विषय - सूची[छिपाना][प्रदर्शन]
- 1. एआई के तत्व
- 2. डेटा साइंस, एआई और विकास के लिए पायथन
- 3. सभी के लिए एआई
- 4. एआई फॉर गुड
- 5. हर किसी की विशेषज्ञता के लिए एआई फ़ाउंडेशन
- 6. आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस AZ 2023
- 7. आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) का परिचय
- 8. मशीन लर्निंग विशेषज्ञता
- 9. डीप लर्निंग स्पेशलाइजेशन
- 10. मशीन लर्निंग और डेटा साइंस के लिए गणित
- 11. आईबीएम एप्लाइड एआई प्रोफेशनल सर्टिफिकेट
- 12. कंप्यूटर विजन और इमेज प्रोसेसिंग का परिचय
- 13. आधुनिक आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस मास्टरक्लास: 6 प्रोजेक्ट बनाएं
- 14. मशीन लर्निंग, डीप लर्निंग के साथ आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस
- 15. डीप लर्निंग एज़ 2023
- निष्कर्ष
तेजी से जुड़ी और डेटा-संचालित दुनिया में, एआई का आगमन मानव प्रतिभा का एक स्मारक है।
मानव बुद्धि के मशीन अनुकरण में निहित एआई का सार, अनुप्रयोगों की एक विस्तृत श्रृंखला में प्रासंगिकता पाता है, जिससे पूरे उद्योगों में विघटनकारी प्रगति होती है।
प्रभाव पर्याप्त और दूरगामी है, स्वास्थ्य सेवा से लेकर, जहां एआई-संचालित डायग्नोस्टिक्स बीमारी का प्रारंभिक निदान प्रदान करता है, शिक्षा, वित्त और उससे आगे तक।
नियमित कार्य के स्वचालन से डेटा विश्लेषण में प्रगति होती है, और सुधार की संभावना होती है उपयोगकर्ता अनुभव ये कुछ ऐसे क्षेत्र हैं जिनमें एआई शानदार ढंग से चमक रहा है।
एआई के क्षेत्र में निहित गतिशीलता के लिए निरंतर सीखने की प्रतिबद्धता की आवश्यकता है। चूँकि जो संभव है उसकी सीमाएँ धुंधली होती जा रही हैं, विकासशील प्रक्रियाओं और प्रौद्योगिकी पर वर्तमान बने रहना न केवल अनुशंसित है, बल्कि आवश्यक भी है।
यह एक ऐसा क्षेत्र है जहां कल की खोजें जल्द ही आज के मानक बन जाती हैं, जो काम में नवाचार के तेज गति वाले चरित्र को रेखांकित करती हैं। निरंतर सुधारों से भरपूर इलाके में प्रासंगिकता की कभी न खत्म होने वाली खोज निरंतर विकसित होने वाले सीखने के अनुभव की आवश्यकता पर जोर देती है।
इसके अलावा, एआई ज्ञान की बढ़ती आवश्यकता के साथ, महत्वाकांक्षी इंजीनियरों के लिए इस दिलचस्प विज्ञान के मूल में तल्लीन करने की तात्कालिकता महसूस हो रही है।
की जटिलताओं को समझने की संभावना यंत्र अधिगम, गहन शिक्षा और तंत्रिका नेटवर्क लुभाते हैं।
हालाँकि, एआई में महारत हासिल करने का मार्ग अक्सर कठिन माना जाता है, खासकर उन लोगों द्वारा जो शिखर पर हैं। यह इस बिंदु पर है कि अच्छी तरह से संरचित शैक्षिक पाठ्यक्रमों का महत्व स्पष्ट हो जाता है।
जैसे-जैसे हम एआई शिक्षा के क्षेत्र में आगे बढ़ रहे हैं, उत्सुक छात्रों की बढ़ती संख्या को पूरा करने के लिए ढेर सारे पाठ्यक्रम सामने आए हैं।
ये पाठ्यक्रम, जो अलग-अलग सीखने की गति और पूर्व ज्ञान के अनुरूप हैं, सीखने की अवस्था को समतल करने का प्रयास करते हैं, जिससे एआई का परिचय कम डराने वाला हो जाता है।
शुरुआती लोगों के लिए एआई पाठ्यक्रमों का एक चयनित संग्रह इस दिलचस्प क्षेत्र में एक कदम के रूप में कार्य करता है। ये पाठ्यक्रम, जिनका उद्देश्य एक मजबूत आधार प्रदान करना है, एक संपूर्ण ज्ञान प्रदान करने के लिए एआई विचारों की एक विस्तृत श्रृंखला को कवर करते हैं।
वे मूलभूत अवधारणाओं को स्पष्ट करते हैं, व्यावहारिक अनुभव देते हैं, और एआई के वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोगों पर एक नज़र डालते हैं।
एक संगठित शिक्षण मार्ग शुरू करना संभावनाओं से भरे भविष्य का द्वार खोलने जैसा है। सही कोचिंग के साथ एआई में महारत हासिल करने की राह रोमांचक और फायदेमंद दोनों हो सकती है।
एआई पाठ्यक्रमों का निम्नलिखित चयनित संग्रह एक मजबूत आधार देने, रुचि की चिंगारी को प्रज्वलित करने और एआई के रोमांचक क्षेत्र में एक संतुष्टिदायक यात्रा के लिए आधार तैयार करने के लिए डिज़ाइन किया गया है।
1. एआई के तत्व
मिन्नालर्न और हेलसिंकी विश्वविद्यालय ने द एलिमेंट्स ऑफ एआई नामक मुफ्त ऑनलाइन पाठ्यक्रमों की एक क्रांतिकारी श्रृंखला बनाई है।
इसका लक्ष्य एआई के रहस्य को उजागर करना और पृष्ठभूमि की परवाह किए बिना व्यापक स्तर के लोगों को इसे समझने में सक्षम बनाना है। पाठ्यक्रम के दो प्राथमिक खंड हैं।
पहला खंड, "एआई का परिचय", एक सरल मॉड्यूल है जिसके लिए किसी पूर्व प्रोग्रामिंग ज्ञान या उन्नत अंकगणित की आवश्यकता नहीं होती है। यह उन लोगों के लिए आदर्श है जो एआई, इसकी संभावनाओं और यह हमारे दैनिक जीवन को कैसे प्रभावित करता है, इसके बारे में अधिक जानना चाहता है।
यह भाग एआई बुनियादी सिद्धांतों को समझने के लिए एक मजबूत आधार प्रदान करता है। "बिल्डिंग एआई", दूसरा खंड, एल्गोरिदम का अधिक विस्तार से पता लगाता है जो एआई तकनीक बनाना संभव बनाता है।
इस अधिक तकनीकी पाठ में पूर्ण भागीदारी के लिए, पायथन प्रोग्रामिंग के कुछ बुनियादी ज्ञान की सलाह दी जाती है।
यह उन व्यक्तियों के लिए बिल्कुल उपयुक्त है जो एआई विकास के अनुप्रयोग में आगे बढ़ना चाहते हैं और बुनियादी सिद्धांतों से आगे जाना चाहते हैं।
एआई के तत्व एआई ज्ञान को लोकतांत्रिक बनाने और सशक्त बनाने के प्रति अपने समर्पण के लिए जाने जाते हैं। एआई के अंदर और बाहर सीखना उतना महत्वपूर्ण नहीं है जितना कि विभिन्न उद्योगों में इसके संभावित अनुप्रयोगों को समझना।
पाठ्यक्रम इस बात पर जोर देता है कि एआई सिर्फ इंजीनियरों के लिए नहीं है, बल्कि प्रौद्योगिकी के भविष्य में रुचि रखने वाले हर किसी के लिए है, और यह प्रौद्योगिकी के विभिन्न प्रकार के उपयोग को बढ़ावा देता है।
2. डेटा विज्ञान, एआई और विकास के लिए पायथन
"पायथन के लिए डाटा विज्ञानएआई और डेवलपमेंट'' पाठ्यक्रम, आईबीएम द्वारा निर्मित और कौरसेरा पर उपलब्ध है, यह एक व्यापक पाठ्यक्रम है जिसका उद्देश्य शिक्षार्थियों को पायथन प्रोग्रामिंग की दुनिया से परिचित कराना है।
विशेष रूप से डेटा विज्ञान, कृत्रिम बुद्धिमत्ता और विकास के क्षेत्रों में।
इस शुरुआती-अनुकूल पाठ्यक्रम के प्रारूप के साथ, आप कुछ घंटों में पायथन में प्रोग्राम करना सीख सकते हैं, भले ही आपके पास कोई पूर्व प्रोग्रामिंग विशेषज्ञता न हो।
आप पूरे पाठ्यक्रम में चर, डेटा संरचनाओं, अभिव्यक्तियों और डेटा प्रकारों को कवर करते हुए पायथन की मूलभूत समझ हासिल करेंगे।
आप पायथन प्रोग्रामिंग लॉजिक में ब्रांचिंग, लूप्स, फ़ंक्शंस, ऑब्जेक्ट्स और क्लासेस में कुशल हो जाएंगे। पांडा, नम्पी और ब्यूटीफुल सूप जैसे पायथन पुस्तकालयों का उपयोग भी पाठ्यक्रम में शामिल है, जो डेटा विश्लेषण और हेरफेर के लिए महत्वपूर्ण हैं।
इस पाठ्यक्रम की व्यावहारिक पद्धति इसकी विशिष्ट विशेषताओं में से एक है। व्यावहारिक प्रयोगशालाओं के दौरान जुपीटर नोटबुक, आप अपने नए अर्जित ज्ञान का उपयोग करने में सक्षम होंगे।
चूँकि यह आपको वास्तविक डेटा से निपटने और वास्तविक मुद्दों का समाधान करने में सक्षम बनाता है, यह व्यावहारिक अनुभव अमूल्य है।
पाठ्यक्रम पूरा करने पर, आपको सरल प्रोग्राम बनाने, डेटा के साथ इंटरैक्ट करने और रोजमर्रा के कामों को स्वचालित करने के लिए पायथन का उपयोग करने में आत्मविश्वास प्राप्त होगा।
सहित उद्योगों की एक विस्तृत श्रृंखला सॉफ्टवेयर विकास, डेटा इंजीनियरिंग, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस, DevOps, और डेटा साइंस और एनालिटिक्स, आपके द्वारा हासिल किए गए कौशल से लाभ उठा सकते हैं।
3. सभी के लिए एआई
Deeplearning.ai द्वारा प्रदान किया गया एक पाठ्यक्रम "एआई फॉर एवरीवन" उन लोगों के लिए डिज़ाइन किया गया है जो विवरणों में उलझे बिना कृत्रिम बुद्धिमत्ता की क्रांतिकारी क्षमता के बारे में सीखना चाहते हैं।
यह पाठ्यक्रम आपको कृत्रिम बुद्धिमत्ता के सामाजिक और व्यावसायिक निहितार्थों के बारे में बताता है और साथ ही यह भी बताता है कि यह क्या हासिल कर सकता है और क्या नहीं।
किसी की तकनीकी विशेषज्ञता के बावजूद, इसका उद्देश्य एआई सिद्धांतों को उजागर करना और उन्हें व्यापक दर्शकों के लिए समझने योग्य बनाना है।
पाठ्यक्रम के दौरान, आप मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग के आंतरिक कामकाज के बारे में अधिक जानेंगे, कृत्रिम बुद्धिमत्ता के दो क्षेत्र जिन्होंने हाल ही में बहुत रुचि आकर्षित की है।
इसके अतिरिक्त, आप वास्तविक दुनिया के केस अध्ययनों का अध्ययन करेंगे जो कई क्षेत्रों में कृत्रिम बुद्धिमत्ता के उपयोगी उपयोग को प्रदर्शित करते हैं।
यह सुनिश्चित करने के लिए कि छात्र अपने क्षेत्र में बुद्धिमानीपूर्ण निर्णय लेने के लिए तैयार हैं, पाठ्यक्रम एआई से जुड़े नैतिक मुद्दों को भी संबोधित करता है।
"सभी के लिए एआई" में एआई के व्यावसायिक निहितार्थों पर ध्यान केंद्रित करना इसके सबसे उल्लेखनीय घटकों में से एक है।
प्रतिभागी डेटा-केंद्रित कंपनी बनाने की रणनीति का ज्ञान प्राप्त करेंगे और सीखेंगे कि अपनी फर्मों में एआई क्रांति को सफलतापूर्वक कैसे पार किया जाए।
इस पाठ्यक्रम से शिक्षार्थी क्षेत्र की बुनियादी समझ के अलावा, अपनी व्यावसायिक गतिविधियों में एआई-संचालित तरीकों को लागू करने के लिए आवश्यक कौशल के साथ स्नातक होंगे।
4. एआई फॉर गुड
"एआई फॉर गुड" पाठ्यक्रम Deeplearning.ai की एक अत्याधुनिक पहल है जिसका उद्देश्य कठिन वैश्विक मुद्दों को हल करने के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उपयोग करना है।
यह पाठ्यक्रम वास्तविक दुनिया में लाभकारी प्रभावों के लिए कंप्यूटर और मानव बुद्धि को मिश्रित करने वाली क्षमताओं को विकसित करने का एक दुर्लभ मौका प्रदान करता है।
इसे पेशेवरों, छात्रों और समाज और पर्यावरण में सुधार के प्रति उत्साही किसी भी व्यक्ति द्वारा आसानी से समझने के लिए डिज़ाइन किया गया है।
आप पूरे पाठ्यक्रम के दौरान एआई प्रोजेक्ट बनाने के लिए एक व्यवस्थित आधार सीखेंगे।
जैव विविधता निगरानी, पवन ऊर्जा, वायु प्रदूषण और आपदा प्रबंधन पर केंद्रित परियोजनाओं के लिए, आप डेटा का मूल्यांकन करेंगे और एआई मॉडल बनाएंगे।
आपको एआई अनुप्रयोगों की व्यावहारिक समझ प्रदान करने के लिए, पाठ्यक्रम सार्वजनिक स्वास्थ्य, जलवायु परिवर्तन और आपदा प्रबंधन से संबंधित वास्तविक दुनिया के मामले के अध्ययन की भी जांच करता है।
आप जानेंगे कि पवन ऊर्जा उत्पादन, उपयोग की पूर्वानुमानशीलता बढ़ाने के लिए एआई मॉडल कैसे बनाया जाए कंप्यूटर दृष्टि जैव विविधता निगरानी के लिए जानवरों को पहचानने और वर्गीकृत करने की तकनीक, और तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग करके वायु गुणवत्ता का आकलन करना।
पाठ्यक्रम में आपदाओं के बाद वितरित पाठ संदेशों के लिए प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण तकनीकों का उपयोग करना और उपग्रह तस्वीरों का उपयोग करके क्षति के आकलन के लिए एक छवि वर्गीकरण पाइपलाइन विकसित करना भी शामिल है।
अच्छे प्रोजेक्ट फ्रेमवर्क के लिए एआई, ज्यूपिटर नोटबुक, कंप्यूटर विज़न, पर्यवेक्षित मशीन लर्निंग, प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण, खोजपूर्ण डेटा विश्लेषण, और बहुत कुछ आपके द्वारा हासिल किए जाने वाले कौशल में से हैं।
पाठ्यक्रम के समापन तक आपके पास अच्छी परियोजनाओं के लिए एआई पर काम करने और पर्यावरण और मानवीय कारणों के लिए एआई को नियोजित करने वाले उत्पाद बनाने के लिए आवश्यक कौशल और जानकारी होगी।
5. एआई फाउंडेशन फॉर एवरीवन स्पेशलाइजेशन
आईबीएम कौरसेरा पर जो व्यापक पाठ्यक्रम "एआई फ़ाउंडेशन फ़ॉर एवरीवन स्पेशलाइज़ेशन" पेश कर रहा है, उसका उद्देश्य छात्रों को कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) के क्षेत्र से परिचित कराना है। इस विशेषता के लिए प्रोग्रामिंग ज्ञान की आवश्यकता नहीं है और इसे उन लोगों के लिए डिज़ाइन किया गया है जिनके पास AI के साथ बहुत कम या कोई अनुभव नहीं है।
एआई के प्रभावों और समाज और व्यवसायों के लिए क्रांतिकारी संभावनाओं के बारे में सीखने में रुचि रखने वाले छात्रों के लिए, यह शुरुआत करने के लिए एक शानदार जगह है।
तीन पाठ्यक्रम विशेषता बनाते हैं, प्रत्येक कृत्रिम बुद्धिमत्ता के एक विशिष्ट क्षेत्र पर ध्यान केंद्रित करते हैं। पहले पाठ्यक्रम, "आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) का परिचय" में, छात्रों को प्रौद्योगिकी, इसके उपयोग और यह समाज को कैसे बदल रहा है, इसकी सामान्य समझ दी जाती है।
आप एआई नैतिकता का ज्ञान प्राप्त करेंगे, ध्यान लगा के पढ़ना या सीखना, तंत्रिका नेटवर्क, मशीन लर्निंग, और अन्य संबंधित विषय।
दूसरा पाठ्यक्रम वॉटसन एआई सेवाओं के उपयोग पर प्रकाश डालता है, जिसका शीर्षक है "आईबीएम वॉटसन का उपयोग करके एआई के साथ शुरुआत करना।"
आप जानेंगे कि वॉटसन स्टूडियो जैसे कार्यक्रमों का उपयोग करके कार्य सेटिंग में कर्तव्यों को अधिकतम कैसे किया जाए और उत्पादकता कैसे बढ़ाई जाए। एआई जीवनचक्र के भीतर आईबीएम वॉटसन सेवाओं की विशेषताएं और कार्य भी इस पाठ्यक्रम में शामिल हैं।
अंतिम पाठ्यक्रम, "प्रोग्रामिंग के बिना एआई-संचालित चैटबॉट का निर्माण," कोड लिखने की आवश्यकता के बिना चैटबॉट बनाने पर केंद्रित है।
चैटबॉट्स के फायदे, उपयोगकर्ता के अनुकूल चैटबॉट बनाने के लिए वॉटसन असिस्टेंट का उपयोग कैसे करें और इसे वेबसाइट के साथ कैसे एकीकृत किया जाए, इन सभी को कवर किया जाएगा।
विशेषज्ञता के दौरान आप कई व्यावहारिक, कोड कार्य पूरे करेंगे। एक वेबसाइट पर वाटसन एआई-संचालित ग्राहक सहायता चैटबॉट अंत तक बनाया, परीक्षण और कार्यान्वित किया जाएगा।
6. आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस AZ 2023
सटीक रूप से डिज़ाइन किया गया पाठ्यक्रम "आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस AZ 2023" ज्ञान के खजाने को खोलता है जो आपको आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) की दुनिया में गहराई से जानने की अनुमति देता है।
यह पाठ्यक्रम आपको शुरुआत से ही बुनियादी सिद्धांतों से परिचित कराता है, यह सुनिश्चित करते हुए कि एक मजबूत नींव स्थापित हो।
जैसे-जैसे आप आगे बढ़ते हैं कृत्रिम बुद्धिमत्ता की जटिलताएँ सामने आती हैं, जिससे इस नवीन प्रौद्योगिकी की शक्तिशाली क्षमता के बारे में जानकारी मिलती है। प्रगतिशील शिक्षण को सुविधाजनक बनाने के लक्ष्य के साथ, पाठ्यक्रम का प्रत्येक मॉड्यूल अपने से पहले वाले मॉड्यूल पर आधारित है।
यह आपके सीखने के प्रक्षेप पथ को गति देता है, जो जटिल एआई अवधारणाओं को आसानी से आत्मसात करने की सुविधा प्रदान करता है। यहां, आपकी समझ को परिष्कृत करने के लिए व्यावहारिक असाइनमेंट का उपयोग किया जाता है जो दिलचस्प और बहुत बोधगम्य दोनों हैं।
आपको वास्तविक दुनिया के डेटा के साथ काम करने का अवसर मिलेगा, और आप इससे मूल्यवान अंतर्दृष्टि निकालने की चुनौती से रोमांचित होंगे।
यह पाठ्यक्रम वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोग के माध्यम से सैद्धांतिक विचारों को उजागर करने की अपनी क्षमता के कारण विशिष्ट है। केवल एक निष्क्रिय सूचना उपभोक्ता होने के बजाय, आप एक जीवंत सीखने के माहौल में प्रवेश कर रहे हैं।
इस पाठ्यक्रम में कई बाधाएँ हैं जो गंभीर रूप से सोचने और समस्याओं को हल करने की आपकी क्षमता का परीक्षण करेंगी।
यह पाठ्यक्रम आपको आवश्यक ज्ञान प्रदान करने के अलावा, इस जानकारी का सफलतापूर्वक उपयोग करने के लिए आवश्यक कौशल से सुसज्जित करता है।
7. आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) का परिचय
कौरसेरा का "आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) का परिचय" पाठ्यक्रम लेकर कृत्रिम बुद्धिमत्ता के आकर्षक क्षेत्र में खुद को डुबो दें।
यह पाठ्यक्रम एआई के मूल विचारों में एक मजबूत आधार सुनिश्चित करता है और क्षेत्र की गहरी समझ का मार्ग खोलता है।
आपको शुरू से ही एक कठोर शिक्षण मार्ग के माध्यम से ले जाया जाता है जो कृत्रिम बुद्धिमत्ता के कई पहलुओं को सावधानीपूर्वक प्रकट करता है।
पाठ्यक्रम में सामग्री को जिस तरह से व्यवस्थित किया गया है वह यह सुनिश्चित करता है कि ज्ञान धीरे-धीरे बनता है और प्रत्येक मॉड्यूल स्वाभाविक रूप से अगले में प्रवाहित होता है।
यह सुविचारित विधि सीखने को आसान बनाने के अलावा एआई अवधारणाओं की गहन समझ को बढ़ावा देती है।
कार्यक्रम में गहन शिक्षण, मशीन लर्निंग, तंत्रिका नेटवर्क और बहुत कुछ सहित विषयों की एक विस्तृत श्रृंखला शामिल है।
आप कृत्रिम बुद्धिमत्ता के मर्म में गहराई से उतर रहे हैं और उन यांत्रिकी की जांच कर रहे हैं जो बुद्धिमान प्रणालियों को शक्ति प्रदान करती हैं - आप केवल सतह पर नहीं घूम रहे हैं।
पाठ्यक्रम व्यावहारिक अभ्यासों से भरा है जो आपको सीखने के लिए व्यावहारिक दृष्टिकोण प्रदान करता है। वास्तविक दुनिया के डेटासेट से जुड़ना एक आकर्षक और शिक्षाप्रद अनुभव है जो आपको प्रदान किया जाता है।
पाठ्यक्रम आपको एक दिलचस्प, गतिशील सीखने के माहौल में मजबूर करता है, जो आपको एक निष्क्रिय छात्र नहीं बनाता है।
पाठ्यक्रम का उद्देश्य गंभीर रूप से सोचने और समस्याओं को हल करने की आपकी क्षमता का परीक्षण करना है। प्रासंगिक, वास्तविक दुनिया की स्थितियों में ज्ञान को लागू करना उतना ही महत्वपूर्ण है जितना कि इसे प्राप्त करना।
8. मशीन लर्निंग विशेषज्ञता
स्टैनफोर्ड यूनिवर्सिटी और DeepLearning.ai मशीन लर्निंग विशेषज्ञता प्रदान करते हैं।
कौरसेरा द्वारा प्रस्तावित संपूर्ण एआई कार्यक्रम का उद्देश्य छात्रों को एआई सिद्धांत के साथ-साथ उपयोगी मशीन सीखने की क्षमताओं में एक ठोस आधार प्रदान करना है।
इस विशेषज्ञता में प्रतिभागी मशीन-लर्निंग विषयों की एक विस्तृत श्रृंखला का पता लगाएंगे। प्रारंभ में, वे निर्माण के लिए NumPy और scikit-learn जैसे प्रसिद्ध पायथन टूल का उपयोग करेंगे मशीन सीखने के मॉडल.
पाठ्यक्रम में पर्यवेक्षित और पर्यवेक्षित दोनों शिक्षण रणनीतियों को शामिल किया गया है।
आप पर्यवेक्षित शिक्षण का उपयोग करके बाइनरी वर्गीकरण और भविष्यवाणी समस्याओं जैसे लॉजिस्टिक और रैखिक प्रतिगमन के लिए मॉडल बनाना और प्रशिक्षित करना सीखेंगे। इसके अतिरिक्त, आपको मल्टी-क्लास वर्गीकरण के लिए TensorFlow का उपयोग करके व्यावहारिक तंत्रिका नेटवर्क प्रशिक्षण प्राप्त होगा।
पाठ्यक्रम में बिना पर्यवेक्षित शिक्षण के संदर्भ में क्लस्टरिंग और विसंगति का पता लगाना शामिल है, जिससे छात्रों को उन डेटा के साथ काम करने के लिए आवश्यक उपकरण मिलते हैं जिनमें लेबल किए गए उत्तरों का अभाव होता है।
विशेषज्ञता में वृक्ष संयोजन तकनीकें भी शामिल हैं, जैसे कि उन्नत वृक्ष, यादृच्छिक वन और निर्णय वृक्ष।
सामग्री-आधारित गहन-शिक्षण तकनीकों और सहयोगात्मक फ़िल्टरिंग रणनीतियों के माध्यम से अनुशंसा प्रणाली विकसित करने पर इस पाठ्यक्रम का जोर इसकी विशिष्ट विशेषताओं में से एक है।
इसके अतिरिक्त, गहरा सुदृढीकरण सीखना मॉडलों से आपका परिचय कराया जाता है. विशेषज्ञता का ध्यान मशीन लर्निंग विकास की सर्वोत्तम प्रथाओं पर है, जो गारंटी देता है कि छात्र-निर्मित मॉडल वास्तविक दुनिया के कार्यों और डेटा के लिए उपयुक्त हैं।
आप बुनियादी मशीन सीखने के विचारों के साथ-साथ वास्तविक दुनिया की कठिन समस्याओं से निपटने के लिए इन तरीकों का उपयोग करने के लिए आवश्यक व्यावहारिक कौशल की ठोस समझ के साथ कार्यक्रम से स्नातक होंगे।
9. डीप लर्निंग स्पेशलाइजेशन
DeepLearning.AI का डीप लर्निंग स्पेशलाइजेशन एक परिचयात्मक पाठ्यक्रम है जो छात्रों को गहन शिक्षण और कृत्रिम बुद्धिमत्ता से परिचित कराता है।
मशीन लर्निंग के अग्रणी एंड्रयू एनजी द्वारा सिखाए गए इस ऑनलाइन पाठ्यक्रम की सीधी, संक्षिप्त और स्व-गति वाली प्रकृति, इसे उन व्यक्तियों के लिए सुलभ बनाती है जो अपने एआई साहसिक कार्य को शुरू कर रहे हैं।
तंत्रिका नेटवर्क के मूल विचार से शुरू करके, आप इस विशेषज्ञता में विभिन्न प्रकार के गहन शिक्षण विषयों का अध्ययन करेंगे।
आप तंत्रिका नेटवर्क की वास्तुकला के आवश्यक घटकों के साथ-साथ पूरी तरह से जुड़े गहरे तंत्रिका नेटवर्क का निर्माण, प्रशिक्षण और उपयोग करने का ज्ञान प्राप्त करेंगे।
यह पाठ्यक्रम उन प्रमुख तकनीकी विकासों की भी पड़ताल करता है जो गहन शिक्षण के अनुप्रयोगों को रेखांकित करते हैं। जैसे-जैसे आप आगे बढ़ेंगे, आप अपनी एआई परियोजनाओं को लॉन्च करने और उद्योग के लिए प्रासंगिक पोर्टफोलियो बनाने के लिए उपयोगी रणनीतियाँ सीखेंगे।
टेंसरफ्लो, ट्रांसफार्मर, दृढ़ तंत्रिका नेटवर्क, आवर्ती तंत्रिका नेटवर्क, कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क और पायथन प्रोग्रामिंग सभी इस विशेषता में शामिल हैं।
दीर्घकालिक अल्पकालिक स्मृति (LSTM), ध्यान मॉडल, प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण, वस्तु का पता लगाना और विभाजन, चेहरा पहचान प्रणाली, अनुकूलन, हाइपरपैरामीटर ट्यूनिंग, मशीन लर्निंग, ट्रांसफर लर्निंग, बैकप्रॉपैगेशन, और चेहरे की पहचान प्रणाली उन अन्य विषयों में से हैं जिनका आप अध्ययन करेंगे।
पांच कक्षाएं, जिनमें से प्रत्येक गहन शिक्षा के एक विशिष्ट पहलू पर ध्यान केंद्रित करती हैं, कार्यक्रम की रूपरेखा बनाती हैं।
तंत्रिका नेटवर्क और गहन शिक्षण, गहन तंत्रिका नेटवर्क अनुकूलन, मशीन लर्निंग प्रोजेक्ट संगठन, दृढ़ तंत्रिका नेटवर्क और अनुक्रम मॉडल इसके कुछ उदाहरण हैं।
प्रत्येक पाठ्यक्रम का उद्देश्य उसके पहले वाले पाठ्यक्रम पर आधारित होना है, जो गहन शिक्षा की संपूर्ण समझ की गारंटी देता है।
10. मशीन लर्निंग और डेटा साइंस के लिए गणित
DeepLearning.AI की "मशीन लर्निंग और डेटा साइंस के लिए गणित" विशेषता एक शुरुआती-अनुकूल पाठ्यक्रम है जो शिक्षार्थियों को मशीन लर्निंग के लिए आवश्यक मूलभूत गणित टूलबॉक्स प्रदान करती है।
यह पाठ्यक्रम मशीन लर्निंग और डेटा साइंस में नौकरी के लिए अपनी गणितीय बुनियादी बातों को बढ़ाने के इच्छुक किसी भी व्यक्ति के लिए आदर्श है, क्योंकि इसके लिए एक शर्त के रूप में गणित के हाई स्कूल स्तर की आवश्यकता होती है।
यह पाठ्यक्रम आपको कैलकुलस, रैखिक बीजगणित, सांख्यिकी और संभाव्यता जैसे आवश्यक गणितीय विषय सिखाएगा। कुशलतापूर्वक समझने और लागू करने के लिए इन मूलभूत क्षमताओं की आवश्यकता होती है मशीन लर्निंग एल्गोरिदम.
पाठ्यक्रम को तीन खंडों में व्यवस्थित किया गया है: मशीन लर्निंग और डेटा साइंस के लिए रैखिक बीजगणित, मशीन लर्निंग और डेटा साइंस के लिए कैलकुलस, और मशीन लर्निंग और डेटा साइंस के लिए संभाव्यता और सांख्यिकी।
आप वैक्टर, मैट्रिक्स, रैखिक परिवर्तन और आइगेनवैल्यू के बारे में सीखना शुरू करेंगे, जो सभी मशीन लर्निंग मॉडल को समझने के लिए आवश्यक हैं।
फिर पाठ्यक्रम कैलकुलस में गहराई से उतरता है, आपको डेरिवेटिव, ग्रेडिएंट और अनुकूलन तकनीकों के बारे में सिखाता है जैसे ढतला हुआ वंश, ये सभी तंत्रिका नेटवर्क के प्रशिक्षण के लिए आवश्यक हैं।
संभाव्यता और सांख्यिकी भाग में, आप यादृच्छिक चर, बेयस प्रमेय, गाऊसी वितरण और परिकल्पना परीक्षण, साथ ही डेटा विश्लेषण के लिए सांख्यिकीय उपकरण के बारे में सीखेंगे।
पाठ्यक्रम के अंत तक, आपको गणितीय अवधारणाओं का गहन ज्ञान होगा जो एल्गोरिथम व्यवहार को रेखांकित करते हैं और उन्हें कस्टम कार्यान्वयन के लिए कैसे अनुकूलित किया जाए।
नियोक्ता इन प्रतिभाओं को महत्व देते हैं, और वे आपको मशीन-लर्निंग साक्षात्कार प्रश्नों पर विजय पाने और अपनी आदर्श नौकरी प्राप्त करने में मदद करेंगे।
11. आईबीएम एप्लाइड एआई प्रोफेशनल सर्टिफिकेट
आईबीएम एप्लाइड एआई प्रोफेशनल सर्टिफिकेट, जो कौरसेरा पर उपलब्ध है, एक व्यापक पाठ्यक्रम है जो आपको कृत्रिम बुद्धिमत्ता के क्षेत्र में शुरुआत करने के लिए डिज़ाइन किया गया है।
आईबीएम विशेषज्ञों के नेतृत्व में यह पाठ्यक्रम शुरुआती लोगों के लिए आदर्श है और इसके लिए किसी पूर्व प्रोग्रामिंग या कृत्रिम बुद्धिमत्ता ज्ञान की आवश्यकता नहीं है।
प्रति सप्ताह दस घंटे की अनुमानित समापन अवधि के साथ, यह आपको अपनी गति से सीखने की अनुमति देने के लिए पर्याप्त लचीला है।
आप इस पाठ्यक्रम में कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई), इसके उपयोग और उपयोग के मामलों की गहन समझ प्राप्त करेंगे।
आरंभ करने के लिए, अपने आप को कृत्रिम बुद्धिमत्ता के अर्थ से परिचित कराएं और गहन शिक्षण, मशीन शिक्षण और तंत्रिका नेटवर्क जैसी अवधारणाओं को परिभाषित करें।
बिना किसी प्रोग्रामिंग ज्ञान के वेबसाइटों पर एआई चैटबॉट और वर्चुअल असिस्टेंट बनाना सीखना पाठ्यक्रम की विशेषताओं में से एक है।
पाठ्यक्रम में कृत्रिम बुद्धिमत्ता, मशीन लर्निंग, पायथन प्रोग्रामिंग, वॉटसन एआई, चैटबॉट्स, डीप लर्निंग और एप्लिकेशन प्रोग्रामिंग इंटरफेस (एपीआई) शामिल हैं।
आप डेटा विज्ञान में भी जाएंगे, कोड के माध्यम से एआई-संचालित समाधान बनाने के लिए आईबीएम वाटसन एआई सेवाओं, ओपनसीवी और एपीआई जैसी प्रौद्योगिकियों की जांच करेंगे।
विशेषज्ञता छह पाठ्यक्रमों से बनी है, जिनमें से प्रत्येक लागू एआई के एक विशिष्ट विषय पर केंद्रित है। एआई का परिचय, एआई-संचालित चैटबॉट का निर्माण,
डेटा विज्ञान के लिए पायथन, पायथन और फ्लास्क के साथ एआई ऐप्स विकसित करना और वॉटसन एपीआई का उपयोग करके एआई अनुप्रयोगों का निर्माण शामिल विषयों में से हैं।
प्रत्येक पाठ्यक्रम का उद्देश्य अपने पहले वाले पाठ्यक्रम को आगे बढ़ाना है, जो व्यावहारिक एआई की गहन समझ प्रदान करता है।
12. कंप्यूटर विज़न और इमेज प्रोसेसिंग का परिचय
कौरसेरा पर आईबीएम द्वारा प्रस्तुत, पाठ्यक्रम "कंप्यूटर विज़न और इमेज प्रोसेसिंग का परिचय" एक शुरुआती-अनुकूल पाठ्यक्रम है जिसका उद्देश्य छात्रों को कंप्यूटर विज़न के आकर्षक क्षेत्र से परिचित कराना है।
कंप्यूटर विज़न का अनुप्रयोग रोबोटिक्स, संवर्धित वास्तविकता और सेल्फ-ड्राइविंग कारों सहित विभिन्न उद्योगों में होता है।
जबकि पायथन प्रोग्रामिंग और हाई स्कूल अंकगणित के साथ कुछ परिचितता आवश्यक है, इस पाठ्यक्रम के लिए न तो मशीन लर्निंग और न ही कंप्यूटर विज़न के साथ पूर्व विशेषज्ञता की आवश्यकता है।
आप इस पाठ्यक्रम में यह समझाना सीखेंगे कि कंप्यूटर विज़न का उपयोग कई क्षेत्रों में कैसे किया जाता है और साथ ही इमेज प्रोसेसिंग और विश्लेषण विधियों का उपयोग करके कंप्यूटर विज़न के मुद्दों को कैसे हल किया जाए।
वस्तु पहचान और चित्र वर्गीकरण जैसे मौलिक छवि प्रसंस्करण कार्यों को करने के लिए, आप पायथन, पिलो और ओपनसीवी का उपयोग करेंगे।
पर्यवेक्षित शिक्षण दृष्टिकोण के साथ एक छवि वर्गीकरणकर्ता बनाना पाठ्यक्रम में शामिल एक अन्य विषय है। छह मॉड्यूल पाठ्यक्रम संरचना बनाते हैं, और प्रत्येक छवि प्रसंस्करण और कंप्यूटर दृष्टि के एक विशिष्ट क्षेत्र पर केंद्रित है।
इनमें कंप्यूटर विज़न का अवलोकन, ऑब्जेक्ट रिकग्निशन, मशीन लर्निंग पिक्चर वर्गीकरण, ओपनसीवी और पिलो का उपयोग करके इमेज प्रोसेसिंग, न्यूरल नेटवर्क और डीप लर्निंग और ट्रैफिक साइन वर्गीकरण पर एक प्रोजेक्ट केस जैसे विषय शामिल हैं।
यह पाठ्यक्रम केवल सैद्धांतिक समझ से अधिक व्यावहारिक शिक्षा पर जोर देता है। व्यावहारिक परियोजनाओं पर काम करके, आप अपनी उपलब्धियों का एक पोर्टफोलियो विकसित करेंगे जो छवि प्रसंस्करण और कंप्यूटर दृष्टि में आपकी क्षमताओं को दिखाएगा।
ज्यूपिटर लैब्स और कंप्यूटर विज़न लर्निंग स्टूडियो (सीवी स्टूडियो), एक निःशुल्क कंप्यूटर विज़न लर्निंग संसाधन, को प्रयोगशालाओं में संयोजित किया जाएगा।
आप सीवी स्टूडियो के साथ अपने स्वयं के अनूठे इमेज क्लासिफायर और डिटेक्शन मॉडल को अपलोड, प्रशिक्षित और परीक्षण कर सकते हैं।
13. आधुनिक आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस मास्टरक्लास: 6 प्रोजेक्ट बनाएं
उडेमी पर "मॉडर्न आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस मास्टरक्लास: बिल्ड 6 प्रोजेक्ट्स" पाठ्यक्रम आपको कृत्रिम बुद्धिमत्ता के केंद्र में एक रोमांचक यात्रा पर ले जाएगा।
यह सावधानीपूर्वक नियोजित पाठ्यक्रम शैक्षणिक ज्ञान और व्यावहारिक कौशल का संयोजन प्रदान करने के लिए एक आकर्षक परियोजना-आधारित शिक्षण वातावरण का उपयोग करता है।
आप पाएंगे कि इस सीखने के माहौल में प्रत्येक परियोजना को कृत्रिम बुद्धिमत्ता के एक अलग पहलू को प्रकट करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जो क्षेत्र की व्यापक समझ प्रदान करता है।
मशीन लर्निंग से लेकर डीप लर्निंग से लेकर तंत्रिका नेटवर्क के आकर्षक क्षेत्र तक, कार्यक्रम दिलचस्प विषयों से भरा हुआ है।
छह अलग-अलग परियोजनाओं की मदद से, आप कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) के व्यावहारिक पक्ष में गहराई से उतरेंगे, जिससे आपका सीखने का अनुभव गतिशील और मनोरम हो जाएगा।
यह सुनिश्चित करने के लिए कि आप न केवल सिद्धांत सीख रहे हैं बल्कि एआई समाधान लागू करने की क्षमता भी विकसित कर रहे हैं, पाठ्यक्रम व्यावहारिक अभ्यास पर जोर देता है।
आप जिस भी प्रोजेक्ट पर काम करते हैं, वह उन तरीकों और प्रौद्योगिकियों में विशेषज्ञ बनने की दिशा में एक कदम है जो एआई क्षेत्र के लिए आवश्यक हैं।
आप एक सक्रिय भागीदार हैं जो चुनौतियों का सामना करते हैं और उस आश्चर्य को उजागर करते हैं जो कृत्रिम बुद्धिमत्ता पैदा कर सकती है, न कि केवल एक निष्क्रिय छात्र।
एक ऐसा मंच प्रदान करके जहां आपकी रचनात्मकता और समस्या-समाधान क्षमताओं को व्यावहारिक परियोजनाओं के माध्यम से परिष्कृत किया जाता है, "आधुनिक आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस मास्टरक्लास: बिल्ड 6 प्रोजेक्ट्स" पाठ्यक्रम पारंपरिक शिक्षण तकनीकों से परे है।
जैसे-जैसे आप पाठ्यक्रम के माध्यम से आगे बढ़ेंगे, एआई अनुप्रयोगों को विकसित करने, बनाने और सुधारने की आपकी क्षमता काफी बढ़ जाएगी।
14. मशीन लर्निंग, डीप लर्निंग के साथ आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस
"आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस विद मशीन लर्निंग, डीप लर्निंग" पाठ्यक्रम आपकी जांच के दौरान आपके लिए एक मार्गदर्शक के रूप में कार्य करता है।
यह सिद्धांत और अनुभव का एक समृद्ध संश्लेषण प्रदान करता है क्योंकि यह समकालीन कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) को संचालित करने वाले मौलिक एल्गोरिदम और तरीकों की खोज करता है।
यह कोर्स आपको जटिल डेटा वातावरण में नेविगेट करने के लिए आवश्यक उपकरण प्रदान करने के लिए मशीन लर्निंग (एमएल) को डीप लर्निंग (डीएल) के साथ जोड़ता है। पाठ्यक्रम मॉड्यूल को व्यवस्थित करने के तरीके से एआई, एमएल और डीएल की गहरी समझ को बढ़ावा मिलता है।
एल्गोरिदम की परतों को हटाकर, वे आपको उनके पीछे के तर्क से अवगत कराते हैं। व्यापक समझ की गारंटी के लिए, सैद्धांतिक व्याख्यान और व्यावहारिक गतिविधियाँ एक साथ जुड़ी हुई हैं।
वास्तविक दुनिया की परियोजनाओं पर काम करने के परिणामस्वरूप डेटा से सीखने वाली बुद्धिमान प्रणालियाँ बनाने की आपकी क्षमता में सुधार होगा।
मशीन लर्निंग (एमएल) और डीप लर्निंग (डीएल) का आकर्षण डेटा में पैटर्न खोजने की उनकी क्षमता है - एक महत्वपूर्ण क्षमता जिसे यह पाठ्यक्रम सावधानीपूर्वक विकसित करता है।
तंत्रिका नेटवर्क की भूलभुलैया के माध्यम से आपका मार्गदर्शन करके, गहन शिक्षा का रहस्यमय क्षेत्र अधिक सुलभ हो जाएगा।
इसके अतिरिक्त, पर्यवेक्षित, अप्रशिक्षित और सुदृढीकरण सीखने की अवधारणाओं को स्पष्ट करके, पाठ्यक्रम मशीन लर्निंग के क्षेत्र को उजागर करता है।
आपको इस पाठ्यक्रम से डेटा तैयारी, मॉडल मूल्यांकन और अनुकूलन दृष्टिकोण की व्यावहारिक समझ मिलेगी, यह गारंटी देते हुए कि आप सिद्धांतों को समझते हैं।
प्रशिक्षण सटीक पूर्वानुमान तैयार करने के लिए मॉडल के निर्माण, सुधार और सुधार की प्रक्रिया को भी स्पष्ट करता है। गतिविधियाँ आपको जो सीखा है उसका उपयोग करने के लिए प्रेरित करती हैं, जो निपुणता के साथ-साथ समझ को भी बढ़ावा देती है।
15. डीप लर्निंग AZ 2023
"डीप लर्निंग एज़ 2023" पाठ्यक्रम में नामांकन करके डेटा-संचालित अंतर्दृष्टि की दुनिया का अन्वेषण करें। यह पाठ्यक्रम एक प्रकाशस्तंभ के रूप में कार्य करता है, जो कृत्रिम बुद्धिमत्ता की एक आवश्यक शाखा, गहन शिक्षण में कुशल बनने का रास्ता दिखाता है।
यह अपने श्रमसाध्य रूप से डिजाइन किए गए घटकों के साथ तंत्रिका नेटवर्क को विच्छेदित करके गहन शिक्षण के कठिन इलाके को समझने योग्य बनाता है।
जैसे-जैसे आप पाठ्यक्रमों के माध्यम से आगे बढ़ेंगे, आप कन्वेन्शनल और आवर्ती तंत्रिका नेटवर्क के कामकाज के बारे में सीखेंगे, जो आपको कंप्यूटर द्वारा जटिल डेटा प्राप्त करने और संसाधित करने के तरीके की ठोस समझ प्रदान करेगा।
पाठ्यक्रम में बिना पर्यवेक्षित शिक्षण को भी शामिल किया गया है, जो आपको बिना लेबल वाले डेटा में पैटर्न खोजने के लिए कंप्यूटर सिखाने के विज्ञान और कला से परिचित कराता है।
पाठ्यक्रम की नींव इसका व्यावहारिक घटक है, जो अकादमिक ज्ञान को व्यावहारिक स्थितियों में उपयोग करने का साधन प्रदान करता है।
आप चुनौतीपूर्ण परियोजनाओं पर काम करेंगे जो आवेदन करने की आपकी क्षमता का परीक्षण करेंगी गहन शिक्षण मॉडल अत्यावश्यक समस्याओं से निपटने के लिए.
ये कार्य आपकी क्षमताओं को निखारने और यह सुनिश्चित करने के लिए एक खेल का मैदान हैं कि आप केवल एक परीक्षा के बजाय गहन शिक्षा के मूल सिद्धांतों को समझते हैं।
विश्वसनीय डीप-लर्निंग मॉडल बनाने और परिष्कृत करने के लिए दो मूलभूत उपकरण, केरास और टेन्सरफ्लो का उपयोग कैसे करें, यह समझना, पाठ्यक्रम के मुख्य निष्कर्षों में से एक है।
इसके अतिरिक्त, आप प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण का पता लगाएंगे, जो मशीन-मानव संपर्क के आकर्षक क्षेत्र को बढ़ावा देगा।
गहन शिक्षण की व्यापक समझ की गारंटी के लिए, पाठ्यक्रम सुदृढीकरण सीखने के समुद्र में भी नेविगेट करता है।
निष्कर्ष
सबसे पहले, नौसिखियों के लिए सुलभ एआई पाठ्यक्रमों की बहुतायत को छांटना एक भारी काम की तरह लग सकता है। लेकिन एक बार जब आप शुरू करते हैं, तो कृत्रिम बुद्धिमत्ता के बुनियादी सिद्धांतों को समझने की राह निस्संदेह रोमांचकारी होती है।
सावधानीपूर्वक डिज़ाइन किए गए ये पाठ्यक्रम शुरुआती लोगों को कृत्रिम बुद्धिमत्ता के जटिल क्षेत्र में नेविगेट करने में मदद करने के लिए अकादमिक ज्ञान और वास्तविक दुनिया के अनुभव का संयोजन प्रदान करते हैं।
इंटरैक्टिव ट्यूटोरियल और व्यावहारिक परियोजनाओं द्वारा एक दिलचस्प सीखने का माहौल बनाया जाता है जो अधिकांश परिचयात्मक पाठ्यक्रमों का मुख्य आधार है।
आवश्यक ज्ञान प्रदान करने के साथ-साथ, वे छात्रों में जिज्ञासा और सफलता की भावना भी पैदा करते हैं।
इन पाठ्यक्रमों में दी जाने वाली सर्वव्यापी सहायता और सामग्री एक मजबूत लॉन्चपैड के रूप में कार्य करती है, जो उम्मीदवारों को तकनीकी नवाचारों से भरे भविष्य की ओर धकेलती है।
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