इस स्नातकोत्तर डिप्लोमा की बदौलत आप अपनी परियोजनाओं में डीप न्यूरल नेटवर्क को प्रशिक्षित करने के लिए सबसे एडवांस्ड ऑप्टीमाईजेशन विधियों को लागू करेंगे”

डीप लर्निंग के माध्यम से प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण ने कंप्यूटर द्वारा मानव भाषा को समझने और उत्पन्न करने के तरीके में पूरी तरह से क्रांतिकारी बदलाव ला दिया है। इस तकनीक में टेक्स्ट-आधारित कार्यों को स्वचालित करने से लेकर ऑनलाइन सुरक्षा में सुधार तक अनुप्रयोगों की एक विस्तृत श्रृंखला है। जिन क्षेत्रों में इन संसाधनों का सबसे अधिक उपयोग किया जाता है उनमें से एक वाणिज्यिक उद्यम है। इस तरह, व्यवसाय वास्तविक समय में उपभोक्ता प्रश्नों को हल करने के लिए अपने वेब प्लेटफ़ॉर्म में चैटबॉट जैसे आभासी सहायकों को शामिल करते हैं। इसलिए, डीप लर्निंग बड़े डेटाबेस की सामग्री के आधार पर प्रासंगिक उत्तर प्रदान करने में योगदान देताहै।

इस संदर्भ में, TECH एक स्नातकोत्तर डिप्लोमा लागू करता है, जो प्राकृतिक आवर्ती नेटवर्क के साथ भाषा प्रसंस्करण से पूरी तरहनिपटेगा। इस विषय केविशेषज्ञों द्वारा डिज़ाइन किया गया पाठ्यक्रम प्रशिक्षण डेटासेट के निर्माण की कुंजी का विश्लेषण करेगा। इस अर्थ में, छात्रों द्वारा जानकारी की सही क्लीनिंग और परिवर्तन करनेके लिए अनुसरण किए जाने वाले चरणों का विश्लेषण किया जाएगा। एजेंडा उभरती राय और रुझानों का पता लगाने के लिए एल्गोरिदम के साथ विचार विश्लेषण पर भी ध्यान देगा। इसके अलावा, कार्यक्रम सुदृढीकरण सीखने के एल्गोरिदम को विकसित करने और मूल्यांकन करने के लिए स्नातकों के लिए ओपनएआई वातावरण के निर्माण को संबोधित करेगा।

कार्यक्रमकी कार्यप्रणाली समसामयिक व्यावसायिक मांगोंकेप्रति लचीलेपन और अनुकूलन की आवश्यकता को दर्शाएगी। 100% ऑनलाइन प्रारूपके साथ, यह छात्रों को अपनी नौकरी की जिम्मेदारियों से समझौता किए बिना अपनी शिक्षा को आगे बढ़ाने की अनुमति देगा। इसके अलावा, प्रमुख अवधारणाओंकी पुनरावृत्ति के आधार पर रीलर्निंग प्रणाली का अनुप्रयोग एक गहरी और स्थायी समझ सुनिश्चित करता है। यह शैक्षणिक दृष्टिकोण पेशेवरों की अपने दैनिक अभ्यास में अर्जित ज्ञानको प्रभावी ढंग से लागू करने की क्षमता को मजबूत करता है। साथ ही, इस शैक्षणिक यात्रा कार्यक्रम को पूरा करने के लिए छात्रों को केवल इंटरनेट एक्सेस वाले एक उपकरण की आवश्यकता होगी।

आप विज़ुअल कॉर्टेक्स के आर्किटेक्चर में महारत हासिल कर लेंगे और इस कोर्स के साथ केवल 6 महीनों में वस्तुओं के त्रि-आयामी मॉडल का पुनर्निर्माण करने में सक्षम होंगे”

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

• एडवांस्ड डीप लर्निंग में विशेषज्ञों द्वारा प्रस्तुत केस स्टडीज का विकास
• ग्राफिक, योजनाबद्ध और व्यावहारिक विषय-वस्तु, जिसके साथ इसकी कल्पना की गई है, उन विषयों पर तकनीकी और व्यावहारिक जानकारी एकत्र करती है, जो पेशेवर अभ्यास के लिए आवश्यक हैं
• व्यावहारिक अभ्यास, जहां सीखने में सुधार के लिए आत्म-मूल्यांकन प्रक्रिया की जा सकती है
• नवीनतम प्रणालियों पर विशेष जोर
• सैद्धांतिक पाठ, विशेषज्ञ से प्रश्न, विवादास्पद विषयों पर वाद-विवाद मंच और व्यक्तिगत चिंतन असाइनमेंट
• इंटरनेट कनेक्शन वाले किसी स्थायी या पोर्टेबल उपकरण की सहायता से आसानी से उपयोग की जाने वाली विषय-वस्तु

आप सर्वोच्च प्राकृतिक भाषा के साथ आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस मॉडल बनाने में सक्षम होंगे”

कार्यक्रम के शिक्षण स्टाफ में इस क्षेत्र 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 शैक्षणिक 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 शिक्षण के इर्द-गिर्द डिज़ाइन किया गया है, जिसके अंतर्गत 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 कार्यप्रणाली द्वारा सहायता प्रदान की जाएगी।  

प्रत्येक विषय के इंटरैक्टिव सारांश के साथ, आप 2डी जब्ती की अवधारणाओं को अधिक गतिशील तरीके से समेकित करेंगे”

रीलर्निंग पद्धति, जिसमें TECH अग्रणी है, आपको क्रमिक और प्राकृतिक सीखने की प्रक्रिया की गारंटी देगी”

यह कार्यक्रम छात्रों को आर्टिफ़िशियल न्यूराल नेटवर्क आर्किटेक्चर केनिर्माण के बारे मे बताएगा। पाठ्यक्रम इमेज प्रोसेसिंग मॉडल को ध्यान में रखते हुए डीप कंप्यूटर विजन पर प्रकाश डालेगा। इसके अलावा, पाठ्यक्रम विभिन्न ट्रैकिंग और स्थानीयकरण तकनीकोंके माध्यम से ऑब्जेक्ट ट्रैकिंग एल्गोरिदम में गहराई से जाएगा। इसके अलावा, छात्र अनुवाद और सुसंगत पाठ उत्पादन जैसी गतिविधियों को स्वचालित करने के लिए प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण की ठोस समझ हासिल करेंगे। सुदृढीकरण सीखने के एल्गोरिदम के विकास, मूल्यांकन और अनुसंधान के लिए डेवलपर्स ओपनएआई जिम प्लेटफॉर्म को संभालेंगे। 

आप वास्तविक मामलों का विश्लेषण करके और सिम्युलेटेड शिक्षण वातावरण में जटिल परिस्थितियों को हल करके अपने कौशल को बढ़ाएँगे”

मॉड्यूल 1. कन्वेन्शनल न्यूरल नेटवर्क के साथ डीप कंप्यूटर विज़न

1.1. विज़ुअल कॉर्टेक्स आर्किटेक्चर

1.1.1. विज़ुअल कॉर्टेक्स के कार्य
1.1.2. कम्प्यूटेशनल विज़न के सिद्धांत
1.1.3. इमेज प्रोसेसिंग के मॉडल

1.2. संवेगात्मक परतें

1.2.1. संवेगात्मक में भार का पुन: उपयोग
1.2.2. 2डी कनवल्शन
1.2.3. सक्रियण कार्य

1.3. केरस के साथ ग्रुपिंग लेयर्स और ग्रुपिंग लेयर्स का कार्यान्वयन

1.3.1. पूलिंग और स्ट्राइडिंग
1.3.2. फ्लैटनिंग
1.3.3. पूलिंगके प्रकार

1.4. सीएनएन वास्तुकला

1.4.1. वीजीजी वास्तुकला
1.4.2. एलेक्सनेट आर्किटेक्चर
1.4.3. रेसनेट आर्किटेक्चर

1.5. केरस का उपयोग करके रेसनेट-34 सीएनएन का कार्यान्वयन

1.5.1. भार आरंभीकरण
1.5.2. इनपुट परत परिभाषा
1.5.3. आउटपुट परिभाषा

1.6. पूर्व-प्रशिक्षित केरस मॉडल का उपयोग

1.6.1. पूर्व-प्रशिक्षित मॉडलों की विशेषताएं
1.6.2. पूर्व-प्रशिक्षित मॉडलों का उपयोग
1.6.3. पूर्व-प्रशिक्षित मॉडल के लाभ

1.7. ट्रांसफर लर्निंग के लिए पूर्व-प्रशिक्षण मॉडल

1.7.1. ट्रांसफर लर्निंग
1.7.2. ट्रांसफर लर्निंग की प्रक्रिया
1.7.3. ट्रांसफर लर्निंग के फायदे

1.8. डीप कंप्यूटर विज़न का वर्गीकरण और स्थानीयकरण

1.8.1. इमेज वर्गीकरण
1.8.2. इमेजेज में वस्तुओं का स्थानीयकरण
1.8.3. ऑब्जेक्ट डिटेक्शन

1.9. ऑब्जेक्ट डिटेक्शन और ऑब्जेक्ट ट्रैकिंग

1.9.1. ऑब्जेक्ट डिटेक्शन के तरीके
1.9.2. ऑब्जेक्ट ट्रैकिंग एल्गोरिदम
1.9.3. ट्रैकिंग और स्थानीयकरण तकनीक

1.10. शब्दार्थ विभाजन

1.10.1. शब्दार्थ विभाजन के लिए गहन शिक्षा
1.10.2. किनारे का पता लगाना
1.10.3. नियम-आधारित विभाजन विधियाँ

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

2.1. आरएनएन का उपयोग करके टेक्स्ट जेनरेशन

2.1.1. टेक्स्ट जेनरेशन के लिए आरएनएन का प्रशिक्षण
2.1.2. आरएनएन के साथ प्राकृतिक भाषा निर्माण
2.1.3. आरएनएन के साथ टेक्स्ट निर्माण अनुप्रयोग

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 क्लीनिंग और परिवर्तन

2.3. भावनाओं का विश्लेषण

2.3.1. आरएनएन के साथ राय का वर्गीकरण
2.3.2. टिप्पणियों में थीम का पता लगाना
2.3.3. डीप लर्निंग एल्गोरिदम के साथ भावना विश्लेषण

2.4. न्यूरल 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 ध्यान तंत्र का अनुप्रयोग
2.5.2. मॉडलों की सटीकता में सुधार के लिए केयर तंत्र का उपयोग
2.5.3. न्यूरल नेटवर्क में ध्यान तंत्र के लाभ

2.6. ट्रांसफार्मर मॉडल

2.6.1. प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण के लिए ट्रांसफार्मर मॉडल का उपयोग करना
2.6.2. विजन के लिए ट्रांसफार्मर मॉडल का अनुप्रयोग
2.6.3. ट्रांसफार्मर मॉडल के लाभ

2.7. विज़न के लिए ट्रांसफार्मर

2.7.1. दृष्टि के लिए ट्रांसफार्मर मॉडल का उपयोग
2.7.2. इमेज डेटा प्रीप्रोसेसिंग
2.7.3. विजन के लिए एक ट्रांसफॉर्म 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 अनुप्रयोग
2.8.3. हगिंग फेस ट्रांसफॉर्मर्स लाइब्रेरी के लाभ

2.9. अन्य ट्रांसफार्मर लाइब्रेरी तुलना

2.9.1. विभिन्न ट्रांसफार्मर पुस्तकालयों 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 अनुप्रयोग का विकास
2.10.2. अनुप्रयोग में आरएनएन, ध्यान तंत्र और ट्रांसफार्मर मॉडल का उपयोग
2.10.3. व्यावहारिक अनुप्रयोग का मूल्यांकन

मॉड्यूल 3. रिइंफ़ोर्समेंट लर्निंग

3.1. ऑप्टीमाईजेशन और नीति खोज का अनुकूलन

3.1.1. रिवॉर्ड ऑप्टीमाईजेशन एल्गोरिदम
3.1.2. नीति खोज प्रक्रियाएँ
3.1.3. रिइंफ़ोर्समेंट लर्निंग के लिए रिवॉर्ड ऑप्टीमाईजेशन

3.2. ओपनएएआई

3.2.1. ओपनएएआई जिम वातावरण
3.2.2. ओपनएएआई वातावरण का निर्माण
3.2.3. ओपनएएआई में रिइंफ़ोर्समेंट लर्निंग एल्गोरिदम

3.3. न्यूरल नेटवर्क नीतियाँ

3.3.1. नीति खोज के लिए संवादात्मक न्यूरल नेटवर्क
3.3.2. डीप लर्निंग नीतियाँ
3.3.3. न्यूरल नेटवर्क नीतियों का विस्तार

3.4. स्टॉक मूल्यांकन: क्रेडिट आवंटन समस्या

3.4.1. ऋण आवंटन के लिए जोखिम विश्लेषण
3.4.2. ऋण की लाभप्रदता का अनुमान लगाना
3.4.3. न्यूरल नेटवर्क पर आधारित क्रेडिट मूल्यांकन मॉडल

3.5. नीति स्नातक

3.5.1. नीति स्नातकों के साथ रिइंफ़ोर्समेंट लर्निंग
3.5.2. नीति स्नातकों का ऑप्टीमाइजेशन
3.5.3. नीति स्नातक एल्गोरिदम

3.6. मार्कोव निर्णय प्रक्रियाएँ

3.6.1. मार्कोव निर्णय प्रक्रियाओं का ऑप्टीमाइजेशन
3.6.2. मार्कोव निर्णय प्रक्रियाओं के लिए रिइंफ़ोर्समेंट लर्निंग
3.6.3. मार्कोव निर्णय प्रक्रियाओं के मॉडल

3.7. टेम्पोरल डिफरेंस लर्निंग और क्यू-लर्निंग

3.7.1. सीखने में अस्थायी अंतर का अनुप्रयोग
3.7.2. सीखने में क्यू-लर्निंग का अनुप्रयोग
3.7.3. क्यू-लर्निंगपैरामीटर्स काऑप्टीमाइजेशन

3.8. डीप क्यू-लर्निंग और डीप क्यू-लर्निंग वेरिएंट का कार्यान्वयन

3.8.1. डीप क्यू-लर्निंगके लिए डीप न्यूरल नेटवर्क का निर्माण
3.8.2. डीप क्यू-लर्निंगका कार्यान्वयन
3.8.3. डीप क्यू-लर्निंगकी विविधताएँ

3.9. रिइंफ़ोर्समेंट लर्निंग एल्गोरिदम

3.9.1. रिइंफ़ोर्समेंट लर्निंग एल्गोरिदम
3.9.2. रिवॉर्ड लर्निंग एल्गोरिदम
3.9.3. पनिशमेंट लर्निंग एल्गोरिदम

3.10. रिइंफ़ोर्समेंट लर्निंग वातावरण का डिज़ाइन वास्तविक उपयोगिता

3.10.1. रिइंफ़ोर्समेंट लर्निंग वातावरण का डिज़ाइन
3.10.2. रिइंफ़ोर्समेंट लर्निंग वातावरण का कार्यान्वयन
3.10.3. रिइंफ़ोर्समेंट लर्निंग वातावरण का मूल्यांकन

आपके पास शिक्षा क्षेत्र में सबसे व्यापक शिक्षण सामग्री तक पहुंच होगी, जो आपके सीखने को अनुकूलित करने के लिए विभिन्न मल्टीमीडिया प्रारूपों में उपलब्ध है”