समाज के तकनीकी परिवर्तन में योगदान देने के लिए डीप लर्निंग के विभिन्न एप्लीकेशन्स में विशेषज्ञता हासिल करें”

डीप लर्निंग ने कंप्यूटर विज़न, प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण और रोबोटिक्स जैसे क्षेत्रों में प्रगति को सक्षम बनाया है। वर्तमान में, इन तकनीकों के एप्लीकेशन की मांग विभिन्न क्षेत्रों जैसे चिकित्सा, इंजीनियरिंग, मार्केटिंग या सुरक्षा आदि में तेजी से बढ़ रही है। उदाहरण के लिए, चिकित्सा के क्षेत्र में, डीप लर्निंग, चिकित्सीय छवियों के विश्लेषण के माध्यम से रोगों का शीघ्र पता लगाने में बहुत उपयोगी साबित हुई है। मार्केटिंग में, इसका उपयोग उपभोक्ता व्यवहार का सटीक अनुमान लगाने और ऑफर को वैयक्तिकृत करने के लिए किया जा सकता है। 

ये कुछ उदाहरण हैं जो इस क्षेत्र में विशेषज्ञता के महत्व को दर्शाते हैं। इस प्रकार, डीप लर्निंग अनुप्रयोग में स्नातकोत्तर डिप्लोमा कार्यक्रम तैयार किया गया है, जिसका उद्देश्य विभिन्न संदर्भों में इन तकनीकों का उपयोग करने में सक्षम पेशेवरों को तैयार करना है। उपाधि में ऐसे मॉड्यूल शामिल हैं जो डीप लर्निंग के सबसे लोकप्रिय एप्लीकेशन्स को संबोधित करते हैं और नामांकित लोगों को अन्य प्रमुख बिंदुओं के अलावा आवर्तक तंत्रिका नेटवर्क, ऑटोएनकोडर, जीएएन और डिफ्यूजन मॉडल के डिजाइन और प्रशिक्षण में अद्यतन किया जाएगा। 

इसके अलावा, उपाधि अवधारणाओं को अधिक तेज़ी से आत्मसात करने के लिए रीलर्निंग शैक्षणिक पद्धति का उपयोग करती है। इसी तरह, शैक्षणिक संसाधनों को व्यवस्थित करने की लचीलापन छात्रों को अपने अध्ययन के समय को अपनी व्यक्तिगत और व्यावसायिक आवश्यकताओं के अनुसार अनुकूलित करने की अनुमति देता है। और हमेशा पूरी तरह से ऑनलाइन।

आप डीप लर्निंग जैसे तेजी से बढ़ते वैश्विक उद्योग में उत्कृष्टता प्राप्त करने के लिए अत्यधिक मांग वाले कौशल विकसित करेंगे”

यह डीप लर्निंग अनुप्रयोग में स्नातकोत्तर डिप्लोमा बाजार का सबसे पूर्ण और अद्यतन कार्यक्रम प्रदान करता है। इसकी सबसे उल्लेखनीय विशेषताएं हैैं:  

• डीप लर्निंग अनुप्रयोग के विशेषज्ञों द्वारा प्रस्तुत केस स्टडीज़ का विकास
• ग्राफिक, योजनाबद्ध और अत्यंत व्यावहारिक विषय-वस्तु जिसके साथ इसकी कल्पना की गई है, उन विषयों पर तकनीकी और व्यावहारिक जानकारी एकत्रित करती है जो पेशेवर अभ्यास के लिए आवश्यक हैं 
• व्यावहारिक अभ्यास जहां सीखने में सुधार के लिए स्व-परीक्षा का उपयोग किया जा सकता है
• इसमें नवीन प्रणालीयों पर विशेष जोर दिया गया है  
• सैद्धांतिक पाठ, विशेषज्ञ से प्रश्न, विवादास्पद विषयों पर वाद-विवाद मंच और व्यक्तिगत प्रतिबिंब कार्य 
• वह विषय-वस्तु जो इंटरनेट कनेक्शन के साथ किसी भी स्थिर या पोर्टेबल डिवाइस से पहुंच योग्य है 

आवर्तक तंत्रिका नेटवर्क के माध्यम से पाठ उत्पन्न करके नौकरी के बाजार में प्रतिस्पर्धात्मक लाभ प्राप्त करें”

कार्यक्रम के शिक्षण स्टाफ में क्षेत्र के पेशेवर शामिल हैं जो इस शैक्षिक कार्यक्रम में अपने कार्य अनुभव का योगदान देते हैं, साथ ही अग्रणी समाजों और प्रतिष्ठित विश्वविद्यालयों के प्रसिद्ध विशेषज्ञ भी शामिल हैं।  

इसकी मल्टीमीडिया विषय-वस्तु, नवीनतम शैक्षिक तकनीक के साथ विकसित की गई है, जो पेशेवर को स्थित और प्रासंगिक शिक्षा प्रदान करेगी, यानी, एक अनुरूपित वातावरण जो वास्तविक परिस्थितियों में सीखने के लिए प्रोग्राम की गई एक गहन शिक्षा प्रदान करेगी।  

इस कार्यक्रम का डिज़ाइन समस्या-आधारित शिक्षा पर केंद्रित है, जिसके माध्यम से पेशेवर को पूरे शैक्षणिक पाठ्यक्रम में प्रस्तुत विभिन्न व्यावसायिक अभ्यास स्थितियों को हल करने का प्रयास करना चाहिए। इस उद्देश्य के लिए, छात्र को प्रसिद्ध विशेषज्ञों द्वारा बनाई गई एक अभिनव इंटरैक्टिव वीडियो प्रणाली द्वारा सहायता प्रदान की जाएगी।

निर्णय लेते समय एजेंट की सटीकता में सुधार करने के लिए तंत्रिका नेटवर्क के उपयोग का विशेषज्ञतापूर्वक मूल्यांकन करें”

इस स्नातकोत्तर डिप्लोमा के साथ एजेंट के प्रदर्शन को बेहतर बनाने के लिए उन्नत सुदृढीकरण एल्गोरिदम को लागू करें”

डीप लर्निंग अनुप्रयोग स्नातकोत्तर डिप्लोमा प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण से लेकर आरएनएन और सीएनएन का उपयोग करके अनुक्रमों के प्रसंस्करण तक के व्यापक शैक्षणिक स्पेक्ट्रम को कवर करता है। वास्तव में, पाठ्यक्रम को गहन और विस्तृत तरीके से डिजाइन किया गया है, और यह कई नवीन शिक्षण संसाधनों द्वारा समर्थित है जो उपाधि के वर्चुअल कैम्पस पर छात्रों के लिए उपलब्ध हैं। उनमें से कुछ विस्तृत वीडियो, केस स्टडी या इंटरैक्टिव योजनाएं हैं। 

एक पाठ्यक्रम जो आवर्तक तंत्रिका नेटवर्क के व्यापक दौरे का प्रस्ताव करता है”

मॉड्यूल 1. आरएनएन (पुनरावर्ती तंत्रिका नेटवर्क) और सीएनएन (कन्वल्यूशनल तंत्रिका नेटवर्क) का उपयोग करके अनुक्रमों का प्रसंस्करण

1.1. आवर्ती न्यूरॉन्स और परतें 

1.1.1. आवर्ती न्यूरॉन्स के प्रकार 
1.1.2. आवर्तक परत की वास्तुकला 
1.1.3. आवर्तक परतों के एप्लीकेशन 

1.2. आवर्ती न्यूरल नेटवर्क (आरएनएन) प्रशिक्षण 

1.2.1. समय के साथ बैकप्रोपेगेशन (बीपीटीटी)
1.2.2. स्टोकेस्टिक डाउनवर्ड ग्रेडिएंट 
1.2.3. आरएनएन प्रशिक्षण में नियमितीकरण 

1.3. आरएनएन मॉडल का मूल्यांकन 

1.3.1. मूल्यांकन मेट्रिक्स 
1.3.2. पार सत्यापन 
1.3.3. हाइपरपैरामीटर ट्यूनिंग 

1.4. प्रीरेनल आरएनएन 

1.4.1. प्रीनेटरेटेड नेटवर्क 
1.4.2. सीखने का स्थानांतरण 
1.4.3. फ़ाइन ट्यूनिंग 

1.5. समय श्रृंखला का पूर्वानुमान 

1.5.1. पूर्वानुमान के लिए सांख्यिकीय मॉडल 
1.5.2. समय श्रृंखला मॉडल 
1.5.3. न्यूरल नेटवर्क पर आधारित मॉडल 

1.6. समय श्रृंखला विश्लेषण परिणामों की व्याख्या

1.6.1. मुख्य घटक विश्लेषण ट्रांसफर लर्निंग 
1.6.2. क्लस्टर विश्लेषण 
1.6.3. सहसंबंध विश्लेषण 

1.7. लंबे अनुक्रमों का संचालन 

1.7.1. दीर्घकालिक-अल्पकालिक मेमोरी (एलएसटीएम) 
1.7.2. गेटेड आवर्ती इकाइयाँ (जीआरयू) 
1.7.3. 1डी कन्वोल्यूशनल 

1.8. आंशिक अनुक्रम सीखना 

1.8.1. डीप लर्निंग तरीके 
1.8.2. जनरेटिव मॉडल 
1.8.3. रिइंफ़ोर्समेंट लर्निंग 

1.9. आरएनएन और सीएनएन का व्यावहारिक एप्लीकेशन 

1.9.1. प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण 
1.9.2. पैटर्न मान्यता 
1.9.3. कंप्यूटर विजन 

1.10. क्लासिक परिणामों में अंतर 

1.10.1. शास्त्रीय बनाम आरएनएन विधियाँ 
1.10.2. शास्त्रीय बनाम सीएनएन विधियाँ 
1.10.3. प्रशिक्षण समय में अंतर

मॉड्यूल 2. प्राकृतिक आवर्ती नेटवर्क (एनएनएन) और ध्यान के साथ प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी)

2.1. आरएनएन का उपयोग करके पाठ निर्माण 

2.1.1. पाठ निर्माण के लिए आरएनएन का प्रशिक्षण 
2.1.2. आरएनएन के साथ प्राकृतिक भाषा निर्माण 
2.1.3. आरएनएन के साथ पाठ निर्माण एप्लीकेशन 

2.2. प्रशिक्षण डेटा सेट निर्माण 

2.2.1. आरएनएन के प्रशिक्षण के लिए डेटा तैयार करना 
2.2.2. प्रशिक्षण डेटासेट का भंडारण 
2.2.3. डेटा सफाई और परिवर्तन 

2.3. भावनाओं का विश्लेषण 

2.3.1. आरएनएन के साथ विचारों का वर्गीकरण 
2.3.2. टिप्पणियों में विषयों का पता लगाना 
2.3.3. गहन शिक्षण एल्गोरिदम के साथ भावना विश्लेषण 

2.4. तंत्रिका मशीन अनुवाद के लिए एनकोडर-डिकोडर नेटवर्क 

2.4.1. मशीनी अनुवाद के लिए आरएनएन का प्रशिक्षण 
2.4.2. मशीनी अनुवाद के लिए एनकोडर-डिकोडर नेटवर्क का उपयोग 
2.4.3. आरएनएन के साथ मशीनी अनुवाद की सटीकता में सुधार 

2.5. ध्यान तंत्र 

2.5.1. आरएनएन में देखभाल तंत्र का एप्लीकेशन 
2.5.2. मॉडलों की सटीकता में सुधार के लिए देखभाल तंत्र का उपयोग 
2.5.3. तंत्रिका नेटवर्क में ध्यान तंत्र के लाभ 

2.6. ट्रांसफार्मर मॉडल 

2.6.1. प्राकृतिक भाषा प्रोसेसिंग के लिए ट्रांसफॉर्मर्समॉडलका उपयोग करना
2.6.2. विज़न के लिए ट्रांसफॉर्मर्समॉडल का एप्लीकेशन 
2.6.3. ट्रांसफार्मर मॉडल के लाभ 

2.7. विज़न के लिए ट्रांसफार्मर 

2.7.1. विज़न के लिए ट्रांसफार्मर मॉडल का उपयोग 
2.7.2. छवि डेटा प्रीप्रोसेसिंग 
2.7.3. विज़न के लिए ट्रांसफॉर्मर मॉडल का प्रशिक्षण 

2.8. हगिंग फेस की ट्रांसफॉर्मर्स लाइब्रेरी 

2.8.1. हगिंग फेस की ट्रांसफॉर्मर्स लाइब्रेरी का उपयोग करना 
2.8.2. हगिंग फेस' ट्रांसफॉर्मर्स लाइब्रेरी का एप्लीकेशन 
2.8.3. हगिंग फेस की ट्रांसफॉर्मर्स लाइब्रेरी के फायदे 

2.9. अन्य ट्रांसफार्मर लाइब्रेरी। तुलना 

2.9.1. विभिन्न ट्रांसफॉर्मर्स लाइब्रेरीज़ के बीच तुलना
2.9.2. अन्य ट्रांसफार्मर पुस्तकालयों का उपयोग 
2.9.3. अन्य ट्रांसफार्मर पुस्तकालयों के लाभ 

2.10. आरएनएन और ध्यान के साथ एनएलपी एप्लिकेशन का विकास। वास्तविक उपयोगिता 

2.10.1. आरएनएन और ध्यान के साथ एक प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण एप्लीकेशन का विकास
2.10.2. एप्लीकेशन में आरएनएन, ध्यान तंत्र और ट्रांसफार्मर मॉडल का उपयोग
2.10.3. व्यावहारिक एप्लीकेशन का मूल्यांकन 

मॉड्यूल 3. ऑटोएन्कोडर्स, जीएएन और डिफ्यूजन मॉडल 

3.1. कुशल डेटा प्रस्तुतिकरण 

3.1.1. आयामीता में कमी 
3.1.2. डीप लर्निंग 
3.1.3. संक्षिप्त अभ्यावेदन 

3.2. अपूर्ण रैखिक स्वचालित एनकोडर के साथ पीसीए प्राप्ति 

3.2.1. प्रशिक्षण प्रक्रिया 
3.2.2. पायथन कार्यान्वयन 
3.2.3. परीक्षण डेटा का उपयोग 

3.3. स्टैक्ड स्वचालित एनकोडर 

3.3.1. डीप तंत्रिका नेटवर्क 
3.3.2. कोडिंग आर्किटेक्चर का निर्माण 
3.3.3. नियमितीकरण का प्रयोग 

3.4. कन्वोल्यूशनल ऑटोएनकोडर्स 

3.4.1. कन्वेन्शनल मॉडल का डिज़ाइन 
3.4.2. कन्वोल्यूशनल मॉडल प्रशिक्षण 
3.4.3. परिणाम मूल्यांकन 

3.5. स्वचालित एनकोडर शोर निवारण 

3.5.1. फ़िल्टर का एप्लीकेशन 
3.5.2. कोडिंग मॉडल का डिज़ाइन 
3.5.3. नियमितीकरण तकनीकों का उपयोग 

3.6. विरल स्वचालित एनकोडर 

3.6.1. कोडिंग दक्षता बढ़ाना 
3.6.2. पैरामीटरों की संख्या न्यूनतम करना 
3.6.3. नियमितीकरण तकनीकों का उपयोग करना 

3.7. विभिन्न स्वचालित एनकोडर 

3.7.1. परिवर्तनशील अनुकूलन का उपयोग 
3.7.2. बिना पर्यवेक्षित गहन शिक्षा 
3.7.3. गहन अव्यक्त अभ्यावेदन 

3.8. फैशन एमएनआईएसटी इमेजेज का निर्माण 

3.8.1. पैटर्न मान्यता 
3.8.2. इमेज निर्माण 
3.8.3. गहरे तंत्रिका नेटवर्क का प्रशिक्षण 

3.9. जनरेटिव एडवर्सरियल नेटवर्क और प्रसार मॉडल 

3.9.1. छवियों से विषय-वस्तु निर्माण 
3.9.2. डेटा वितरण की मॉडलिंग 
3.9.3. प्रतिकूल नेटवर्क का उपयोग 

3.10. मॉडलों का कार्यान्वयन. व्यावहारिक एप्लीकेशन  

3.10.1. मॉडलों का कार्यान्वयन 
3.10.2. वास्तविक डेटा का उपयोग 
3.10.3. परिणाम मूल्यांकन

आपके व्यावसायिक विकास को बढ़ावा देने के लिए एक अद्वितीय, महत्वपूर्ण और निर्णायक प्रशिक्षण अनुभव”