कृत्रिम बुद्धिमत्ता का वर्तमान महत्व इस स्नातकोत्तर डिप्लोमा को निरंतर विकास और अवसरों से भरे बाजार में एक सुरक्षित दांव बनाता है”

कनवोल्यूशनल न्यूरल नेटवर्क (सीएनएन) मशीन लर्निंग समस्याओं को हल करने के लिए महत्वपूर्ण तत्व हैं जो दृश्य डेटा से संबंधित हैं। इन आर्किटेक्चर (वास्तु शैली) के अनुप्रयोगों की एक विस्तृत श्रृंखला है, जो विशेष रूप से स्वास्थ्य क्षेत्र में उपयोगी हैं। स्वास्थ्य पेशेवर एक्स-रे या सीटी स्कैन जैसी छवियों के माध्यम से रोगों का निदान करने के लिए अपने चिकित्सा कार्यक्रमों में सीएनएन का उपयोग करते हैं। इस तरह, ये प्रणालियां विकिरण चिकित्सा उपचारों की योजना बनाने में अत्यधिक लाभकारी होती हैं, इस प्रकार इष्टतम विकिरण खुराक निर्धारित करने में मदद करती हैं। इसके अलावा, इन तत्वों का उपयोग दूरस्थ निगरानी को शामिल करने वाले अभिनव समाधान विकसित करने के लिए किया जा सकता है। 

इस संदर्भ में, TECH कृत्रिम बुद्धिमत्ता के क्षेत्र में अनुसंधान, विकास और नवाचार पर केंद्रित एक स्नातकोत्तर डिप्लोमा लागू करता है। 

पाठ्यक्रम कंप्यूटर विजन, ट्रांसफर लर्निंग या विरोधी जनरेटिव नेटवर्क जैसे पहलुओं पर गहराई से विश्लेषण करेगा। इसके अलावा, शिक्षण सामग्री प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण का विस्तृत विश्लेषण करेगी, जिसमें वर्ड एंबेडिंग, ट्रांसफॉर्मर या भाव विश्लेषण जैसी उन्नत तकनीकें शामिल हैं। कार्यक्रम जीटीपी ओपन एआई के सही उपयोग के लिए भी दिशानिर्देश प्रदान करेगा, ताकि छात्र दिए गए इनपुट से सुसंगत पाठ उत्पन्न करने में सक्षम हों। 

चूंकि यह विश्वविद्यालय कार्यक्रम पूरी तरह से ऑनलाइन पढ़ाया जाता है, इसलिए छात्रों को अध्ययन केंद्र की यात्रा करने की आवश्यकता के बिना प्रथम श्रेणी का शैक्षणिक अनुभव प्राप्त होगा। इसी तरह, छात्र मामले के अध्ययन और संवादात्मक सारांश सहित मल्टीमीडिया संसाधनों के पुस्तकालय के माध्यम से अपने ज्ञान को मजबूत करेंगे। दूसरी ओर, TECH क्रांतिकारी पुनः शिक्षण शिक्षण प्रणाली को नियोजित करता है। इसके लिए धन्यवाद, विशेषज्ञ प्राकृतिक और प्रगतिशील सीखने का आनंद लेंगे। 

फोर्ब्स के अनुसार दुनिया के सर्वश्रेष्ठ डिजिटल विश्वविद्यालय पर ट्रांसफर लर्निंग को संघनित करें” 

इस स्मार्ट शहर और कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) में यह स्नातकोत्तर डिप्लोमा बाजार में सबसे पूर्ण और अद्यतन कार्यक्रम समाहित करता है।। सबसे महत्वपूर्ण विशेषताओं में शामिल हैं:

• स्मार्ट शहरों और कृत्रिम बुद्धिमत्ता में विशेषज्ञों द्वारा प्रस्तुत मामलों का अध्ययन
• चित्रात्मक, योजनाबद्ध और व्यावहारिक विषय वस्तु जिसके साथ वे बनाए जाते हैं उन विषयों पर व्यावहारिक जानकारी प्रदान करते हैं जो पेशेवर अभ्यास के लिए आवश्यक हैं
• व्यावहारिक अभ्यास जहां सीखने में सुधार के लिए स्व-मूल्यांकन का उपयोग किया जा सकता है
• नवीनतम प्रणालियों पर इसका विशेष जोर 
• सैद्धांतिक पाठ, विशेषज्ञ से प्रश्न, विवादास्पद विषयों पर वाद-विवाद मंच, और व्यक्तिगत चिंतन असाइनमेंट
• विषय वस्तु जिस तक इंटरनेट कनेक्शन वाले किसी भी स्थायी या पोर्टेबल यंत्र से पहुँचना सुलभ है

क्या आप जीटीपी (GTP) ओपन एआई में विशेषज्ञ बनना चाहते हैं? इस पाठ्यक्रम के साथ बस 450 घंटों में इसे हासिल करें” 

कार्यक्रम के शिक्षण स्टाफ में इस इंडस्ट्रीज के पेशेवर शामिल हैं जो इस कार्यक्रम में अपने कार्य अनुभव का योगदान करते हैं, साथ ही प्रमुख समाजों और प्रतिष्ठित विश्वविद्यालयों के प्रसिद्ध विशेषज्ञ भी शामिल हैं। 

नवीनतम शैक्षिक प्रौद्योगिकी के साथ विकसित की गई मल्टीमीडिया विषय वस्तु, पेशेवर को स्थित और प्रासंगिक शिक्षा प्रदान करेगी, यानी एक सिम्युलेटेड वातावरण जो वास्तविक परिस्थितियों में प्रशिक्षित करने के लिए कार्यक्रमबद्ध प्रशिक्षण प्रदान करेगा। 

यह कार्यक्रम समस्या-आधारित शिक्षा के इर्द-गिर्द डिज़ाइन किया गया है, जिसके तहत पेशेवर को शैक्षणिक वर्ष के दौरान उत्पन्न होने वाली विभिन्न व्यावसायिक अभ्यास स्थितियों को हल करने का प्रयास करना चाहिए। इस उद्देश्य के लिए, छात्र को प्रसिद्ध और अनुभवी विशेषज्ञों द्वारा बनाई गई एक अभिनव इंटरैक्टिव वीडियो प्रणाली द्वारा सहायता प्रदान की जाएगी। 

क्या आप ट्रांसफ़र मॉडल्स को मास्टर करना और उन्हें विभिन्न भाषाओं में पाठों का सटीक अनुवाद करना चाहते हैं"

क्रांतिकारी रीलर्निंग विधि के कारण, आपको एक लचीला और सकारात्मक शिक्षा अनुभव का आनंद मिलेगा"

यह कार्यक्रम छात्रों को स्मार्ट सिटीज़ और कृत्रिम बुद्धिमत्ता के एक समग्र दृष्टिकोण प्रदान करेगा। इस क्षेत्र के विशेषज्ञों द्वारा विकसित, शैक्षिक मार्गक्रम स्मार्ट सिटीज़ में गहराई से विचार करेगा, जैसे कि सुरक्षा से लेकर सफाई तक क्षेत्रों में नवाचार के लिए उपकरण दूसरी ओर, कार्यक्रम नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग में गहराई से विचार करेगा, जिससे विशाल डेटा खोजने का संभावना होगा ताकि उपयोगकर्ताओं की भावनाओं का विश्लेषण किया जा सके। इसके साथ ही, यह कार्यक्रम कंवलूशनल न्यूरल नेटवर्क्स की निर्माण को भी बात करेगा, जिसका उद्देश्य कंप्यूटर दृष्टि में विभिन्न समस्याओं का हल करना होता है।

TECH के साथ आप कंवलूशनल न्यूरल नेटवर्क्स के क्षेत्र में नवीनतम प्रौद्योगिकी उन्नतियों में अद्यतित रहेंगे”

मॉड्यूल 1. नवाचार उपकरण के रूप में स्मार्ट शहर

1.1. शहरों से स्मार्ट सिटी तक

1.1.1. शहरों से स्मार्ट सिटी तक
1.1.2. समय के साथ शहर और शहरों में संस्कृतियाँ
1.1.3. शहर के मॉडल का विकास

1.2. प्रौद्योगिकियां

1.2.1. तकनीकी अनुप्रयोग प्लेटफार्म
1.2.2. सेवाएँ/नागरिक इंटरफ़ेस
1.2.3. तकनीकी टाइपोलॉजी

1.3. एक जटिल प्रणाली के रूप में शहर

1.3.1. एक शहर के घटक
1.3.2. घटकों के बीच परस्पर क्रिया
1.3.3. अनुप्रयोग: शहर में उत्पाद और सेवाएँ

1.4. बुद्धिमान सुरक्षा प्रबंधन

1.4.1. वर्तमान स्थिति
1.4.2. शहर में तकनीकी प्रबंधन वातावरण
1.4.3. भविष्य: भविष्य में स्मार्ट शहर

1.5. बुद्धिमान सफाई प्रबंधन

1.5.1. बुद्धिमान सफाई सेवाओं में अनुप्रयोग मॉडल
1.5.2. सिस्टम: बुद्धिमत्त सफाई सेवाओं एप्लिकेशन
1.5.3. बुद्धिमान सफाई सेवाओं का भविष्य

1.6. बुद्धिमान यातायात प्रबंधन

1.6.1. यातायात विकास: यातायात प्रबंधन में बाधा डालने वाली जटिलता एवं कारक
1.6.2. समस्या
1.6.3. ई-गतिशीलता
1.6.4. समाधान

1.7. सस्टैनबल शहर

1.7.1. ऊर्जा
1.7.2. जल चक्र
1.7.3. प्रबंधन प्लेटफॉर्म

1.8. बुद्धिमान अवकाश प्रबंधन

1.8.1. बिजनेस मॉडल
1.8.2. शहरी अवकाश विकास
1.8.3. संबद्ध सेवाएँ

1.9. बड़े सामाजिक कार्यक्रम प्रबंधन

1.9.1. मूवमेंट
1.9.2. क्षमता
1.9.3. स्वास्थ्य

1.10. स्मार्ट शहरों के वर्तमान और भविष्य पर निष्कर्ष

1.10.1. प्रौद्योगिकी प्लेटफार्म और समस्याएँ
1.10.2. प्रौद्योगिकी, विषम वातावरण में एकीकरण
1.10.3. विभिन्न शहर मॉडलों में व्यावहारिक अनुप्रयोग

मॉड्यूल 2. आर एंड डी और एआई एनएलपी/एनएलयू एंबेडिंग और ट्रांसफार्मर

2.1. प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी)

2.1.1. प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) एनएलपी का उपयोग
2.1.2. प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी)। पुस्तकालयें
2.1.3. एनएलपी आवेदन में स्टॉपर्स

2.2. प्राकृतिक भाषा समझ/प्राकृतिक भाषा सृजन(एनएलयू/ एनएसजी)

2.2.1. एनएलजी। आई.ए. एनएलपी/एनएलयू। एंबेडिंग और ट्रांसफार्मर
2.2.2. एनएलयू/एनएलजी. उपयोग
2.2.3. एनएलपी/एनएलजी। फर्क

2.3. शब्द एम्बेडिंग

2.3.1. शब्द एम्बेडिंग
2.3.2. शब्द एम्बेडिंग उपयोग
2.3.3. वर्ड2वेक। पुस्तकालयें

2.4. एंबेडिंग। वास्तविक उपयोगिता

2.4.1. वर्ड2वेक कोड
2.4.2. वर्ड2वेक। वास्तविक मामले
2.4.3. वर्ड2वेक उपयोग के लिए कॉर्पस। उदाहरण

2.5. ट्रान्सफ़ॉर्मर

2.5.1. ट्रान्सफ़ॉर्मर
2.5.2. ट्रांसफार्मर के साथ बनाए गए मॉडल
2.5.3. ट्रांसफार्मर के फायदे और नुकसान

2.6. भावनाओं का विश्लेषण

2.6.1. भावनाओं का विश्लेषण
2.6.2. भावना विश्लेषण का व्यावहारिक अनुप्रयोग
2.6.3. भावना विश्लेषण का उपयोग

2.7. जीपीटी ओपन एआई

2.7.1. जीपीटी ओपन एआई
2.7.2. जीपीटी 2. निःशुल्क निपटान मॉडल
2.7.3. जीपीटी 3. भुगतान मॉडल

2.8. हगिंग फेस कम्युनिटी

2.8.1. हगिंग फेस कम्युनिटी
2.8.2. हगिंग फेस कम्युनिटी संभावनाएँ
2.8.3. हगिंग फेस कम्युनिटी उदाहरणें

2.9. बार्सिलोना सुपर कंप्यूटिंग केस

2.9.1. बीएससी केस
2.9.2. मारिया मॉडल
2.9.3. मौजूदा कॉर्पस
2.9.4. एक बड़े स्पैनिश भाषा संग्रह का महत्व

2.10. व्यावहारिक अनुप्रयोगों

2.10.1. स्वचालित सारांश
2.10.2. टेक्स्ट अनुवाद
2.10.3. भावनाओं का विश्लेषण
2.10.4. वाक् पहचान

मॉड्यूल 3. आर एंड डी और ए.आई. कंप्यूटर विजन ऑब्जेक्ट आईडेंटिफिकेशन और ट्रैकिंग।

3.1. कंप्यूटर दृष्टि

3.1.1. कंप्यूटर दृष्टि
3.1.2. कम्प्यूटेशनल दृष्टि
3.1.3. एक छवि में मशीनों की व्याख्या

3.2. सक्रियण कार्य

3.2.1. सक्रियण कार्य
3.2.2. सिग्मोइड
3.2.3. आरईएल्यू
3.2.4. अतिशयोक्तिपूर्ण स्पर्शरेखा
3.2.5. सॉफ्टमैक्स

3.3. कनवोल्यूशनल न्यूरल नेटवर्क निर्माण

3.3.1. कनवल्शन ऑपरेशन
3.3.2. आरईएल्यू परत
3.3.3. पूलिंग
3.3.4. फ्लैटरिंग
3.3.5. पूर्ण कनेक्शन

3.4. कनवल्शन प्रक्रिया

3.4.1. कनवोल्यूशन का संचालन
3.4.2. कनवल्शन कोड
3.4.3. कनवल्शन अनुप्रयोग

3.5. छवियों के साथ परिवर्तन

3.5.1. छवियों के साथ परिवर्तन
3.5.2. उन्नत परिवर्तन
3.5.3. छवियों के साथ परिवर्तन अनुप्रयोग
3.5.4. छवियों के साथ परिवर्तन

3.6. स्थानांतरण सीखना

3.6.1. स्थानांतरण सीखना
3.6.2. स्थानांतरण सीखने की टाइपोलॉजी
3.6.3. ट्रांसफर लर्निंग को लागू करने के लिए डीप नेटवर्क

3.7. कंप्यूटर दृष्टि। केसेस का इस्तेमाल करें

3.7.1. इमेज वर्गीकरण
3.7.2. ऑब्जेक्ट डिटेक्शन
3.7.3. वस्तु की पहचान
3.7.4. ऑब्जेक्ट सेगमेंटेशन

3.8. ऑब्जेक्ट डिटेक्शन

3.8.1. कनवल्शन-आधारित जांच
3.8.2. आर-सीएनएन, चयनात्मक खोज
3.8.3. योलो के साथ त्वरित जांच
3.8.4. अन्य संभावित समाधान

3.9. जीएएन् जेनरेटिव अड्वॅरसरीअल नेटवर्क्स

3.9.1. जेनरेटिव अड्वॅरसरीअल नेटवर्क्स
3.9.2. जीएएन् के लिए कोड
3.9.3. जीएएन् अनुप्रयोग

3.10. कंप्यूटर विज़न मॉडल का अनुप्रयोग

3.10.1. सामग्री संगठन
3.10.2. दृश्य खोज इंजन
3.10.3. चेहरे की पहचान
3.10.4. संवर्धित वास्तविकता
3.10.5. स्वायत्त ड्राइविंग
3.10.6. प्रत्येक असेंबली में दोष की पहचान
3.10.7. कीट की पहचान
3.10.8. स्वास्थ्य

आप TECH के उपदेशात्मक टूल की बदौलत अपने उद्देश्य में प्राप्त करेंगे, जिनमें केस स्टडीस और इंटरैक्टिव सारांश प्रमुख हैं”