आप इस 100% ऑनलाइन स्नातकोत्तर डिप्लोमा के साथ डीप लर्निंग के सिद्धांतों में महारत हासिल करेंगे और सबसे सटीक भविष्यवाणियाँ उत्पन्न करेंगे”

न्यूरल नेटवर्क, डीप लर्निंग का मूल आधार है। मानव मस्तिष्क की कार्यप्रणाली से प्रेरित और न्यूरॉन्स से बनी ये प्रणालियाँ मशीनों को कुशलतापूर्वक और स्वचालित रूप से डेटा से सीखने के लिए कम्प्यूटेशनल आधार प्रदान करती हैं। इस तरह, वे मशीनी अनुवाद या बड़े डेटा सेट के विश्लेषण जैसे कई कार्यों में मनुष्यों के समान या उससे भी बेहतर प्रदर्शन के साथ जटिल कार्य करते हैं। हालाँकि, इन उपकरणों को अभी भी कई चुनौतियों का सामना करना पड़ता है, जो कुछ क्षेत्रों में उनकी प्रभावशीलता और प्रयोज्यता को सीमित करती हैं। इसलिए यह विशेषज्ञों की जिम्मेदारी है कि वे इस क्षेत्र में सभी विकासों से अवगत रहने के लिए और अपनी प्रक्रियाओं को अनुकूलित करने के लिए उन्हें अपने अभ्यास में शामिल करने के लिए अपने ज्ञान को बार-बार अद्यतन करें। 

इस संदर्भ में, TECH एक स्नातकोत्तर डिप्लोमा बनाता है, जो डीप लर्निंग कैसे काम करता है इसकी ठोस समझ प्रदान करेगा, साथ ही न्यूरल नेटवर्क बनाने के लिए सबसे उन्नत उपकरण भी प्रदान करेगा। पाठ्यक्रम प्रमुख गणितीय बुनियादी सिद्धांतों (जैसे फ़ंक्शन या डेरिवेटिव) से लेकर पर्यवेक्षित शिक्षण के सिद्धांतों (विभिन्न मॉडल, मूल्यांकन मेट्रिक्स और हाइपरपैरामीटर चयन सहित) तक होगा। पाठ्यक्रम डीप लर्निंग की कई उपयोगिताओं पर भी ध्यान केंद्रित करेगा, जिससे स्नातक श्रम बाजार की वर्तमान स्थिति से अवगत हो सकें और ऑटोमोटिव, कंप्यूटर विज्ञान, जीव विज्ञान या वित्त जैसे क्षेत्रों में सफलता की संभावना बढ़ सके। यह ध्यान दिया जाना चाहिए कि विश्वविद्यालय की उपाधि में सिम्युलेटेड शिक्षण वातावरण में वास्तविक मामलों का विश्लेषण शामिल होगा। छात्र मूल्यवान सबक सीखेंगे, जिन्हें वे अपनी व्यवहार्यता सुनिश्चित करने के लिए अपनी प्रक्रियाओं में शामिल करेंगे।  

इन सभी सामग्रियों को समेकित करने के लिए, TECH रीलर्निंग की नवीन पद्धति का उपयोग करता है। यह निरंतर फीडबैक और लक्षित दोहराव के आधार पर छात्रों की व्यक्तिगत आवश्यकताओं के अनुकूलन पर आधारित है। इंटरनेट एक्सेस वाले किसी भी इलेक्ट्रॉनिक उपकरण के साथ, छात्र वर्चुअल कैंपस तक पहुंच सकेंगे और शैक्षणिक बाजार में सबसे संपूर्ण उपदेशात्मक सामग्री प्राप्त कर सकेंगे।  

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

• डीप लर्निंग शिक्षण मेंविशेषज्ञों द्वारा प्रस्तुत केस स्टडीज का विकास
• ग्राफिक, योजनाबद्ध और व्यावहारिक विषयवस्तु, 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 स्व-मूल्यांकन का उपयोग किया जा सकता 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 विषयवस्तु

आप डीप लर्निंग एल्गोरिदम की दुनिया में प्रवेश करेंगे और तकनीकी ज्ञान प्राप्त करेंगे, जो आपको सामाजिक विज्ञान के क्षेत्र में उत्कृष्टता प्राप्त करने की अनुमति देगा”

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 डीप लर्निंग के माध्यम से रोजमर्रा की समस्याओं को हल करने के लिए न्यूरल नेटवर्क की वास्तुकला और उनके विभिन्न प्रकारों के बारे में गहराई से जानेंगे”

एक संपूर्ण पाठ्यक्रम जिसमें कंप्यूटर विज़न में उच्चतम गुणवत्ता की दिशा में एक कदम उठाने के लिए आवश्यक सभी ज्ञान शामिल हैं”

स्नातकोत्तर डिप्लोमा छात्रों को डीप लर्निंग के विभिन्न अनुप्रयोगों का व्यापक दृष्टिकोण प्रदान करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। इस कारण से, शैक्षणिक यात्रा कार्यक्रम में इसके गणितीय सिद्धांतों से लेकर गहरे न्यूरल नेटवर्क के प्रशिक्षण तक को शामिल किया जाएगा। इसके अलावा, पाठ्यक्रम डीप लर्निंग मॉडल के मूल्यांकन और परिणामों के दृश्य पर ध्यान केंद्रित करेगा। प्रशिक्षण के दौरान, छात्र उन्नत कौशल हासिल करेंगे जो उन्हें केरस के साथ मल्टीलेयर परसेप्ट्रॉन को प्रभावी ढंग से लागू करने की अनुमति देगा। इस तरह, स्नातक विभिन्न डोमेन में सीखने के कार्य करेंगे और विभिन्न प्रकार के डेटा प्रोसेसिंग कार्य करेंगे। 

केवल 6 महीनों में, आप शुरू से अंत तक एक संपूर्ण न्यूरल नेटवर्क विकसित करने में सक्षम होंगे”

मॉड्यूल 1. डीप लर्निंग का गणितीय आधार

1.1. कार्य और डेरिवेटिव

1.1.1. रेखीय कार्य
1.1.2. आंशिक डेरिवेटिव
1.1.3. उच्च क्रम डेरिवेटिव

1.2. एकाधिक नेस्टेड कार्य

1.2.1. संयुक्त कार्य
1.2.2. व्युत्क्रम कार्य
1.2.3. पुनरावर्ती कार्य

1.3. श्रृंखला नियम

1.3.1. नेस्टेड फ़ंक्शंस के डेरिवेटिव
1.3.2. संयुक्त कार्यों के डेरिवेटिव
1.3.3. व्युत्क्रम कार्यों के डेरिवेटिव

1.4. एकाधिक इनपुट के साथ कार्य

1.4.1. बहु-परिवर्तनीय कार्य
1.4.2. वेक्टरियल कार्य
1.4.3. मैट्रिक्स कार्य

1.5. एकाधिक इनपुट वाले कार्यों के डेरिवेटिव

1.5.1. आंशिक डेरिवेटिव
1.5.2. दिशात्मक डेरिवेटिव
1.5.3. मिश्रित डेरिवेटिव

1.6. एकाधिक वेक्टर इनपुट के साथ कार्य

1.6.1. रेखीय वेक्टर कार्य
1.6.2. गैर-रैखिक वेक्टर कार्य
1.6.3. मैट्रिक्स वेक्टर कार्य

1.7. मौजूदा फ़ंक्शंस से नए फ़ंक्शंस बनाना

1.7.1. कार्यों का जोड़
1.7.2. कार्यों का उत्पाद
1.7.3. कार्यों की संरचना

1.8. एकाधिक वेक्टर प्रविष्टियों के साथ फ़ंक्शंस के डेरिवेटिव

1.8.1. रेखीय कार्यों के डेरिवेटिव
1.8.2. व्युत्क्रम कार्यों के डेरिवेटिव
1.8.3. संयुक्त कार्यों के डेरिवेटिव

1.9. वेक्टर कार्य और उनके डेरिवेटिव: एक कदम आगे

1.9.1. दिशात्मक डेरिवेटिव
1.9.2. मिश्रित डेरिवेटिव
1.9.3. मैट्रिक्स डेरिवेटिव

1.10. बैकवर्ड पास

1.10.1. त्रुटि प्रसार
1.10.2. अद्यतन नियमों का अनुप्रयोग
1.10.3. पैरामीटर ऑप्टीमाईजेशन

मॉड्यूल 2. डीप लर्निंग सिद्धांत

2.1. पर्यवेक्षित लर्निंग

2.1.1. पर्यवेक्षित लर्निंग मशीन
2.1.2. पर्यवेक्षित लर्निंग का उपयोग
2.1.3. पर्यवेक्षित और अपर्यवेक्षित लर्निंग के बीच अंतर

2.2. पर्यवेक्षित लर्निंग मॉडल

2.2.1. रैखिक मॉडल
2.2.2. डिसीजन ट्री मॉडल
2.2.3. न्यूरल नेटवर्क मॉडल

2.3. सरल रेखीय प्रतिगमन

2.3.1. सरल रेखीय प्रतिगमन
2.3.2. मल्टीपल रैखिक रिग्रेशन
2.3.3. प्रतिगमन विश्लेषण

2.4. मॉडल प्रशिक्षण

2.4.1. बैच लर्निंग
2.4.2. ऑनलाइन लर्निंग
2.4.3. ऑप्टीमाईजेशन के तरीके

2.5. मॉडल मूल्यांकन: प्रशिक्षण सेट बनाम परीक्षण सेट

2.5.1. मूल्यांकन मेट्रिक्स
2.5.2. पार सत्यापन
2.5.3. डेटा सेट की तुलना

2.6. मॉडल मूल्यांकन: कोड

2.6.1. पूर्वानुमान उत्पादन
2.6.2. त्रुटि विश्लेषण:
2.6.3. मूल्यांकन मेट्रिक्स

2.7. चर विश्लेषण

2.7.1. प्रासंगिक चर की पहचान
2.7.2. सहसंबंध विश्लेषण
2.7.3. प्रतिगमन विश्लेषण

2.8. न्यूरल नेटवर्क मॉडल की व्याख्या

2.8.1. व्याख्यायोग्य मॉडल
2.8.2. विज़ुअलाइज़ेशन के तरीके
2.8.3. मूल्यांकन के तरीके

2.9. ऑप्टीमाईजेशन

2.9.1. ऑप्टीमाईजेशन के तरीके
2.9.2. नियमितीकरण तकनीक
2.9.3. ग्राफ का उपयोग

2.10. हाइपरपैरामीटर

2.10.1. हाइपरपैरामीटर का चयन
2.10.2. पैरामीटर खोज
2.10.3. हाइपरपैरामीटर ट्यूनिंग

मॉड्यूल 3. न्यूरल नेटवर्क, डीप लर्निंग का आधार

3.1. डीप लर्निंग

3.1.1. डीप लर्निंग के प्रकार
3.1.2. डीप लर्निंग के अनुप्रयोग
3.1.3. डीप लर्निंग के फायदे और नुकसान

3.2. संचालन

3.2.1. जोड़
3.2.2. प्रोडक्शन
3.2.3. स्थानांतरण

3.3. परतें

3.3.1. इनपुट परत
3.3.2. क्लोक
3.3.3. आउटपुट परत

3.4. परतों और संचालन का संघ

3.4.1. वास्तुकला डिजाइन
3.4.2. परतों के बीच संबंध
3.4.3. आगे प्रसार

3.5. प्रथम न्यूरल नेटवर्क का निर्माण

3.5.1. नेटवर्क डिजाइन
3.5.2. भार स्थापित करें
3.5.3. नेटवर्क प्रशिक्षण

3.6. प्रशिक्षक और अनुकूलक

3.6.1. अनुकूलक चयन
3.6.2. हानि फ़ंक्शन की स्थापना
3.6.3. एक मीट्रिक स्थापित करना

3.7. न्यूरल नेटवर्क के सिद्धांतों का अनुप्रयोग

3.7.1. सक्रियण कार्य
3.7.2. बैकवर्ड प्रोपगेशन
3.7.3. पैरामीटर समायोजन

3.8. जैविक से कृत्रिम न्यूरॉन्स तक

3.8.1. जैविक न्यूरॉन्स की कार्यप्रणाली
3.8.2. आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस को ज्ञान का हस्तांतरण
3.8.3. दोनों के बीच संबंध स्थापित करें

3.9. केरस के साथ एमएलपी (मल्टीलेयर परसेप्ट्रॉन) का कार्यान्वयन

3.9.1. नेटवर्क संरचना की परिभाषा
3.9.2. मॉडल संकलन
3.9.3. मॉडल प्रशिक्षण

3.10. न्यूरल नेटवर्क के हाइपरपैरामीटर कोफ़ाइन ट्यूनिंग  करना

3.10.1. सक्रिय फ़ंक्शन का चयन
3.10.2. सीखने की दर निर्धारित करें
3.10.3. भार समायोजन

आपके पास सीखने के संसाधनों की एक विस्तृत श्रृंखला है दिन में 24 घंटे, सप्ताह में 7 दिन”