਲਈ ਗਣਿਤ (Mathematics for Machine Learning)

• ਲਿੰਕ: https://mml-book.github.io/book/mml-book.pdf
• ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ: ਇਹ ਕਿਤਾਬ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੇ ਗਣਿਤਿਕ ਗਿਆਨ ਨੂੰ ਯੋਜਨਾਬੱਧ ਢੰਗ ਨਾਲ ਪੇਸ਼ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਲੀਨੀਅਰ ਅਲਜਬਰਾ, ਕੈਲਕੂਲਸ, ਸੰਭਾਵਨਾ ਸਿਧਾਂਤ ਆਦਿ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। ਇਹ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਵਿੱਚ ਗਣਿਤਿਕ ਸੰਕਲਪਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ 'ਤੇ ਜ਼ੋਰ ਦਿੰਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਰਾਹੀਂ ਪਾਠਕਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੀ ਹੈ।
• ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ ਕਰਨ ਦਾ ਕਾਰਨ: ਗਣਿਤ ਦੀ ਬੁਨਿਆਦ ਵਿੱਚ ਕਮਜ਼ੋਰ ਪਾਠਕਾਂ ਲਈ, ਇਹ ਇੱਕ ਦੁਰਲੱਭ ਜਾਣ-ਪਛਾਣ ਵਾਲੀ ਪਾਠ ਪੁਸਤਕ ਹੈ, ਜੋ ਗਣਿਤਿਕ ਗਿਆਨ ਦੀ ਘਾਟ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਪੂਰਾ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ।

3. ML ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦਾ ਗਣਿਤਿਕ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ (Mathematical Analysis of ML Algorithms)

• ਲਿੰਕ: https://tongzhang-ml.org/lt-book/lt-book.pdf
• ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ: ਇਹ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੇ ਗਣਿਤਿਕ ਸਿਧਾਂਤਾਂ ਦਾ ਡੂੰਘਾਈ ਨਾਲ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਕਨਵੈਕਸ ਓਪਟੀਮਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ, ਸਟੋਕੈਸਟਿਕ ਗਰੇਡੀਐਂਟ ਡਿਸੈਂਟ ਵਰਗੀਆਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਸਮੱਗਰੀਆਂ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। ਇਹ ਕਿਤਾਬ ਉਹਨਾਂ ਪਾਠਕਾਂ ਲਈ ਢੁਕਵੀਂ ਹੈ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਕੋਲ ਕੁਝ ਗਣਿਤਿਕ ਬੁਨਿਆਦ ਹੈ, ਅਤੇ ਉਹ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੇ ਸਿਧਾਂਤਾਂ ਨੂੰ ਡੂੰਘਾਈ ਨਾਲ ਸਮਝਣਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਨ।
• ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ ਕਰਨ ਦਾ ਕਾਰਨ: ਗਣਿਤਿਕ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੁਆਰਾ, ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੇ ਤੱਤ ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਸਮਝਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਓਪਟੀਮਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਨਵੀਨਤਾ ਲਈ ਇੱਕ ਬੁਨਿਆਦ ਰੱਖੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ।

4. ਡੀਪ ਲਰਨਿੰਗ ਜਾਣ-ਪਛਾਣ (Understanding Deep Learning)

• ਲਿੰਕ: https://udlbook.github.io/udlbook/
• ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ: ਇਹ ਕਿਤਾਬ ਡੀਪ ਲਰਨਿੰਗ ਖੇਤਰ ਦੇ ਮਾਹਿਰਾਂ ਦੁਆਰਾ ਲਿਖੀ ਗਈ ਹੈ, ਅਤੇ ਡੀਪ ਲਰਨਿੰਗ ਦੇ ਬੁਨਿਆਦੀ ਸੰਕਲਪਾਂ, ਮਾਡਲਾਂ ਅਤੇ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨੂੰ ਯੋਜਨਾਬੱਧ ਢੰਗ ਨਾਲ ਪੇਸ਼ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਵਿੱਚ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਆਮ ਡੀਪ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਕਨਵਲਿਊਸ਼ਨਲ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ (CNN), ਰੀਕਰੈਂਟ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ (RNN) ਅਤੇ Transformer ਆਦਿ।
• ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ ਕਰਨ ਦਾ ਕਾਰਨ: ਸਮੱਗਰੀ ਵਿਆਪਕ, ਡੂੰਘਾਈ ਵਾਲੀ ਅਤੇ ਸਮਝਣ ਵਿੱਚ ਆਸਾਨ ਹੈ, ਅਤੇ ਡੀਪ ਲਰਨਿੰਗ ਲਈ ਇੱਕ ਜਾਣ-ਪਛਾਣ ਵਾਲੀ ਪਾਠ ਪੁਸਤਕ ਵਜੋਂ ਢੁਕਵੀਂ ਹੈ।

5. ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਬੁਨਿਆਦ (Foundations of Machine Learning)

• ਲਿੰਕ: https://cs.nyu.edu/~mohri/mlbook/

• ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ: ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਦੇ ਬੁਨਿਆਦੀ ਗਿਆਨ ਨੂੰ ਕਵਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਸੁਪਰਵਾਈਜ਼ਡ ਲਰਨਿੰਗ, ਅਨਸੁਪਰਵਾਈਜ਼ਡ ਲਰਨਿੰਗ, ਰੀਇਨਫੋਰਸਮੈਂਟ ਲਰਨਿੰਗ ਆਦਿ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। ਇਹ ਕਿਤਾਬ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੇ ਸਿਧਾਂਤਾਂ ਅਤੇ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ 'ਤੇ ਕੇਂਦਰਿਤ ਹੈ।

• ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ ਕਰਨ ਦਾ ਕਾਰਨ: ਸਮੱਗਰੀ ਵਿਆਪਕ ਹੈ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਸੰਪੂਰਨ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਗਿਆਨ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਸਥਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਢੁਕਵੀਂ ਹੈ।6. ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਐਲਗੋਰਿਦਮ (Algorithms for ML)

• ਲਿੰਕ: https://algorithmsbook.com

• ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ: ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਬੁਨਿਆਦੀ ਲੀਨੀਅਰ ਰੈਗਰੈਸ਼ਨ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਉੱਨਤ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਤੱਕ, ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਜਾਣ-ਪਛਾਣ ਅਤੇ ਕੋਡ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਦੇ ਨਾਲ।

• ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ ਕਰਨ ਦਾ ਕਾਰਨ: ਅਭਿਆਸ 'ਤੇ ਜ਼ੋਰ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਕੋਡ ਦੁਆਰਾ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਸਿੱਖਣ ਲਈ ਢੁਕਵਾਂ ਹੈ।

7. ਰੀਇਨਫੋਰਸਮੈਂਟ ਲਰਨਿੰਗ (Reinforcement Learning)

• ਲਿੰਕ: https://andrew.cmu.edu/course/10-703/textbook/BartoSutton.pdf
• ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ: ਰੀਇਨਫੋਰਸਮੈਂਟ ਲਰਨਿੰਗ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਕਲਾਸਿਕ ਪਾਠ-ਪੁਸਤਕ, ਰੀਇਨਫੋਰਸਮੈਂਟ ਲਰਨਿੰਗ ਦੇ ਬੁਨਿਆਦੀ ਸੰਕਲਪਾਂ, ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਅਤੇ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਯੋਜਨਾਬੱਧ ਢੰਗ ਨਾਲ ਪੇਸ਼ ਕਰਦੀ ਹੈ।
• ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ ਕਰਨ ਦਾ ਕਾਰਨ: ਸਮੱਗਰੀ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕ ​​ਹੈ, ਰੀਇਨਫੋਰਸਮੈਂਟ ਲਰਨਿੰਗ ਸਿੱਖਣ ਲਈ ਇੱਕ ਲਾਜ਼ਮੀ ਕਿਤਾਬ ਹੈ।

ਦੋ, ਸਟੈਨਫੋਰਡ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਦਾ ਮੁਫਤ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਕੋਰਸ: ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਐਡਵਾਂਸ ਤੱਕ

ਸਟੈਨਫੋਰਡ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਆਪਣੀ ਪ੍ਰਸਿੱਧੀ ਦਾ ਆਨੰਦ ਮਾਣਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਸ ਦੁਆਰਾ ਪੇਸ਼ ਕੀਤੇ ਗਏ ਮੁਫਤ ਔਨਲਾਈਨ ਕੋਰਸ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਸਾਰੇ ਪਹਿਲੂਆਂ ਨੂੰ ਕਵਰ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇੱਥੇ ਕੁਝ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ ਕੀਤੇ ਕੋਰਸ ਹਨ:

• CS221 - ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ (Artificial Intelligence): ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਦਾ ਇੱਕ ਸੰਖੇਪ ਕੋਰਸ, ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਦੀ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਇੱਕ ਬੁਨਿਆਦ ਰੱਖਦਾ ਹੈ।
• CS229 - ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ (Machine Learning): ਇੱਕ ਕਲਾਸਿਕ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਕੋਰਸ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੇ ਸਿਧਾਂਤਾਂ ਅਤੇ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ।
• CS230 - ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ (Deep Learning): ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਜਾਣ-ਪਛਾਣ ਕੋਰਸ, ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਬੁਨਿਆਦੀ ਸੰਕਲਪਾਂ, ਮਾਡਲਾਂ ਅਤੇ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨੂੰ ਪੇਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ।
• CS234 - ਰੀਇਨਫੋਰਸਮੈਂਟ ਲਰਨਿੰਗ (Reinforcement Learning): ਰੀਇਨਫੋਰਸਮੈਂਟ ਲਰਨਿੰਗ ਕੋਰਸ, ਰੀਇਨਫੋਰਸਮੈਂਟ ਲਰਨਿੰਗ ਦੇ ਬੁਨਿਆਦੀ ਸੰਕਲਪਾਂ, ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਅਤੇ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਕਵਰ ਕਰਦਾ ਹੈ।
• CS231N - ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਅਤੇ ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਰਿਕੋਗਨੀਸ਼ਨ (Convolutional Neural Networks for Visual Recognition): ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਅਤੇ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਇਸਦੀਆਂ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ 'ਤੇ ਕੇਂਦ੍ਰਤ ਹੈ।
• CS336 - ਸਕ੍ਰੈਚ ਤੋਂ ਵੱਡੇ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲ (LLM from Scratch): ਵੱਡੇ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਉਸਾਰੀ ਅਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਪੇਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਸਿੱਖਣ ਲਈ ਸੁਝਾਅ:

1. ਢੁਕਵਾਂ ਕੋਰਸ ਚੁਣੋ: ਆਪਣੀ ਬੁਨਿਆਦ ਅਤੇ ਰੁਚੀਆਂ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ, ਇੱਕ ਢੁਕਵਾਂ ਕੋਰਸ ਚੁਣੋ।
2. ਧਿਆਨ ਨਾਲ ਹੋਮਵਰਕ ਪੂਰਾ ਕਰੋ: ਕੋਰਸ ਦਾ ਹੋਮਵਰਕ ਗਿਆਨ ਨੂੰ ਮਜ਼ਬੂਤ ​​ਕਰਨ ਦਾ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਿੱਸਾ ਹੈ, ਇਸਨੂੰ ਧਿਆਨ ਨਾਲ ਪੂਰਾ ਕਰਨਾ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਓ।
3. ਗੱਲਬਾਤ ਵਿੱਚ ਸਰਗਰਮੀ ਨਾਲ ਹਿੱਸਾ ਲਓ: ਕੋਰਸ ਦੀ ਚਰਚਾ ਵਿੱਚ ਸਰਗਰਮੀ ਨਾਲ ਹਿੱਸਾ ਲਓ, ਅਤੇ ਦੂਜੇ ਸਿਖਿਆਰਥੀਆਂ ਨਾਲ ਤਜ਼ਰਬੇ ਅਤੇ ਸੂਝ ਸਾਂਝੀ ਕਰੋ।

ਤਿੰਨ, ਵਿਹਾਰਕ ਸਾਧਨ ਅਤੇ ਤਕਨੀਕਾਂ: ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰੋ

ਸਿਧਾਂਤਕ ਸਿੱਖਣ ਅਤੇ ਕੋਰਸ ਸਿੱਖਣ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਕੁਝ ਵਿਹਾਰਕ ਸਾਧਨ ਅਤੇ ਤਕਨੀਕਾਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨਾਲ ਸਿੱਖਣ ਵਿੱਚ ਵੀ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ।

1. Google Colab ਜਾਂ Kaggle Kernel ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ:

• Google Colab ਅਤੇ Kaggle Kernel ਮੁਫ਼ਤ GPU ਸਰੋਤ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਜੋ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਕੋਡ ਨੂੰ ਚਲਾਉਣ ਲਈ ਸੁਵਿਧਾਜਨਕ ਹਨ।
• ਉਹ ਔਨਲਾਈਨ ਸੰਪਾਦਨ ਅਤੇ ਸਹਿਯੋਗ ਦਾ ਵੀ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਦੂਜਿਆਂ ਨਾਲ ਮਿਲ ਕੇ ਸਿੱਖਣ ਲਈ ਸੁਵਿਧਾਜਨਕ ਹਨ।

ਉਦਾਹਰਨ ਕੋਡ (Google Colab 'ਤੇ TensorFlow ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ CNN ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣਾ):

import tensorflow as tf

# ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰੋ
model = tf.keras.models.Sequential([
  tf.keras.layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)),
  tf.keras.layers.MaxPooling2D((2, 2)),
  tf.keras.layers.Flatten(),
  tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])

# ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਕੰਪਾਇਲ ਕਰੋ
model.compile(optimizer='adam',
              loss='sparse_categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

# MNIST ਡਾਟਾਸੈੱਟ ਲੋਡ ਕਰੋ
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = tf.keras.datasets.mnist.load_data()
x_train = x_train.reshape(-1, 28, 28, 1) / 255.0
x_test = x_test.reshape(-1, 28, 28, 1) / 255.0

# ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿਓ
model.fit(x_train, y_train, epochs=2)

# ਮਾਡਲ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰੋ
model.evaluate(x_test,  y_test, verbose=2)

2. TensorBoard ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ ਸਿੱਖੋ:

• TensorBoard TensorFlow ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਇੱਕ ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਟੂਲ ਹੈ, ਜੋ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰਨ ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਡੀ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
• TensorBoard ਦੁਆਰਾ, ਤੁਸੀਂ ਨੁਕਸਾਨ ਫੰਕਸ਼ਨ, ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਅਤੇ ਹੋਰ ਸੂਚਕਾਂ ਦੇ ਬਦਲਾਅ ਦੇ ਰੁਝਾਨਾਂ ਨੂੰ ਅਸਲ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਦੇਖ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਜੋ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਢੰਗ ਨਾਲ ਐਡਜਸਟ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕੇ।

3. ਓਪਨ ਸੋਰਸ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਵਿੱਚ ਹਿੱਸਾ ਲਓ:

• ਓਪਨ ਸੋਰਸ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਵਿੱਚ ਹਿੱਸਾ ਲੈਣਾ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਸਿੱਖਣ ਦਾ ਇੱਕ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਤਰੀਕਾ ਹੈ।
• ਓਪਨ ਸੋਰਸ ਕੋਡ ਨੂੰ ਪੜ੍ਹ ਕੇ ਅਤੇ ਸੋਧ ਕੇ, ਤੁਸੀਂ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਲਾਗੂਕਰਨ ਦੇ ਵੇਰਵਿਆਂ ਨੂੰ ਡੂੰਘਾਈ ਨਾਲ ਸਮਝ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਅਤੇ ਦੂਜੇ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਨਾਲ ਸਿੱਖਣ ਦਾ ਆਦਾਨ-ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ।

ਸੰਖੇਪ:

ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਇੱਕ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਅਤੇ ਮੌਕਿਆਂ ਨਾਲ ਭਰਿਆ ਖੇਤਰ ਹੈ। ਸਿਧਾਂਤਕ ਗਿਆਨ ਦਾ ਯੋਜਨਾਬੱਧ ਢੰਗ ਨਾਲ ਅਧਿਐਨ ਕਰਕੇ, ਅਭਿਆਸ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਵਿੱਚ ਸਰਗਰਮੀ ਨਾਲ ਹਿੱਸਾ ਲੈ ਕੇ, ਅਤੇ ਵਿਹਾਰਕ ਸਾਧਨਾਂ ਅਤੇ ਤਕਨੀਕਾਂ ਵਿੱਚ ਮੁਹਾਰਤ ਹਾਸਲ ਕਰਕੇ, ਤੁਸੀਂ ਨਿਸ਼ਚਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇਸ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਸਫਲ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਉਮੀਦ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਲੇਖ ਤੁਹਾਨੂੰ ਕੁਝ ਮਦਦਗਾਰ ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਨ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰੇਗਾ, ਅਤੇ ਮੈਂ ਤੁਹਾਡੀ ਸਿੱਖਣ ਵਿੱਚ ਸਫਲਤਾ ਦੀ ਕਾਮਨਾ ਕਰਦਾ ਹਾਂ!# 编译模型\nmodel.compile(optimizer='adam',\n loss='sparse_categorical_crossentropy',\n metrics=['accuracy'])\n\n# 加载 MNIST 数据集\n(x_train, y_train), (x_test, y_test) = tf.keras.datasets.mnist.load_data()\nx_train = x_train.reshape(-1, 28, 28, 1).astype('float32') / 255.0\nx_test = x_test.reshape(-1, 28, 28, 1).astype('float32') / 255.0\n\n# 训练模型\nmodel.fit(x_train, y_train, epochs=2)\n\n# 评估模型\nloss, accuracy = model.evaluate(x_test, y_test, verbose=0)\nprint('Loss: %.2f' % loss)\nprint('Accuracy: %.2f' % accuracy)\n```\n\n2. ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਟੂਲਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ:\n\n* TensorBoard ਅਤੇ Visdom ਵਰਗੇ ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਟੂਲਸ ਮਾਡਲ ਦੇ ਢਾਂਚੇ ਅਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਸਮਝਣ ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਡੀ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।\n* ਨੁਕਸਾਨ ਫੰਕਸ਼ਨ, ਐਕਟੀਵੇਸ਼ਨ ਵੈਲਯੂਜ਼ ਆਦਿ ਨੂੰ ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ ਕਰਕੇ, ਤੁਸੀਂ ਮਾਡਲ ਦੇ ਵਿਵਹਾਰ ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਅਨੁਭਵੀ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਸਮਝ ਸਕਦੇ ਹੋ।\n\n3. ਓਪਨ ਸੋਰਸ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਵਿੱਚ ਹਿੱਸਾ ਲਓ:\n\n* ਓਪਨ ਸੋਰਸ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਵਿੱਚ ਹਿੱਸਾ ਲੈਣਾ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਹੁਨਰ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਦਾ ਇੱਕ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਤਰੀਕਾ ਹੈ।\n* ਓਪਨ ਸੋਰਸ ਕੋਡ ਨੂੰ ਪੜ੍ਹ ਕੇ ਅਤੇ ਸੋਧ ਕੇ, ਤੁਸੀਂ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਅਭਿਆਸਾਂ ਅਤੇ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਵਿਚਾਰਾਂ ਨੂੰ ਸਿੱਖ ਸਕਦੇ ਹੋ।\n\n4. ਲਗਾਤਾਰ ਸਿੱਖਦੇ ਅਤੇ ਅਭਿਆਸ ਕਰਦੇ ਰਹੋ:\n\n* ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਇੱਕ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਵਿਕਸਤ ਹੋ ਰਿਹਾ ਖੇਤਰ ਹੈ, ਜਿਸ ਲਈ ਨਵੇਂ ਗਿਆਨ ਅਤੇ ਤਕਨਾਲੋਜੀਆਂ ਨੂੰ ਲਗਾਤਾਰ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।\n* ਅਸਲ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਦੁਆਰਾ, ਸਿੱਖੇ ਗਿਆਨ ਨੂੰ ਅਸਲ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ ਲਾਗੂ ਕਰਕੇ, ਤੁਸੀਂ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਸੱਚਮੁੱਚ ਮੁਹਾਰਤ ਹਾਸਲ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ।\n\n5. NLP ਵਿੱਚ ਟ੍ਰਾਂਸਫਾਰਮਰ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਸਿੱਖੋ:\n\n* Jay Alammar’s guide ਵਿੱਚ ਡੂੰਘਾਈ ਨਾਲ ਸਿੱਖੋ (ਖਾਸ ਸਮੱਗਰੀ ਨੂੰ ਸੰਬੰਧਿਤ ਲੇਖ ਵਿੱਚ ਖੋਜਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ)।\n* FFN (Feed Forward Network), LayerNorm (Layer Normalization) ਅਤੇ Residuals (ਬਕਾਇਆ ਕਨੈਕਸ਼ਨ) ਦੇ ਸੰਕਲਪਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝੋ।\n* ਇੱਕ ਪੂਰਾ ਟ੍ਰਾਂਸਫਾਰਮਰ ਐਨਕੋਡਰ-ਡੀਕੋਡਰ ਬਲਾਕ ਸ਼ੁਰੂ ਤੋਂ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰੋ।\n\n6. ਸਟਾਕ ਵਪਾਰ ਵਿੱਚ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਸਿੱਖੋ (ਸਿਰਫ਼ ਸੰਦਰਭ ਲਈ, ਜੋਖਮ ਤੁਹਾਡਾ ਆਪਣਾ):\n\n* ਸਟਾਕ ਚੋਣ ਲਈ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਬਾਰੇ ਜਾਣੋ।\n* ਨੋਟ: ਇਸ ਕਿਸਮ ਦੀ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਵਿੱਤੀ ਜੋਖਮ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸਦਾ ਧਿਆਨ ਨਾਲ ਮੁਲਾਂਕਣ ਅਤੇ ਸੰਚਾਲਨ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।\n\n7. ਉਦਯੋਗ ਦੇ ਰੁਝਾਨਾਂ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਦਿਓ:\n\n* DeepLearningAI ਵਰਗੀਆਂ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਦੁਆਰਾ ਸਾਂਝੀਆਂ ਕੀਤੀਆਂ ਜਾਣ ਵਾਲੀਆਂ ਚੀਜ਼ਾਂ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਦਿਓ, ਅਤੇ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਨਵੀਨਤਮ ਵਿਕਾਸ ਬਾਰੇ ਜਾਣੋ।\n\n## ਚਾਰ, ਸਿੱਖਣ ਵਿੱਚ ਚੁਣੌਤੀਆਂ 'ਤੇ ਕਾਬੂ ਪਾਓ\n\nਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਸਿੱਖਣ ਵਿੱਚ ਕੁਝ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਆ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ:\n\n* ਸੰਕਲਪ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਹਨ: ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਗਣਿਤਿਕ ਅਤੇ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਸੰਕਲਪ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ।\n* ਸਰੋਤਾਂ ਦੀ ਘਾਟ: ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਸਰੋਤਾਂ ਅਤੇ ਡਾਟਾ ਸਰੋਤਾਂ ਦੀ ਘਾਟ।\n* ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਨ ਦੀ ਘਾਟ: ਪੇਸ਼ੇਵਰ ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਨ ਅਤੇ ਸਹਾਇਤਾ ਦੀ ਘਾਟ।\n\nਇਹਨਾਂ ਚੁਣੌਤੀਆਂ 'ਤੇ ਕਾਬੂ ਪਾਉਣ ਲਈ, ਤੁਸੀਂ ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਉਪਾਅ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ:\n\n* ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਟੀਚਿਆਂ ਨੂੰ ਤੋੜੋ: ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਟੀਚਿਆਂ ਨੂੰ ਛੋਟੇ, ਪ੍ਰਬੰਧਨਯੋਗ ਟੀਚਿਆਂ ਵਿੱਚ ਤੋੜੋ।\n* ਮੁਫ਼ਤ ਸਰੋਤ ਲੱਭੋ: ਇਸ ਲੇਖ ਵਿੱਚ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ ਕੀਤੀਆਂ ਮੁਫ਼ਤ ਕਿਤਾਬਾਂ, ਕੋਰਸਾਂ ਅਤੇ ਟੂਲਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ।\n* ਸਿੱਖਣ ਵਾਲੇ ਭਾਈਚਾਰੇ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋਵੋ: ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਵਾਲੇ ਭਾਈਚਾਰੇ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋਵੋ, ਦੂਜੇ ਸਿਖਿਆਰਥੀਆਂ ਨਾਲ ਤਜ਼ਰਬੇ ਸਾਂਝੇ ਕਰੋ ਅਤੇ ਮਦਦ ਲਓ।\n\nਜਿਵੇਂ ਕਿ DeepLearningAI ਨੇ X/Twitter 'ਤੇ ਕਿਹਾ: “ਹਰ AI ਮਾਹਿਰ ਨੇ ਕਦੇ ਸਧਾਰਨ ਸਵਾਲਾਂ ਨੂੰ ਗੂਗਲ ਕੀਤਾ ਸੀ। ਹਰ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਨੇ ਗੁਆਚਿਆ ਮਹਿਸੂਸ ਕੀਤਾ। ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਸਿੱਖ ਰਹੇ ਹੋ ਅਤੇ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ AI ਭਾਈਚਾਰੇ ਵਿੱਚ ਹੋ।ਸੰਖੇਪ ਵਿੱਚ, ਇਹ ਲੇਖ ਮੁਫਤ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਸਵੈ-ਅਧਿਐਨ ਸਰੋਤਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਭਰਪੂਰਤਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਕਿਤਾਬਾਂ, ਕੋਰਸ ਅਤੇ ਵਿਹਾਰਕ ਸਾਧਨ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। ਉਮੀਦ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਸਰੋਤ ਤੁਹਾਨੂੰ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਬਿਹਤਰ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰਨ ਅਤੇ ਡੂੰਘਾਈ ਨਾਲ ਸਿੱਖਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਨਗੇ, ਅਤੇ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਸਫਲ ਹੋਣਗੇ। ਯਾਦ ਰੱਖੋ ਕਿ ਸਿੱਖਣਾ ਇੱਕ ਨਿਰੰਤਰ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਹੈ ਜਿਸ ਲਈ ਨਿਰੰਤਰ ਮਿਹਨਤ ਅਤੇ ਅਭਿਆਸ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਤੁਹਾਡੀ ਪੜ੍ਹਾਈ ਲਈ ਸ਼ੁਭਕਾਮਨਾਵਾਂ!