एक 100% ऑनलाइन प्रोग्राम, जो आपको वास्तविक समस्याओं को हल करने और नवीन समाधान विकसित करने के लिए सबसे प्रभावी डीप लर्निंग तकनीक प्रदान करता है”

डीप लर्निंग में रोबोटिक्स, कंप्यूटर विज़न और नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग जैसे क्षेत्रों की व्यापक विविधता है। वर्तमान में, कार्यके विभिन्न क्षेत्रों में इन उन्नत तकनीकों के कार्यान्वयन की मांग तेजी से बढ़ रही है। उनमे से, मार्केटिंग क्षेत्र प्रमुख है, क्योंकि डीप लर्निंग टूल इन कंपनियों को कई लाभ प्रदान करते हैं। उदाहरणके लिए, वे अधिक सटीक ऑडियंस सेगमेंट की पहचान करने के लिए ग्राहक डेटा के बड़े सेट का विश्लेषण करने का काम करते हैं। इस तरह, कंपनियां प्रत्येक दर्शक की विशिष्ट आवश्यकताओं को पूरा करने के लिए अपनी रणनीतियों और संदेशों को निजीकृत करने में सक्षम हैं। 

इस वास्तविकताकोदेखते हुए, TECH एक स्नातकोत्तर डिप्लोमा बनाता है ,जो विशेषज्ञों को गहन शिक्षण अनुप्रयोगों पर व्यापक ज्ञान प्रदान करेगा। पाठ्यक्रम को छात्रोंकोन्यूरल नेटवर्क के प्रशिक्षण के लिए सबसे अत्याधुनिक और प्रभावी उपकरणों से लैस करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। इस प्रयोजनकेलिए, पाठ्यक्रम न्यूरॉन्स और आवर्ती परत वास्तुकला दोनों में तल्लीन होगा। कार्यक्रम प्राकृतिकभाषा प्रसंस्करण के लिए ट्रांसफॉर्मर मॉडल में भी गहराई से उतरेगा, जिससे स्नातकों को धाराप्रवाह पाठ निर्माण जैसे विभिन्न कार्यों में बेहतर प्रदर्शन प्राप्त करने में सक्षम बनाया जा सकेगा। 

इसअद्यतन को प्राप्त करने के लिए, TECH छात्रों को गतिशील सीखने का आनंद लेने के लिए मल्टीमीडिया पिल्स, केस स्टडी सिमुलेशन और विशेष रीडिंग के आधार पर कई शैक्षणिक संसाधन प्रदान करता है। इसके अलावा, छात्रों को अध्ययन में कई घंटे नहीं लगाने पड़ेंगे, क्योंकि रीलर्निंग पद्धति उन्हें सबसे महत्वपूर्ण अवधारणाओं को बहुत सरल तरीके से समेकित करने में मदद करेगी। इसलिए, पेशेवरों को एक गुणवत्तापूर्ण शैक्षणिक विकल्प का सामना करना पड़ता है, जो उनकी दैनिक जिम्मेदारियों के साथ पूरी तरह से संगत है, क्योंकि वे व्यक्तिगत रूप से अपने कार्यक्रम और मूल्यांकन कालक्रम की योजना बना सकते हैं। वर्चुअल कैंपस तक पहुंचने के लिए उन्हें केवल इंटरनेट एक्सेस के साथ एक इलेक्ट्रॉनिक उपकरण की आवश्यकता होगी और वे अपने सेल फोन का उपयोग भी कर सकते हैं।

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

• डीप लर्निंग शिक्षण में विशेषज्ञों द्वारा प्रस्तुत केस स्टडीज का विकास अनुप्रयोग
• 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 स्व-मूल्यांकन प्रक्रिया को अंजाम दिया जा सकता है सीखने में सुधार करें
• नवीनतम प्रणालियों पर 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

आप सामाजिक नेटवर्क पर नज़र रखने के लिए डीप लर्निंग एल्गोरिदम के साथ भावना विश्लेषण के बारे मे जानेंगे”

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 शिक्षा के इर्द-गिर्द डिज़ाइन किया गया है, जिसके तहत पेशेवर को शैक्षणिक वर्ष के दौरान उत्पन्न होने वाली विभिन्न पेशेवर 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।    

आप कोडिंग आर्किटेक्चर के निर्माण का काम संभालेंगे और डेटा से स्वचालित रूप से सार्थक सुविधाएँ निकालने में सक्षम होंगे”

TECH की क्रांतिकारी रीलर्निंग पद्धति आपको अपनी परिस्थितियों के अनुरूप अपनी अध्ययन गति को व्यवस्थित करने की सुविधा प्रदान करेगी”

डीप लर्निंग एप्लीकेशन में स्नातकोत्तर डिप्लोमा आवर्ती और कन्वेन्शनल न्यूरल नेटवर्क दोनों का उपयोग करके प्रसंस्करण अनुक्रमों पर ध्यान केंद्रित करेगा। छात्र समय के साथ उनके अनुप्रयोगों और बैकप्रॉपैगेशन को ध्यान में रखते हुए, परतों की वास्तुकला की जांच करेंगे। इसके अनुरूप, वे स्वचालित तरीके से पाठ और अनुवाद उत्पन्न करने केलिए प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण में गहराई से उतरेंगे। इसी तरह, उपदेशात्मक सामग्री भी प्रसार मॉडल (ऑटोएन्कोडर्स और जेनरेटिव एडवरसैरियल नेटवर्क सहित) में तल्लीन होगी। इस तरह, स्नातक यथार्थवादी डेटा नमूने और मॉडल संभाव्यता वितरण प्रभावी ढंग से तैयार करेंगे।

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मॉड्यूल 1. आरएनएन (आवर्तक न्यूरल नेटवर्क) और सीएनएन (संवादात्मक न्यूरल नेटवर्क) का उपयोग करके प्रसंस्करण अनुक्रम

1.1. आवर्ती न्यूरॉन्स और परतें

1.1.1. आवर्ती न्यूरॉन्स के प्रकार
1.1.2. एक आवर्ती परत की वास्तुकला
1.1.3. आवर्ती परतों के अनुप्रयोग

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. क्रॉस सत्यापन
1.3.3. हाइपरपैरामीटर ट्यूनिंग

1.4. प्रीरेनल आरएनएन

1.4.1. पूर्व-प्रशिक्षित नेटवर्क
1.4.2. सीखने का स्थानांतरण
1.4.3. फ़ाइन ट्यूनिंग

1.5. एक समय श्रृंखला का पूर्वानुमान लगाना

1.5.1. पूर्वानुमान के लिए सांख्यिकीय मॉडल
1.5.2. समय श्रृंखला मॉडल
1.5.3. तंत्रिका 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. गेटेडआवर्ती 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 अनुप्रयोग

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

1.10. शास्त्रीय 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 (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. तंत्रिका 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. विज़न के लिए ट्रांसफॉर्मर मॉडल का प्रशिक्षण

2.8. हगिंग स्नातकोत्तर फेस ट्रांसफॉर्मर्स लाइब्रेरी

2.8.1. हगिंग फेस की ट्रांसफॉर्मर्स लाइब्रेरी का उपयोग करना
2.8.2. हगिंग में फेस ट्रांसफॉर्मर्स लाइब्रेरी ऐप
2.8.3. हगिंग फेस की ट्रांसफॉर्मर्स लाइब्रेरी के फायदे

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. ऑटोएन्कोडर्स, जीएएन और डिफ्यूजन मॉडल

3.1. कुशल डेटा का प्रतिनिधित्व

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 में 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. कन्वेन्शनल ऑटोएन्कोडर्स

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

3.5. स्वचालित एनकोडर डीनोइज़िंग

3.5.1. फिल्टर का अनुप्रयोग
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. पैरामीटर्स की संख्या न्यूनतम करना
3.6.3. नियमितीकरण तकनीकों का उपयोग करना

3.7. वैरिएशनल स्वचालित एनकोडर

3.7.1. विविधतापूर्ण ऑप्टीमाइजेशन का उपयोग
3.7.2. अपर्यवेक्षित डीप लर्निंग
3.7.3. गहन अव्यक्त अभ्यावेदन

3.8. फैशन एमएनआईएसटी छवियों का निर्माण

3.8.1. पैटर्न मान्यता
3.8.2. छवि निर्माण
3.8.3. डीप न्यूरल नेटवर्क प्रशिक्षण

3.9. उत्पादक प्रतिकूल नेटवर्क और जीएएन 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. वास्तविक उपयोगिता

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

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