प्रस्तुति

कृत्रिम बुद्धिमत्ता के नवीनतम रुझानों पर खुद को अपडेट करें और डीप लर्निंग में विश्वविद्यालय एक्सपर्ट के साथ उन्नत मॉडल बनाने में विशेषज्ञता हासिल करें” 

कृत्रिम बुद्धिमत्ता  प्रौद्योगिकी की दुनिया में सबसे आशाजनक क्षेत्रों में से एक है और यह दुनिया को तेजी से बदल रहा है। डीप लर्निंग का उपयोग कंप्यूटर विज़न से लेकर मशीन ट्रांसलेशन तक अधिक से अधिक क्षेत्रों में किया जा रहा है और नौकरी के बाजार में इसकी मांग तेजी से बढ़ रही है। हालांकि, इसमें बहुत अधिक एल्गोरिथम संबंधी जटिलता है और इस क्षेत्र में प्रगति की तीव्र गति को देखते हुए, बड़ी संख्या में शैक्षणिक उपाधियां अप्रचलित हो गई हैं, जिसका आईटी पेशेवरों को नुकसान हो रहा है। 

सौभाग्य से, डीप लर्निंग में स्नातकोत्तर डिप्लोमा एक पूर्णतः अद्यतन शैक्षणिक कार्यक्रम है, जो डीप लर्निंग पर विशेष ध्यान देने के साथ कृत्रिम बुद्धिमत्ता  के क्षेत्र में उच्च स्तर की तैयारी प्रदान करता है। यह उपाधि छात्रों को इस क्षेत्र में परियोजनाएं विकसित करने तथा गहन शिक्षण एल्गोरिदम के संचालन में निपुणता प्राप्त करने के लिए आवश्यक ज्ञान और कौशल प्रदान करने के लिए डिज़ाइन की गई है। इसके लिए, वे स्वचालित शिक्षण के लिए कस्टम मॉडल या वेक्टर फ़ंक्शन के व्युत्पन्न बनाने के लिए टेंसरफ्लो के उपयोग के माध्यम से चलेंगे, साथ ही हगिंग फेस के ट्रांसफॉर्मर्स लाइब्रेरी की कार्यक्षमता का पता लगाएंगे। 

यह पाठ्यक्रम 100% ऑनलाइन है और इसमें पुनर्शिक्षण की नवीन शैक्षणिक पद्धति का उपयोग किया गया है, जो लक्षित पुनरावृत्ति के आधार पर छात्रों की व्यक्तिगत आवश्यकताओं के अनुरूप निरंतर फीडबैक और अनुकूलन पर आधारित है। डीप लर्निंग में स्नातकोत्तर डिप्लोमा शैक्षणिक संसाधनों को व्यवस्थित करने में लचीलापन भी प्रदान करता है, जिससे छात्रों को अपने शैक्षिक चक्र को अपनी आवश्यकताओं और कार्यक्रमों के अनुसार ढालने की सुविधा मिलती है।

गहन शिक्षण एल्गोरिदम की आकर्षक दुनिया में गोता लगाएँ और विशेषज्ञता हासिल करें जो आपको डेटा विज्ञान के क्षेत्र में उत्कृष्टता प्राप्त करने में सक्षम बनाएगी”   

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

  • डीप लर्निंग विशेषज्ञों द्वारा प्रस्तुत केस स्टडीज़ का विकास 
  • पुस्तक की ग्राफिक, योजनाबद्ध और अत्यंत व्यावहारिक विषय-वस्तु उन विषयों पर तकनीकी और व्यावहारिक जानकारी प्रदान 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 बहस मंच और व्यक्तिगत प्रतिबिंब कार्य 
  • इंटरनेट कनेक्शन वाले किसी भी स्थायी या पोर्टेबल उपकरण से विषय-वस्तु के एक्सेस की उपलब्धता 

कृत्रिम बुद्धिमत्ता में सर्वश्रेष्ठ पेशेवरों के साथ विशेषज्ञता हासिल करने का अवसर 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 प्रमुख समाजों और प्रतिष्ठित विश्वविद्यालयों के प्रसिद्ध विशेषज्ञ भी शामिल हैं।  

नवीनतम शैक्षिक प्रौद्योगिकी के साथ विकसित इसकी मल्टीमीडिया विषय-वस्तु, पेशेवरों को स्थितीय और प्रासंगिक शिक्षा प्रदान करेगी, अर्थात्, एक ऐसा अनुरूपित वातावरण जो वास्तविक स्थितियों में सीखने के लिए प्रोग्राम की गई एक गहन शिक्षा प्रदान करेगा।  

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।

अत्याधुनिक प्रशिक्षण का लाभ उठाएं जो आपको डिजिटल क्रांति का हिस्सा बनने और अपने पेशेवर भविष्य में बदलाव लाने की अनुमति देगा”

डीप लर्निंग के माध्यम से रोजमर्रा की समस्याओं को हल करने के लिए तंत्रिका नेटवर्क की वास्तुकला और उनके विभिन्न प्रकारों पर अपडेट प्राप्त करें”

पाठ्यक्रम

इस स्नातकोत्तर डिप्लोमा का शैक्षिक कार्यक्रम छात्रों को डीप लर्निंग के गणितीय सिद्धांतों से लेकर डीप न्यूरल नेटवर्क के प्रशिक्षण, डीप लर्निंग मॉडल के मूल्यांकन और परिणामों के विज़ुअलाइज़ेशन तक एक व्यापक शैक्षणिक पथ के माध्यम से मार्गदर्शन करेगा। पाठ्यक्रम व्यापक है और उपाधि के वर्चुअल कैम्पस पर उपलब्ध विभिन्न प्रकार के नवीन शिक्षण संसाधनों द्वारा पूरित है। 

डीप लर्निंग के सबसे अद्यतन और व्यापक दृष्टिकोण के साथ पाठ्यक्रम तक पहुंचें”  

मॉड्यूल 1. डीप लर्निंग के 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. नेस्टेड फ़ंक्शन 

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

1.3. श्रृंखला नियम 

1.3.1. नेस्टेड कार्यों डेरिवेटिव्स 
1.3.2. संयुक्त कार्यों के डेरिवेटिव 
1.3.3. व्युत्क्रम कार्य डेरिवेटिव्स 

1.4. एकाधिक इनपुट कार्य 

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

1.5. व्युत्पन्नों के एकाधिक इनपुट कार्य 

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. वेक्टर रैखिक कार्य 
1.6.2. नॉनलीनियर वेक्टर कार्य 
1.6.3. मैट्रिक्स वेक्टर कार्य 

1.7. मौजूदा कार्यों से नए कार्यों का निर्माण 

1.7.1. कार्य योग 
1.7.2. समग्र उत्पादन कार्य 
1.7.3. कार्य संरचना 

1.8. एकाधिक वेक्टर इनपुट वाले कार्य के व्युत्पन्न 

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 व्युत्पन्न: एक कदम और 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 एप्लीकेशन 
1.10.3. पैरामीटर ऑप्टीमाईजेशन 

मॉड्यूल 2. डीप लर्निंग सिद्धांत 

2.1. पर्यवेक्षित लर्निंग 

2.1.1. पर्यवेक्षित लर्निंग मशीन 
2.1.2. पर्यवेक्षित शिक्षण का उपयोग 
2.1.3. पर्यवेक्षित और अपर्यवेक्षित शिक्षा 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. ग्राफिक्स का उपयोग 

2.10. हाइपरपैरामीटर 

2.10.1. हाइपरपैरामीटर चयन 
2.10.2. पैरामीटर खोज 
2.10.3. हाइपरपैरामीटर सेटिंग 

मॉड्यूल 3. न्यूरल नेटवर्क, डीप लर्निंग का आधार    

3.1. डीप लर्निंग 

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

3.2. शल्य चिकित्सा 

3.2.1. जोड़ 
3.2.2. प्रोडक्शन 
3.2.3. स्थानांतरण 

3.3. परतें 

3.3.1. इनपुट परत 
3.3.2. छिपी परत 
3.3.3. आउटपुट परत 

3.4. परत बंधन और संचालन 

3.4.1. आर्किटेक्चरल डिजाइन 
3.4.2. इंटरलेयर कनेक्शन 
3.4.3. आगे प्रसार 

3.5. प्रथम तंत्रिका नेटवर्क का निर्माण 

3.5.1. नेटवर्क डिजाइन 
3.5.2. वज़न 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. मीट्रिक की स्थापना 

3.7. तंत्रिका नेटवर्क सिद्धांतों का एप्लीकेशन 

3.7.1. सक्रियण कार्य 
3.7.2. पिछड़ा प्रसार 
3.7.3. पैरामीटर सेटिंग्स  

3.8. जैविक से लेकर कृत्रिम तंत्रिका तक 

3.8.1. जैविक तंत्रिका की कार्यप्रणाली 
3.8.2. कृत्रिम न्यूरॉन्स में 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 परिभाषा 
3.9.2. मॉडल संकलन 
3.9.3. मॉडल प्रशिक्षण 

3.10. न्यूरल नेटवर्क के लिए हाइपरपैरामीटर्स को ठीक करना    

3.10.1. सक्रियण फ़ंक्शन का चयन 
3.10.2. सीखने की दरनिर्धारित करना 
3.10.3. वजन समायोजन

स्नातकोत्तर डिप्लोमा की नवीन विषय-वस्तु के माध्यम से एआई मॉडलों में फाइन ट्यूनिंग के एप्लीकेशन में विशेषज्ञता प्राप्त करें”  

डीप लर्निंग में स्नातकोत्तर डिप्लोमा

डीप लर्निंग आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का एक अनुशासन है जिसके तहत एल्गोरिदम खुद से सीखते हैं। यह एक ऐसी तकनीक है जिसने मशीनों द्वारा सूचना को प्रोसेस करने और उसका विश्लेषण करने के तरीके में क्रांति ला दी है। यह हाल ही में हुई कई तकनीकी प्रगति में मौजूद है। डीप लर्निंग में इस स्नातकोत्तर डिप्लोमा में, आपको इस तकनीक को विभिन्न क्षेत्रों में समझने और लागू करने के लिए आवश्यक उपकरण मिलेंगे।

इस कार्यक्रम में छात्र डीप न्यूरल नेटवर्क आर्किटेक्चर, डेटा प्रीप्रोसेसिंग तकनीक, प्रशिक्षण और मॉडल मूल्यांकन के बारे में जानेंगे। साथ ही कंप्यूटर विज़न, नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग और रोबोटिक्स जैसे विभिन्न क्षेत्रों में एप्लीकेशन्स के बारे में भी जानेंगे। छात्र इस अनुशासन का समर्थन करने वाले गणितीय आधारों, जैसे कि कैलकुलस और सांख्यिकी के बारे में भी अपनी समझ को गहरा करेंगे। छात्र सबसे मौजूदा उपकरणों का उपयोग करके डीप लर्निंग मॉडल को डिज़ाइन और प्रशिक्षित करने के कौशल विकसित करेंगे।