शिक्षा में एआई अनुकूली, छात्र-केंद्रित शिक्षा को बढ़ावा देता है, एक अधिक प्रभावी और समृद्ध शैक्षिक वातावरण को बढ़ावा देता है। अभी दाखिला लें!” 

शिक्षा में कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) का अनुप्रयोग एक अमूल्य उपकरण के रूप में उभरा है, जिसने छात्रों के ज्ञान तक पहुंचने के तरीके और शिक्षकों द्वारा शिक्षण प्रक्रिया का प्रबंधन करने के तरीके में क्रांति ला दी है। व्यक्तिगत आवश्यकताओं के अनुसार शैक्षिक विषय-वस्तु को अपनाने वाले बुद्धिमान एल्गोरिदम की बदौलत सीखने का निजीकरण अधिक सुलभ हो गया है। यह न केवल दक्षता को अधिकतम करता है, बल्कि सीखने की गति और शैली में अंतर को भी संबोधित करता है।

इस कारण से, TECH ने शिक्षा में कृत्रिम बुद्धिमत्ता में इस पेशेवर स्नातकोत्तर उपाधि को विकसित किया है, जिसके माध्यम से यह न केवल एआई के अधिक तकनीकी पहलुओं को संबोधित करेगा, बल्कि संबंधित नैतिक, कानूनी और सामाजिक विचारों को भी संबोधित करेगा। इसके अलावा, क्लास में एआई परियोजनाओं के विकास पर व्यावहारिक फोकस शिक्षकों को शैक्षिक वातावरण में प्रभावी कार्यान्वयन के लिए ठोस कौशल से लैस करेगा।

इसके अलावा, स्नातक जेनेरिक एआई के साथ शिक्षण अभ्यास की जांच करेंगे, जिसमें सीखने के वैयक्तिकरण और निरंतर सुधार पर ध्यान केंद्रित किया जाएगा, जो शैक्षिक प्रक्रिया में अनुकूलन क्षमता के प्रमुख पहलू हैं। अंत में, शिक्षा के लिए एआई में उभरते रुझानों का विश्लेषण किया जाएगा, यह सुनिश्चित करते हुए कि प्रतिभागियों को शैक्षिक प्रौद्योगिकी में नवीनतम नवाचारों के बारे में पता है। 

इस तरह, कार्यक्रम तकनीकी ज्ञान, व्यावहारिक कौशल और एक नैतिक और चिंतनशील परिप्रेक्ष्य का एक संतुलित संयोजन प्रदान करेगा, जो खुद को शिक्षा में एआई की चुनौतियों और अवसरों को संबोधित करने में सक्षम विशेष पेशेवरों में एक नेता के रूप में स्थापित करेगा। 

TECH ने एक व्यापक कार्यक्रम तैयार किया है जो रीलर्निंग पद्धति पर आधारित है। यह शैक्षणिक पद्धति इष्टतम समझ सुनिश्चित करने के लिए आवश्यक अवधारणाओं की पुनरावृत्ति पर केंद्रित है। इसी तरह, पहुंच महत्वपूर्ण है, क्योंकि किसी भी समय विषय-वस्तु तक पहुंचने के लिए इंटरनेट कनेक्शन के साथ केवल एक इलेक्ट्रॉनिक उपकरण की आवश्यकता होती है, जिससे व्यक्तिगत रूप से उपस्थित होने या पूर्व-स्थापित शेड्यूल में समायोजित होने की आवश्यकता समाप्त हो जाती है।  

एआई त्वरित प्रतिक्रिया की सुविधा प्रदान करता है, जिससे शिक्षकों को सुधार के क्षेत्रों की पहचान करने और व्यक्तिगत सहायता प्रदान करने की अनुमति मिलती है”   

यह शिक्षा में कृत्रिम बुद्धिमत्ता में स्नातकोत्तर उपाधि बाजार का सबसे पूर्ण और अद्यतन कार्यक्रम प्रदान करता है। इसकी सबसे उल्लेखनीय विशेषताएं हैैं:

• शिक्षा में कृत्रिम बुद्धिमत्ता के विशेषज्ञों द्वारा प्रस्तुत केस स्टडीज का विकास
• पुस्तक की ग्राफिक, योजनाबद्ध और व्यावहारिक विषय-वस्तु उन विषयों पर सैद्धांतिक और व्यावहारिक जानकारी प्रदान 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 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

आप मशीन लर्निंग के साथ प्रोग्रामिंग से लेकर वीडियो गेम और रोबोटिक्स में उपयोग तक क्लासेज में एआई परियोजनाओं का प्रबंधन करेंगे” 

 

कार्यक्रम के शिक्षण स्टाफ में क्षेत्र के पेशेवर शामिल हैं जो इस शैक्षिक कार्यक्रम में अपने कार्य अनुभव का योगदान देते हैं, साथ ही अग्रणी 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 अनुरूपित 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 पाठ्यक्रम के दौरान उत्पन्न होने वाली विभिन्न पेशेवर अभ्यास स्थितियों को हल करने का प्रयास करना चाहिए। इस उद्देश्य के लिए, छात्रों को प्रसिद्ध और अनुभवी विशेषज्ञों द्वारा बनाई गई एक अभिनव इंटरैक्टिव वीडियो प्रणाली द्वारा सहायता प्रदान की जाएगी।    

इस 100% ऑनलाइन कार्यक्रम के माध्यम से, आप शैक्षिक गतिविधियों की योजना, कार्यान्वयन और मूल्यांकन में जेनेरिक एआई टूल को एकीकृत करेंगे”

मल्टीमीडिया संसाधनों की व्यापक लाइब्रेरी की बदौलत आप ऑगमेंटेड/वर्चुअल रियलिटी जैसी सबसे अत्याधुनिक एआई तकनीकों में महारत हासिल कर लेंगे”

कार्यक्रम में विशिष्ट मॉड्यूल शामिल हैं, जैसे "शिक्षा में एआई की नैतिकता और विधान" और "जनरेटिव एआई के साथ शिक्षण अभ्यास", जवाबदेही और सीखने के वैयक्तिकरण के प्रति अपनी प्रतिबद्धता को प्रदर्शित करता है। इसके अलावा, शिक्षा के लिए एआई में उभरते रुझानों की खोज यह सुनिश्चित करेगी कि शिक्षक संवर्धित वास्तविकता (एआर) से लेकर भविष्य कहनेवाला विश्लेषण तक, नवीनतम नवाचारों को अपनी शैक्षणिक प्रथाओं में एकीकृत करने के लिए तैयार हैं। नैतिक नींव, व्यावहारिक अनुप्रयोग और अत्याधुनिक प्रौद्योगिकियों के समावेश का यह संयोजन स्नातकों को उनके पेशेवर करियर को आगे बढ़ाने के लिए विशिष्ट ज्ञान और कौशल के अधिग्रहण को बढ़ावा देगा। 

यह पेशेवर स्नातकोत्तर उपाधि शैक्षिक परियोजनाओं के विकास में व्यावहारिक दृष्टिकोण के साथ कृत्रिम बुद्धिमत्ता के तकनीकी पहलुओं को जोड़ती है”

मॉ`ड्यूल 1. कृत्रिम बुद्धिमत्ता के मूल सिद्धांत

1.1. कृत्रिम बुद्धिमत्ता का इतिहास 

1.1.1. हम कृत्रिम बुद्धिमत्ता के बारे में कब बात करना शुरू करते हैं?  
1.1.2. फिल्म में सन्दर्भ 
1.1.3. कृत्रिम बुद्धिमत्ता का महत्व 
1.1.4. ऐसी प्रौद्योगिकियाँ जो कृत्रिम बुद्धिमत्ता को सक्षम और समर्थन करती हैं 

1.2. खेलों में कृत्रिम बुद्धिमत्ता 

1.2.1. गेम थ्योरी 
1.2.2. मिनिमैक्स और अल्फा-बीटा प्रूनिंग 
1.2.3. सिम्युलेशन: मोंटे कार्लो 

1.3. तंत्रिका नेटवर्क 

1.3.1. जैविक बुनियादी बातें 
1.3.2. कम्प्यूटेशनल मॉडल 
1.3.3. पर्यवेक्षित और अपर्यवेक्षित तंत्रिका नेटवर्क 
1.3.4. सरल परसेप्ट्रॉन 
1.3.5. मल्टीलेयर परसेप्ट्रॉन 

1.4. उत्पत्तिमूलक  एल्गोरिदम 

1.4.1. इतिहास 
1.4.2. जैविक आधार 
1.4.3. प्रॉब्लेम कोडिंग 
1.4.4. प्रारंभिक जनसंख्या का सृजन 
1.4.5. मुख्य एल्गोरिथम और उत्पत्तिमूलक  ऑपरेटर 
1.4.6. व्यक्तियों का मूल्यांकन: फिट्नस 

1.5. थिसॉरी, शब्दावली, वर्गीकरण 

1.5.1. शब्दावली 
1.5.2. वर्गीकरण 
1.5.3. शब्दकोष संबंधी 
1.5.4. ओण्टोलॉजी 
1.5.5. ज्ञान प्रतिनिधित्व सिमेंटिक वेब 

1.6. सेमांटिक वेब 

1.6.1. विशिष्टताएँ आरडीएफ, आरडीएफएस और ओडब्लूएल 
1.6.2. अनुमान/तर्क 
1.6.3. लिंक किया गया डेटा 

1.7. विशेषज्ञ प्रणालियाँ और डीएसएस 

1.7.1. विशेषज्ञ प्रणालियां 
1.7.2. निर्णय समर्थन प्रणाली 

1.8. चैटबॉट और वर्चुअल असिस्टेंट  

1.8.1. सहायकों के प्रकार: आवाज और पाठ सहायक  
1.8.2. एक सहायक के विकास के लिए मौलिक भाग: इरादे, संस्थाएं और संवाद प्रवाह 
1.8.3. इंटीग्रेशन: वेब, स्लैक, व्हाट्सएप, फेसबुक 
1.8.4. सहायक विकास उपकरण: संवाद प्रवाह, वाटसन सहायक  

1.9. एआई कार्यान्वयन रणनीति 

1.10. कृत्रिम बुद्धिमत्ता का भविष्य  
1.10.1. एल्गोरिदम का उपयोग करके भावनाओं का पता लगाने का तरीका समझें  
1.10.2. व्यक्तित्व का निर्माण: भाषा, अभिव्यक्ति और विषय वस्तु  
1.10.3. कृत्रिम बुद्धिमत्ता के रुझान  
1.10.4. कुछ विचार

मॉ`ड्यूल 2. डेटा के प्रकार और जीवन चक्र 

2.1. आंकड़े  

2.1.1. सांख्यिकी। वर्णनात्मक सांख्यिकी, सांख्यिकीय अनुमान  
2.1.2. जनसंख्या, नमूना, व्यक्तिगत  
2.1.3. वेरिएबल्स परिभाषा, मापन स्केल  

2.2. डेटा सांख्यिकी के प्रकार  

2.2.1. प्रकार के अनुसार  

2.2.1.1. मात्रात्मक: सतत डेटा और असतत डेटा  
2.2.1.2. गुणात्मक। द्विपद डेटा, नाममात्र डेटा और क्रमवाचक डेटा 

2.2.2. उनके आकार के अनुसार   

2.2.2.1. संख्यात्मक  
2.2.2.2. टेक्स्ट:   
2.2.2.3. तार्किक  

2.2.3. इसके स्रोत के अनुसार  

2.2.3.1. प्राथमिक  
2.2.3.2. माध्यमिक  

2.3. डेटा का जीवन चक्र  

2.3.1. चक्र के चरण  
2.3.2. चक्र के मील के पत्थर  
2.3.3. निष्पक्ष सिद्धांत  

2.4. चक्र के प्रारंभिक चरण  

2.4.1. लक्ष्य की परिभाषा  
2.4.2. संसाधन आवश्यकताओं का निर्धारण  
2.4.3. गैंट चार्ट  
2.4.4. डेटा संरचना  

2.5. डेटा संग्रह  

2.5.1. डेटा संग्रह की प्रणाली  
2.5.2. डेटा संग्रह उपकरणें  
2.5.3. डेटा संग्रह चैनलें  

2.6. डेटा की सफाई  

2.6.1. डेटा सफाई के चरण  
2.6.2. डेटा गुणवत्ता  
2.6.3. डेटा हेरफेर (आर के साथ)  

2.7. डेटा विश्लेषण, व्याख्या और परिणामों का मूल्यांकन  

2.7.1. सांख्यिकीय उपाय  
2.7.2. संबंध सूचकांक  
2.7.3. डेटा माइनिंग  

2.8. डेटावेयरहाउस  

2.8.1. वे तत्व जो इसे बनाते हैं  
2.8.2. डिजाइन  
2.8.3. विचारणीय पहलू  

2.9. डेटा उपलब्धता  

2.9.1. पहुँच  
2.9.2. उपयोग  
2.9.3. सुरक्षा  

2.10. नियामक ढांचा 

2.10.1. डेटा संरक्षण कानून  
2.10.2. अच्छे आचरण  
2.10.3. अन्य नियामक पहलू 

मॉ`ड्यूल 3. कृत्रिम बुद्धिमत्ता में डेटा 

3.1. डेटा विज्ञान 

3.1.1. डेटा विज्ञान 
3.1.2. डेटा वैज्ञानिकों के लिए उन्नत उपकरण 

3.2. डेटा, सूचना और ज्ञान 

3.2.1. डेटा, सूचना और ज्ञान  
3.2.2. डेटा के प्रकार 
3.2.3. डेटा स्रोत 

3.3. डेटा से सूचना तक  

3.3.1. डेटा विश्लेषण 
3.3.2. विश्लेषण के प्रकार 
3.3.3. डेटासेट से जानकारी निकालना 

3.4. विज़ुअलाइज़ेशन के माध्यम से जानकारी निकालना 

3.4.1. एक विश्लेषण उपकरण के रूप में विज़ुअलाइज़ेशन 
3.4.2. विज़ुअलाइज़ेशन के तरीके  
3.4.3. डेटा सेट का विज़ुअलाइज़ेशन 

3.5. डेटा गुणवत्ता 

3.5.1. गुणवत्ता डेटा 
3.5.2. डेटा की सफाई  
3.5.3. बुनियादी डेटा प्री-प्रोसेसिंग 

3.6. डेटासेट 

3.6.1. डेटासेट संवर्धन 
3.6.2. आयामीता का अभिशाप 
3.6.3. हमारे डेटा सेट का संशोधन 

3.7. असंतुलित होना  

3.7.1. असंतुलन की श्रेणियाँ 
3.7.2. असंतुलित शमन तकनीक 
3.7.3. डेटासेट को संतुलित करना 

3.8. अप्रशिक्षित मॉडल  

3.8.1. अप्रशिक्षित मॉडल 
3.8.2. तरीके 
3.8.3. अप्रशिक्षित मॉडल के साथ वर्गीकरण 

3.9. पर्यवेक्षित मॉडल 

3.9.1. पर्यवेक्षित मॉडल 
3.9.2. तरीके 
3.9.3. पर्यवेक्षित मॉडल के साथ वर्गीकरण 

3.10. उपकरण और अच्छे अभ्यास 

3.10.1. डेटा वैज्ञानिकों के लिए अच्छे अभ्यास 
3.10.2. सबसे अच्छा मॉडल  
3.10.3. उपयोगी उपकरण 

मॉ`ड्यूल 4. डेटा माइनिंग। चयन, पूर्व-संस्करण और परिवर्तन 

4.1. सांख्यिकीय अनुमान 

4.1.1. वर्णनात्मक सांख्यिकी बनाम सांख्यिकीय अनुमान 
4.1.2. पैरामीट्रिक प्रक्रियाएं 
4.1.3. गैर-पैरामीट्रिक प्रक्रियाएं 

4.2. खोजपूर्ण विश्लेषण 

4.2.1. विवरणात्मक विश्लेषण  
4.2.2. विसुअलाईज़शन 
4.2.3. डेटा तैयारी 

4.3. डेटा तैयारी 

4.3.1. इंटीग्रेशन और डेटा सफ़ाई  
4.3.2. डेटा का सामान्यीकरण 
4.3.3. गुण परिवर्तन  

4.4. लुप्त मूल्य 

4.4.1. लुप्त मूल्यों का उपचार 
4.4.2. अधिकतम संभावना प्रतिरूपण विधियाँ 
4.4.3. मशीन लर्निंग का उपयोग कर गुम मूल्य प्रतिरूपण 

4.5. डेटा में शोर  

4.5.1. शोर वर्ग और गुण 
4.5.2. शोर फ़िल्टरिंग  
4.5.3. शोर का प्रभाव 

4.6. आयामीता का अभिशाप 

4.6.1. ओवरसैंपलिंग 
4.6.2. अवर 
4.6.3. बहुआयामी डेटा कटौती 

4.7. सतत से असतत गुण तक 

4.7.1. सतत डेटा बनाम. विवेकशील डेटा 
4.7.2. विवेकाधीन प्रक्रिया 

4.8. आंकड़ा  

4.8.1. डेटा चयन  
4.8.2. संभावनाएँ और चयन मानदंड 
4.8.3. चयन के तरीके  

4.9. उदाहरण चयन 

4.9.1. उदाहरण चयन के लिए तरीके 
4.9.2. प्रोटोटाइप चयन 
4.9.3. उदाहरण चयन के लिए उन्नत तरीके 

4.10. बड़े डेटा वातावरण में डेटा प्री-प्रोसेसिंग 

मॉ`ड्यूल 5. कृत्रिम बुद्धिमत्ता में एल्गोरिदम और जटिलता 

5.1. एल्गोरिथम डिज़ाइन रणनीतियों का परिचय 

5.1.1. प्रत्यावर्तन 
5.1.2. फूट डालो और राज करो 
5.1.3. अन्य रणनीतियाँ 

5.2. एल्गोरिदम की दक्षता और विश्लेषण 

5.2.1. दक्षता के उपाय 
5.2.2. इनपुट का आकार मापना 
5.2.3. निष्पादन समय मापना 
5.2.4. सबसे खराब, सबसे अच्छा और औसत मामला 
5.2.5. स्पर्शोन्मुख संकेतन 
5.2.6. नॉन-रिकर्सिव एल्गोरिदम के गणितीय विश्लेषण के लिए मानदंड 
5.2.7. पुनरावर्ती एल्गोरिदम का गणितीय विश्लेषण 
5.2.8. एल्गोरिदम का अनुभवजन्य विश्लेषण 

5.3. छँटाई एल्गोरिदम 

5.3.1. छँटाई की अवधारणा 
5.3.2. बुलबुला छँटाई 
5.3.3. चयन के आधार पर छँटाई 
5.3.4. सम्मिलन के आधार पर छँटाई 
5.3.5. मर्ज़ सॉर्ट 
5.3.6. जल्दी से सुलझाएं 

5.4. पेड़ों के साथ एल्गोरिदम 

5.4.1. वृक्ष संकल्पना 
5.4.2. बाइनरी पेड़ 
5.4.3. वृक्ष पथ 
5.4.4. अभिव्यक्ति का प्रतिनिधित्व 
5.4.5. बाइनरी ट्री का ऑर्डर दिया गया 
5.4.6. संतुलित बाइनरी पेड़ 

5.5. हीप्स का उपयोग करने वाले एल्गोरिदम 

5.5.1. हीप्स 
5.5.2. हीपसॉर्ट एल्गोरिथम 
5.5.3. प्राथमिकता कतारें 

5.6. ग्राफ़ एल्गोरिदम 

5.6.1. प्रतिनिधित्व 
5.6.2. चौड़ाई में ट्रैवर्सल 
5.6.3. गहराई यात्रा 
5.6.4. टोपोलॉजिकल सॉर्टिंग 

5.7. लालची एल्गोरिदम 

5.7.1. ग्रीडी रणनीति 
5.7.2. ग्रीडी रणनीति के तत्व 
5.7.3. मुद्रा विनिमय 
5.7.4. यात्री की समस्या 
5.7.5. बैकपैक समस्या 

5.8. न्यूनतम पथ खोज 

5.8.1. न्यूनतम पथ समस्या 
5.8.2. नकारात्मक चाप और चक्र 
5.8.3. डिज्क्स्ट्रा का एल्गोरिदम 

5.9. ग्राफ़ पर ग्रीडी एल्गोरिदम 

5.9.1. न्यूनतम आवरण वाला ट्री 
5.9.2. प्राइम का एल्गोरिदम 
5.9.3. क्रुस्कल का एल्गोरिदम 
5.9.4. जटिलता विश्लेषण 

5.10. बैक ट्रैकिंग 

5.10.1. बैक ट्रैकिंग 
5.10.2. वैकल्पिक तकनीकें 

मॉ`ड्यूल 6. इंटेलिजेंट सिस्टम 

6.1. एजेंट सिद्धांत 

6.1.1. अवधारणा की इतिहास 
6.1.2. एजेंट परिभाषा 
6.1.3. कृत्रिम बुद्धिमत्ता में एजेंट 
6.1.4. सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग में एजेंट 

6.2. एजेंट आर्किटेक्चर 

6.2.1. एक एजेंट की तर्क प्रक्रिया 
6.2.2. प्रतिक्रियाशील एजेंट 
6.2.3. डिडक्टिव एजेंट 
6.2.4. हाइब्रिड एजेंट 
6.2.5. तुलना 

6.3. सूचना और ज्ञान 

6.3.1. डेटा, सूचना और ज्ञान के बीच अंतर 
6.3.2. डेटा गुणवत्ता मूल्यांकन 
6.3.3. डेटा संग्रह प्रणाली 
6.3.4. सूचना प्राप्ति के तरीके 
6.3.5. ज्ञान प्राप्ति के तरीके 

6.4. ज्ञान निरूपण 

6.4.1. ज्ञान प्रतिनिधित्व का महत्व 
6.4.2. भूमिकाओं के अनुसार ज्ञान प्रतिनिधित्व की परिभाषा 
6.4.3. ज्ञान प्रतिनिधित्व सुविधाएँ 

6.5. ओण्टोलॉजी 

6.5.1. मेटाडेटा का परिचय 
6.5.2. ऑन्टोलॉजी की दार्शनिक अवधारणा 
6.5.3. ऑन्टोलॉजी की कंप्यूटिंग अवधारणा 
6.5.4. डोमेन ऑन्टोलॉजी और उच्च-स्तरीय ऑन्टोलॉजी 
6.5.5. ऑन्टोलॉजी कैसे बनाएं 

6.6. ओन्टोलॉजी भाषाएँ और ओन्टोलॉजी निर्माण सॉफ्टवेयर 

6.6.1. ट्रिपल आरडीएफ, टर्टल और एन 
6.6.2. आरडीएफ स्कीमा 
6.6.3. ओडब्लूएल् 
6.6.4. एस्पीएआरक्यूएल् 
6.6.5. ओन्टोलॉजी क्रिएशन टूल्स का परिचय 
6.6.6. प्रोतएजे को स्थापित करना और उसका उपयोग करना 

6.7. सेमांटिक वेब 

6.7.1. सिमेंटिक वेब की वर्तमान और भविष्य की स्थिति 
6.7.2. सिमेंटिक वेब अनुप्रयोग 

6.8. अन्य ज्ञान प्रतिनिधित्व मॉडल 

6.8.1. शब्दावली 
6.8.2. वैश्विक विज़न 
6.8.3. वर्गीकरण 
6.8.4. शब्दकोष संबंधी 
6.8.5. फोल्क्सोनॉमी 
6.8.6. तुलना 
6.8.7. दिमागी मानचित्र 

6.9. ज्ञान प्रतिनिधित्व मूल्यांकन और इनग्रैशन 

6.9.1. शून्य-ऑर्डर लॉजिक 
6.9.2. प्रथम-ऑर्डर लॉजिक 
6.9.3. वर्णनात्मक लॉजिक 
6.9.4. विभिन्न प्रकार के तर्क के बीच संबंध 
6.9.5. प्रस्तावना: प्रथम-क्रम लॉजिक पर आधारित प्रोग्रामिंग 

6.10. सिमेंटिक रीज़नर्स, ज्ञान-आधारित प्रणालियाँ और विशेषज्ञ प्रणालियाँ 

6.10.1. तर्ककर्ता की अवधारणा 
6.10.2. तर्ककर्ता अनुप्रयोग 
6.10.3. ज्ञान-आधारित प्रणालियाँ 
6.10.4. एम्ह्वाइसीआईएन् विशेषज्ञ प्रणालियों का इतिहास 
6.10.5. विशेषज्ञ प्रणाली तत्व और वास्तुकला 
6.10.6. विशेषज्ञ प्रणालियाँ बनाना 

मॉ`ड्यूल 7. मशीन लर्निंग और डेटा माइनिंग 

7.1. ज्ञान खोज प्रक्रियाओं और मशीन लर्निंग की बुनियादी अवधारणाओं का परिचय 

7.1.1. ज्ञान खोज प्रक्रियाओं की प्रमुख अवधारणाएँ 
7.1.2. ज्ञान खोज प्रक्रियाओं का ऐतिहासिक परिप्रेक्ष्य 
7.1.3. ज्ञान खोज प्रक्रियाओं के चरण 
7.1.4. ज्ञान खोज प्रक्रियाओं में प्रयुक्त तकनीकें 
7.1.5. अच्छे मशीन लर्निंग मॉडल के लक्षण 
7.1.6. मशीन लर्निंग सूचना के प्रकार 
7.1.7. बुनियादी शिक्षण अवधारणाएँ 
7.1.8. बिना पर्यवेक्षण के सीखने की बुनियादी अवधारणाएँ 

7.2. डेटा अन्वेषण और प्री-प्रोसेसिंग 

7.2.1. डाटा प्रासेसिंग 
7.2.2. डेटा विश्लेषण प्रवाह में डेटा प्रोसेसिंग 
7.2.3. डेटा के प्रकार 
7.2.4. डेटा परिवर्तन 
7.2.5. सतत चरों का विज़ुअलाइज़ेशन और अन्वेषण 
7.2.6. श्रेणीबद्ध चर का विज़ुअलाइज़ेशन और अन्वेषण 
7.2.7. सहसंबंध उपाय 
7.2.8. सर्वाधिक सामान्य ग्राफ़िक अभ्यावेदन 
7.2.9. बहुभिन्नरूपी विश्लेषण और आयामी कमी का परिचय 

7.3. निर्णय के पेड़ 

7.3.1. आईडी एल्गोरिदम 
7.3.2. एल्गोरिथम सी 
7.3.3. ओवरट्रेनिंग और प्रूनिंग 
7.3.4. परिणाम विश्लेषण 

7.4. क्लासिफायर का मूल्यांकन 

7.4.1. कन्फ्यूजन मैट्रिक्स 
7.4.2. संख्यात्मक मूल्यांकन मैट्रिक्स 
7.4.3. कप्पा आँकड़ा 
7.4.4. आरओसी वक्र 

7.5. वर्गीकरण नियम 

7.5.1. नियम मूल्यांकन उपाय 
7.5.2. ग्राफिक प्रतिनिधित्व का परिचय 
7.5.3. अनुक्रमिक ओवरले एल्गोरिदम 

7.6. तंत्रिका नेटवर्क 

7.6.1. बुनियादी अवधारणाएं 
7.6.2. सरल तंत्रिका नेटवर्क 
7.6.3. बैकप्रॉपैगेशन एल्गोरिथम 
7.6.4. आवर्ती तंत्रिका नेटवर्क का परिचय 

7.7. बायेसियन विधियाँ 

7.7.1. बुनियादी संभाव्यता अवधारणाएँ 
7.7.2. बेयस प्रमेय 
7.7.3. नादान बेयस 
7.7.4. बायेसियन नेटवर्क का परिचय 

7.8. प्रतिगमन और सतत प्रतिक्रिया मॉडल 

7.8.1. सरल रेखीय प्रतिगमन 
7.8.2. मल्टीपल रैखिक रिग्रेशन 
7.8.3. संभार तन्त्र परावर्तन 
7.8.4. प्रतिगमन पेड़ 
7.8.5. सपोर्ट वेक्टर मशीनों (एसवीएम) का परिचय 
7.8.6. फिट रहने के उपाय 

7.9. क्लस्टरिंग 

7.9.1. बुनियादी अवधारणाएं 
7.9.2. पदानुक्रमित क्लस्टरिंग 
7.9.3. संभाव्य तरीके 
7.9.4. ईएम एल्गोरिदम 
7.9.5. बी-क्यूब्ड विधि 
7.9.6. निहित तरीके 

7.10 टेक्स्ट माइनिंग और प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) 

7.10.1. बुनियादी अवधारणाएं 
7.10.2. कॉर्पस निर्माण 
7.10.3. विवरणात्मक विश्लेषण 
7.10.4. भावनाओं के विश्लेषण का परिचय 

मॉ`ड्यूल 8. तंत्रिका नेटवर्क, गहन शिक्षणका आधार 

8.1. डीप लर्निंग 

8.1.1. गहन शिक्षण के प्रकार 
8.1.2. गहन शिक्षण के अनुप्रयोग 
8.1.3. डीप लर्निंग के फायदे और नुकसान 

8.2. सर्जरी 

8.2.1. जोड़ 
8.2.2. Product 
8.2.3. स्थानांतरण 

8.3. परतें 

8.3.1. इनपुट परत 
8.3.2. हिडन लेयर 
8.3.3. आउटपुट परत 

8.4. परत बंधन और संचालन 

8.4.1. वास्तुकला डिजाइन 
8.4.2. परतों के बीच संबंध 
8.4.3. आगे प्रसार 

8.5. प्रथम तंत्रिका नेटवर्क का निर्माण 

8.5.1. नेटवर्क डिजाइन 
8.5.2. वज़न स्थापित करें 
8.5.3. नेटवर्क प्रशिक्षण

8.6. प्रशिक्षक और अनुकूलक 

8.6.1. अनुकूलक चयन 
8.6.2. हानि फ़ंक्शन की स्थापना 
8.6.3. एक मीट्रिक स्थापित करना 

8.7. तंत्रिका नेटवर्क के सिद्धांतों का अनुप्रयोग 

8.7.1. सक्रियण कार्य 
8.7.2. पिछड़ा प्रसार 
8.7.3. पैरामीटर समायोजन 

8.8. जैविक से लेकर कृत्रिम तंत्रिका तक 

8.8.1. जैविक तंत्रिका की कार्यप्रणाली 
8.8.2. कृत्रिम तंत्रिका को ज्ञान का हस्तांतरण 
8.8.3. दोनों के बीच संबंध स्थापित करें 

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

8.9.1. नेटवर्क संरचना की परिभाषा 
8.9.2. मॉडल संकलन 
8.9.3. मॉडल प्रशिक्षण 

8.10. तंत्रिका नेटवर्क के हाइपरपैरामीटर कोफ़ाइन ट्यूनिंग  करना 

8.10.1. सक्रियण फ़ंक्शन का चयन 
8.10.2. सीखने की दर निर्धारित करें 
8.10.3. वज़न का समायोजन 

मॉ`ड्यूल 9. डीप तंत्रिका नेटवर्क प्रशिक्षण 

9.1. ग्रेडिएंट समस्याएँ 

9.1.1. ग्रेडियेंट अनुकूलन तकनीक 
9.1.2. स्टोकेस्टिक ग्रेजुएट्स 
9.1.3. वज़न आरंभीकरण तकनीकें 

9.2. पूर्व-प्रशिक्षित परतों का पुन: उपयोग 

9.2.1. स्थानांतरण प्रशिक्षण सीखना 
9.2.2. सुविधा निकालना 
9.2.3. डीप लर्निंग 

9.3. अनुकूलक 

9.3.1. स्टोकेस्टिक ग्रेडिएंट डिसेंट ऑप्टिमाइज़र 
9.3.2. ऑप्टिमाइज़र एडम और आरएमएसप्रॉप 
9.3.3. क्षण अनुकूलक 

9.4. सीखने की दर प्रोग्रामिंग 

9.4.1. स्वचालित सीखने की दर नियंत्रण 
9.4.2. सीखने के चक्र 
9.4.3. स्मूथिंग शर्तें 

9.5. ओवरफिटिंग 

9.5.1. पार सत्यापन 
9.5.2. नियमितीकरण 
9.5.3. मूल्यांकन मेट्रिक्स 

9.6. व्यावहारिक दिशानिर्देश 

9.6.1. मॉडल डिज़ाइन 
9.6.2. मेट्रिक्स और मूल्यांकन मापदंडों का चयन 
9.6.3. परिकल्पना परीक्षण 

9.7. स्थानांतरण सीखना 

9.7.1. स्थानांतरण प्रशिक्षण सीखना 
9.7.2. सुविधा निकालना 
9.7.3. डीप लर्निंग 

9.8. डेटा संवर्धन 

9.8.1. इमेज परिवर्तन 
9.8.2. सिंथेटिक डेटा जनरेशन 
9.8.3. टेक्स्ट परिवर्तन 

9.9. ट्रांसफर लर्निंग का व्यावहारिक अनुप्रयोग 

9.9.1. स्थानांतरण प्रशिक्षण सीखना 
9.9.2. सुविधा निकालना 
9.9.3. डीप लर्निंग 

9.10. नियमितीकरण 

9.10.1. एल और एल 
9.10.2. अधिकतम एन्ट्रापी द्वारा नियमितीकरण 
9.10.3. ड्रॉप आउट 

मॉ`ड्यूल 10. टेंसरफ़्लो के साथ मॉडल अनुकूलन और प्रशिक्षण 

10.1. टेंसरफ़्लो 

10.1.1. टेंसरफ़्लो लाइब्रेरी का उपयोग 
10.1.2. टेन्सरफ़्लो के साथ मॉडल प्रशिक्षण 
10.1.3. टेंसरफ़्लो में ग्राफ के साथ संचालन 

10.2. टेंसरफ़्लो और नमपाइ 

10.2.1. टेंसरफ़्लो के लिए नमपाइ कंप्यूटिंग वातावरण 
10.2.2. टेंसरफ़्लो के साथ नमपाई एरेज़ का उपयोग करना 
10.2.3. टेंसरफ़्लो ग्राफ के लिए नमपाइ संचालन 

10.3. एल्गोरिदम मॉडल अनुकूलन और प्रशिक्षण 

10.3.1. टेंसरफ़्लो के साथ कस्टम मॉडल बनाना 
10.3.2. प्रशिक्षण मापदंडों का प्रबंधन 
10.3.3. प्रशिक्षण के लिए अनुकूलन तकनीकों का उपयोग 

10.4. टेन्सरफ़्लो विशेषताएँ और ग्राफ़ 

10.4.1. टेंसरफ़्लो के साथ कार्य 
10.4.2. मॉडल प्रशिक्षण के लिए ग्राफ़ का उपयोग 
10.4.3. टेंसरफ़्लो संचालन के साथ ग्राफ़िक्स अनुकूलन 

10.5. टेंसरफ्लोके साथ डेटा लोड करना और प्रीप्रोसेसिंग करना 

10.5.1. टेंसरफ़्लोके साथ डेटा सेट लोड करना 
10.5.2. टेन्सरफ़्लो के साथ डेटा प्रीप्रोसेसिंग 
10.5.3. डेटा हेरफेर के लिए टेंसरफ़्लो टूल का उपयोग करना 

10.6. टीएफडेटा एपीआई 

10.6.1. डेटा प्रोसेसिंग के लिए टीएफ डेटा एपीआई का उपयोग करना 
10.6.2. टीएफ डेटा के साथ डेटा स्ट्रीम का निर्माण 
10.6.3. मॉडल प्रशिक्षण के लिए टीएफ डेटा एपीआई का उपयोग करना 

10.7. टीएफरिकॉर्ड प्रारूप 

10.7.1. डेटा क्रमांकन के लिए टीएफरिकॉर्ड एपीआई का उपयोग करना 
10.7.2. टेन्सरफ्लो के साथ टीएफरिकॉर्ड फ़ाइल अपलोड करना 
10.7.3. मॉडल प्रशिक्षण के लिए टीएफरिकॉर्ड फ़ाइलों का उपयोग करना 

10.8. केरस प्रीप्रोसेसिंग परतें 

10.8.1. केरस प्रीप्रोसेसिंग एपीआई का उपयोग करना 
10.8.2. प्रीप्रोसेसिंग पाइपलाइन निर्माण के साथ केरस 
10.8.3. मॉडल प्रशिक्षण के लिए केरस प्रीप्रोसेसिंग एपीआई का उपयोग करना 

10.9. टेंसरफ़्लो डेटासेट प्रोजेक्ट 

10.9.1. डेटा लोडिंग के लिए टेन्सरफ़्लो डेटासेट का उपयोग करना 
10.9.2. टेन्सरफ्लो डेटासेट के साथ प्रीप्रोसेसिंग डेटा 
10.9.3. मॉडल प्रशिक्षण के लिए टेन्सरफ़्लो डेटासेट का उपयोग करना 

10.10. टेन्सरफ्लो के साथ एक डीप लर्निंग ऐप बनाना 

10.10.1. व्यावहारिक अनुप्रयोगों 
10.10.2. टेन्सरफ्लो के साथ एक डीप लर्निंग ऐप बनाना 
10.10.3. टेन्सरफ़्लो के साथ मॉडल प्रशिक्षण 
10.10.4. परिणामों की भविष्यवाणी के लिए एप्लिकेशन का उपयोग 

मॉ`ड्यूल 11. कन्वेन्शनल न्यूरल नेटवर्क के साथ डीप कंप्यूटर विज़न 

11.1. विज़ुअल कॉर्टेक्स आर्किटेक्चर 

11.1.1. विज़ुअल कॉर्टेक्स के कार्य 
11.1.2. कम्प्यूटेशनल विज़न के सिद्धांत 
11.1.3. इमेज प्रोसेसिंग के मॉडल 

11.2. संवेगात्मक परतें 

11.2.1. संवेगात्मक में वज़न का पुन: उपयोग 
11.2.2. कन्वोल्यूशन डी 
11.2.3. सक्रियण कार्य 

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

11.3.1. पूलिंग और स्ट्राइडिंग 
11.3.2. सपाट 
11.3.3. पूलिंग के प्रकार 

11.4. सीएनएन वास्तुकला 

11.4.1. वीजीजी वास्तुकला 
11.4.2. एलेक्सनेट आर्किटेक्चर 
11.4.3. रेसनेट आर्किटेक्चर 

11.5. केरास का उपयोग करके सीएनएन रेसनेट लागू करना 

11.5.1. वज़न आरंभीकरण 
11.5.2. इनपुट परत परिभाषा 
11.5.3. आउटपुट परिभाषा 

11.6. पूर्व-प्रशिक्षित केरस मॉडल का उपयोग 

11.6.1. पूर्व-प्रशिक्षित मॉडलों की विशेषताएं 
11.6.2. पूर्व-प्रशिक्षित मॉडलों का उपयोग 
11.6.3. पूर्व-प्रशिक्षित मॉडल के लाभ 

11.7. स्थानांतरण शिक्षण के लिए पूर्व-प्रशिक्षण मॉडल 

11.7.1. स्थानांतरण द्वारा सीखना 
11.7.2. स्थानांतरण सीखने की प्रक्रिया 
11.7.3. ट्रांसफर लर्निंग के फायदे 

11.8. डीप कंप्यूटर विज़न वर्गीकरण और स्थानीयकरण 

11.8.1. इमेज वर्गीकरण 
11.8.2. इमेजेज में वस्तुओं का स्थानीयकरण 
11.8.3. ऑब्जेक्ट डिटेक्शन 

11.9. ऑब्जेक्ट डिटेक्शन और ऑब्जेक्ट ट्रैकिंग 

11.9.1. ऑब्जेक्ट डिटेक्शन के तरीके 
11.9.2. ऑब्जेक्ट ट्रैकिंग एल्गोरिदम 
11.9.3. ट्रैकिंग और स्थानीयकरण तकनीक 

11.10. शब्दार्थ विभाजन 

11.10.1. शब्दार्थ विभाजन के लिए गहन शिक्षा 
11.10.1. किनारे का पता लगाना 
11.10.1. नियम-आधारित विभाजन विधियाँ 

मॉ`ड्यूल 12. आवर्ती तंत्रिका नेटवर्क (एनआरएन) और ध्यान के साथ प्राकृतिक भाषा प्रोसेसिंग (एनएलपी)। 

12.1. आरएनएन का उपयोग करके टेक्स्ट जेनरेशन 

12.1.1. टेक्स्ट जेनरेशन के लिए आरएनएन का प्रशिक्षण 
12.1.2. आरएनएन के साथ प्राकृतिक भाषा निर्माण 
12.1.3. आरएनएन के साथ टेक्स्ट निर्माण अनुप्रयोग 

12.2. प्रशिक्षण डेटा सेट निर्माण 

12.2.1. आरएनएन के प्रशिक्षण के लिए डेटा तैयार करना 
12.2.2. प्रशिक्षण डेटासेट का भंडारण 
12.2.3. डेटा सफ़ाई और परिवर्तन 
12.2.4. भावनाओं का विश्लेषण 

12.3. आरएनएन के साथ राय का वर्गीकरण 

12.3.1. टिप्पणियों में थीम का पता लगाना 
12.3.2. गहन शिक्षण एल्गोरिदम के साथ भावना विश्लेषण 

12.4. तंत्रिका मशीन अनुवाद के लिए एनकोडर-डिकोडर नेटवर्क 

12.4.1. मशीनी अनुवाद के लिए आरएनएन का प्रशिक्षण 
12.4.2. मशीनी अनुवाद के लिए एनकोडर-डिकोडर नेटवर्क का उपयोग 
12.4.3. आरएनएन के साथ मशीनी अनुवाद की सटीकता में सुधार 

12.5. ध्यान तंत्र 

12.5.1. आरएनएन में ध्यान तंत्र का अनुप्रयोग 
12.5.2. मॉडलों की सटीकता में सुधार के लिए केयर तंत्र का उपयोग 
12.5.3. तंत्रिका नेटवर्क में ध्यान तंत्र के लाभ 

12.6. ट्रांसफार्मर मॉडल 

12.6.1. प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण के लिए ट्रांसफार्मरमॉडल का उपयोग करना 
12.6.2. विजन के लिए ट्रांसफार्मर मॉडल का अनुप्रयोग 
12.6.3. ट्रांसफार्मर मॉडल के लाभ 

12.7. विज़न के लिए ट्रांसफार्मर 

12.7.1. दृष्टि के लिए ट्रांसफार्मर मॉडल का उपयोग 
12.7.2. इमेज डेटा प्रीप्रोसेसिंग 
12.7.3. विजन के लिए ट्रांसफॉर्मर मॉडल का प्रशिक्षण 

12.8. हगिंग फेस की ट्रांसफॉर्मर्स लाइब्रेरी 

12.8.1. हगिंग फेस की ट्रांसफॉर्मर्स लाइब्रेरी का उपयोग करना 
12.8.2. हगिंग फेस की ट्रांसफॉर्मर्स लाइब्रेरी अनुप्रयोग 
12.8.3. हगिंग फेस की ट्रांसफॉर्मर्स लाइब्रेरी के फायदे 

12.9. अन्य ट्रांसफार्मर लाइब्रेरी। तुलना 

12.9.1. विभिन्न ट्रांसफॉर्मर्स लाइब्रेरी के बीच तुलना 
12.9.2. अन्य ट्रांसफॉर्मर्स लाइब्रेरी के उपयोग 
12.9.3. अन्य ट्रांसफॉर्मर्स लाइब्रेरी के लाभ 

12.10. आरएनएन और ध्यान के साथ एनएलपी एप्लिकेशन का विकास। व्यावहारिक अनुप्रयोगों 

12.10.1. आरएनएन और ध्यान के साथ एक प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण अनुप्रयोग का विकास 
12.10.2. अनुप्रयोग में आरएनएन, ध्यान तंत्र और ट्रांसफार्मर मॉडल का उपयोग. 
12.10.3. व्यावहारिक अनुप्रयोग का मूल्यांकन 

मॉ`ड्यूल 13. ऑटोएन्कोडर्स, जीएएन और डिफ्यूजन मॉडल 

13.1. कुशल डेटा का प्रतिनिधित्व 

13.1.1. आयामीता में कमी 
13.1.2. डीप लर्निंग 
13.1.3. संक्षिप्त अभ्यावेदन 

13.2. अपूर्ण रैखिक स्वचालित एनकोडर के साथ पीसीए प्राप्ति 

13.2.1. प्रशिक्षण प्रक्रिया 
13.2.2. पायथन में कार्यान्वयन 
13.2.3. परीक्षण डेटा का उपयोग 

13.3. स्टैक्ड स्वचालित एनकोडर 

13.3.1. डीप तंत्रिका नेटवर्क 
13.3.2. कोडिंग आर्किटेक्चर का निर्माण 
13.3.3. नियमितीकरण का प्रयोग 

13.4. कन्वेन्शनल ऑटोएन्कोडर्स 

13.4.1. कन्वेन्शनल मॉडल का डिज़ाइन 
13.4.2. कन्वेन्शनल मॉडल प्रशिक्षण 
13.4.3. परिणाम मूल्यांकन 

13.5. स्वचालित एनकोडर के शोर का दमन 

13.5.1. फ़िल्टर अनुप्रयोग 
13.5.2. कोडिंग मॉडल का डिज़ाइन 
13.5.3. नियमितीकरण तकनीकों का उपयोग 

13.6. विरल स्वचालित एनकोडर 

13.6.1. कोडिंग दक्षता बढ़ाना 
13.6.2. पैरामीटर्स की संख्या न्यूनतम करना 
13.6.3. नियमितीकरण तकनीकों का उपयोग करना 

13.7. वैरिएशनल स्वचालित एनकोडर 

13.7.1. विविधतापूर्ण अनुकूलन का उपयोग 
13.7.2. बिना पर्यवेक्षित गहन शिक्षण 
13.7.3. गहन अव्यक्त अभ्यावेदन 

13.8. फैशन एमएनआईएसटी इमेजेज का निर्माण 

13.8.1. पैटर्न मान्यता 
13.8.2. इमेज निर्माण 
13.8.3. डीप तंत्रिका नेटवर्क प्रशिक्षण 

13.9. उत्पादक प्रतिकूल नेटवर्क और जीएएन मॉडल 

13.9.1. इमेजेज से विषयवस्तु निर्माण 
13.9.2. डेटा वितरण की मॉडलिंग 
13.9.3. प्रतिकूल नेटवर्क का उपयोग 

13.10. मॉडलों का कार्यान्वयन 

13.10.1. वास्तविक उपयोगिता 
13.10.2. मॉडलों का कार्यान्वयन 
13.10.3. वास्तविक डेटा का उपयोग 
13.10.4. परिणाम मूल्यांकन 

मॉ`ड्यूल 14. जैव-प्रेरित कंप्यूटिंग  

14.1. जैव-प्रेरित कंप्यूटिंग का परिचय 

14.1.1. जैव-प्रेरित कंप्यूटिंग का परिचय 

14.2. सामाजिक अनुकूलन एल्गोरिदम 

14.2.1. चींटी कालोनियों पर आधारित जैव-प्रेरित संगणना 
14.2.2. चींटी कॉलोनी एल्गोरिदम के वेरिएंट 
14.2.3. कण क्लाउड कंप्यूटिंग 

14.3. उत्पत्तिमूलक  एल्गोरिदम 

14.3.1. सामान्य संरचना 
14.3.2. प्रमुख ऑपरेटरों का कार्यान्वयन 

14.4. उत्पत्तिमूलक  एल्गोरिदम के लिए अंतरिक्ष अन्वेषण-शोषण रणनीतियाँ 

14.4.1. सीएचसी एल्गोरिथम 
14.4.2. मल्टीमॉडल समस्याएँ 

14.5. विकासवादी कंप्यूटिंग मॉडल (आई) 

14.5.1. विकासवादी रणनीतियाँ 
14.5.2. विकासवादी प्रोग्रामिंग 
14.5.3. विभेदक विकास पर आधारित एल्गोरिदम 

14.6. विकासवादी संगणना मॉडल (II) 

14.6.1. वितरण के अनुमान पर आधारित विकासवादी मॉडल (ईडीए) 
14.6.2. उत्पत्तिमूलक  प्रोग्रामिंग 

14.7. सीखने की समस्याओं पर लागू विकासवादी प्रोग्रामिंग 

14.7.1. नियम-आधारित शिक्षा 
14.7.2. उदाहरण चयन समस्याओं में विकासवादी तरीके 

14.8. बहुउद्देश्यीय समस्याएँ 

14.8.1. प्रभुत्व की अवधारणा 
14.8.2. बहुउद्देश्यीय समस्याओं के लिए विकासवादी एल्गोरिदम का अनुप्रयोग 

14.9. तंत्रिका नेटवर्क (I) 

14.9.1. तंत्रिका नेटवर्क का परिचय 
14.9.2. तंत्रिका नेटवर्क के साथ व्यावहारिक उदाहरण 

14.10. तंत्रिका नेटवर्क (II) 

14.10.1. चिकित्सा अनुसंधान में तंत्रिका नेटवर्क के विषयवस्तु का उपयोग करें 
14.10.2. अर्थशास्त्र में तंत्रिका नेटवर्क के विषयवस्तु का उपयोग करें 
14.10.3. कृत्रिम विज़न में तंत्रिका नेटवर्क के विषयवस्तु का उपयोग करें 

मॉ`ड्यूल 15. कृत्रिम बुद्धिमत्ता रणनीतियाँ और अनुप्रयोग  

15.1. वित्तीय सेवाएं 

15.1.1. वित्तीय सेवाओं में कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) के निहितार्थ, अवसर और चुनौतियाँ  
15.1.2. केस का उपयोग  
15.1.3. एआई के उपयोग से संबंधित संभावित जोखिम 
15.1.4. एआई के संभावित भविष्य के विकास/उपयोग 

15.2. स्वास्थ्य सेवा में कृत्रिम बुद्धिमत्ता के निहितार्थ  

15.2.1. स्वास्थ्य सेवा क्षेत्र में एआई के निहितार्थ अवसर और चुनौतियाँ  
15.2.2. केस का उपयोग 

15.3. स्वास्थ्य सेवा में एआई के उपयोग से संबंधित जोखिम 

15.3.1. एआई के उपयोग से संबंधित संभावित जोखिम 
15.3.2. एआई के संभावित भविष्य के विकास/उपयोग  

15.4. खुदरा  

15.4.1. खुदरा क्षेत्र में एआई के निहितार्थ। अवसर और चुनौतियाँ  
15.4.2. केस का उपयोग  
15.4.3. एआई के उपयोग से संबंधित संभावित जोखिम  
15.4.4. एआई के संभावित भविष्य के विकास/उपयोग 

15.5. उद्योग   

15.5.1. उद्योग में एआई के निहितार्थ अवसर और चुनौतियाँ 
15.5.2. केस का उपयोग 

15.6. उद्योग में एआई के उपयोग से संबंधित संभावित जोखिम   

15.6.1. केस का उपयोग 
15.6.2. एआई के उपयोग से संबंधित संभावित जोखिम 
15.6.3. एआई के संभावित भविष्य के विकास/उपयोग  

15.7. लोक प्रशासन  

15.7.1. सार्वजनिक प्रशासन के लिए एआई के निहितार्थ अवसर और चुनौतियाँ 
15.7.2. केस का उपयोग  
15.7.3. एआई के उपयोग से संबंधित संभावित जोखिम  
15.7.4. एआई के संभावित भविष्य के विकास/उपयोग  

15.8. शैक्षिक  

15.8.1. शिक्षा के लिए एआई के निहितार्थ अवसर और चुनौतियाँ 
15.8.2. केस का उपयोग  
15.8.3. एआई के उपयोग से संबंधित संभावित जोखिम  
15.8.4. एआई के संभावित भविष्य के विकास/उपयोग 

15.9. वानिकी और कृषि  

15.9.1. वानिकी और कृषि में एआई के निहितार्थ। अवसर और चुनौतियाँ  
15.9.2. केस का उपयोग 
15.9.3. एआई के उपयोग से संबंधित संभावित जोखिम 
15.9.4. एआई के संभावित भविष्य के विकास/उपयोग  

15.10 मानव संसाधन  

15.10.1. मानव संसाधन अवसरों और चुनौतियों के लिए एआई के निहितार्थ 
15.10.2. केस का उपयोग  
15.10.3. एआई के उपयोग से संबंधित संभावित जोखिम  
15.10.4. एआई के संभावित भविष्य के विकास/उपयोग 

मॉ`ड्यूल 16. शैक्षिक वैयक्तिकरण के लिए डेटा विश्लेषण और एआई तकनीकों का अनुप्रयोग 

16.1. शैक्षिक डेटा की पहचान, निष्कर्षण और तैयारी 

16.1.1. शैक्षणिक सेटिंग्स में प्रासंगिक डेटा के संग्रह और चयन में H2O.ai का उपयोग करना
16.1.2. शैक्षिक विश्लेषण के लिए डेटा सफ़ाई और सामान्यीकरण तकनीक 
16.1.3. शैक्षिक अनुसंधान में डेटा अखंडता और गुणवत्ता का महत्व 

16.2. क्लास में निरंतर सुधार के लिए एआई के साथ शैक्षिक डेटा का विश्लेषण और मूल्यांकन 

16.2.1. मशीन लर्निंग तकनीकों का उपयोग करके शैक्षिक रुझानों और पैटर्न की व्याख्या में टेन्सरफ्लो का कार्यान्वयन
16.2.2. डेटा एनालिटिक्स का उपयोग करके शैक्षणिक रणनीतियों के प्रभाव का मूल्यांकन करना 
16.2.3. शिक्षण प्रक्रिया के अनुकूलन के लिए एआई-आधारित फीडबैक के एकीकरण में ट्रिंका का अनुप्रयोग 

16.3. शैक्षिक डेटा से शैक्षणिक प्रदर्शन संकेतक की परिभाषा 

16.3.1. छात्र उपलब्धि के मूल्यांकन के लिए प्रमुख मेट्रिक्स की स्थापना 
16.3.2. सुधार के क्षेत्रों की पहचान करने के लिए संकेतकों का तुलनात्मक विश्लेषण 
16.3.3. एआई का उपयोग करते हुए शैक्षणिक संकेतकों और बाहरी कारकों के बीच सहसंबंध 

16.4. शैक्षिक निर्णय लेने और निगरानी के लिए एआई उपकरण 

16.4.1. शैक्षिक प्रशासकों के लिए tome.ai पर आधारित निर्णय समर्थन प्रणालियाँ 
16.4.2. शैक्षणिक संसाधन नियोजन और आवंटन के लिए ट्रेलो का उपयोग
16.4.3. ऑरेंज डेटा माइनिंग के साथ पूर्वानुमानित विश्लेषण के माध्यम से शैक्षिक प्रक्रियाओं का अनुकूलन  

16.5. शैक्षणिक उपलब्धि डेटा के पूर्वानुमानित विश्लेषण के लिए एआई टेक्नोलॉजीज और एल्गोरिदम 

16.5.1. शिक्षा में पूर्वानुमानित मॉडलिंग के मूल सिद्धांत 
16.5.2. शिक्षा में रुझानों की भविष्यवाणी करने के लिए वर्गीकरण और प्रतिगमन एल्गोरिदम का उपयोग 
16.5.3. शैक्षिक वातावरण में सफल भविष्यवाणियों का केस अध्ययन 

16.6. शैक्षिक समस्याओं की रोकथाम और समाधान के लिए एआई के साथ डेटा एनालिटिक्स का अनुप्रयोग 

16.6.1. पूर्वानुमानित विश्लेषण के माध्यम से शैक्षणिक जोखिमों की प्रारंभिक पहचान 
16.6.2. शैक्षिक चुनौतियों का समाधान करने के लिए डेटा-संचालित हस्तक्षेप रणनीतियाँ 
16.6.3. शिक्षा में डेटारोबोट एआई-आधारित समाधानों के प्रभाव का मूल्यांकन

16.7. एआई के साथ डेटा एनालिटिक्स से सीखने की कठिनाइयों का व्यक्तिगत निदान 

16.7.1. आईबीएम वाटसन एजुकेशन के साथ सीखने की शैलियों और सीखने की कठिनाइयों की पहचान के लिए एआई तकनीकें 
16.7.2. व्यक्तिगत शैक्षिक सहायता योजनाओं में डेटा विश्लेषण का एकीकरण 
16.7.3. एआई के उपयोग से बेहतर निदान के केस अध्ययन 

16.8. विशेष शैक्षिक आवश्यकताओं की पहचान के लिए डेटा विश्लेषण और एआई का अनुप्रयोग 

16.8.1. गूरू के साथ विशेष शैक्षिक आवश्यकताओं की स्क्रीनिंग के लिए एआई दृष्टिकोण 
16.8.2. डेटा विश्लेषण के आधार पर शिक्षण रणनीतियों का वैयक्तिकरण 
16.8.3. शैक्षिक समावेशन पर एआई के प्रभाव का मूल्यांकन 

16.9. अकादमिक प्रदर्शन डेटा एनालिटिक्स से एआई के साथ सीखने का वैयक्तिकरण 

16.9.1. स्मार्ट स्पैरो का उपयोग करके अनुकूली शिक्षण मार्ग बनाना 
16.9.2. शैक्षिक संसाधनों के लिए अनुशंसा प्रणाली का कार्यान्वयन 
16.9.3. स्क्विरेल एआई लर्निंग के माध्यम से वास्तविक समय में व्यक्तिगत प्रगति मापन और समायोजन 

16.10. शैक्षिक डेटा के प्रसंस्करण में सुरक्षा और गोपनीयता 

16.10.1. शैक्षिक डेटा के प्रबंधन में नैतिक और कानूनी सिद्धांत 
16.10.2. गूगल क्लाउड सुरक्षा के साथ शैक्षिक प्रणालियों के लिए डेटा सुरक्षा और गोपनीयता तकनीकें 
16.10.3. सुरक्षा उल्लंघनों और शिक्षा पर उनके प्रभाव पर केस अध्ययन 

मॉ`ड्यूल 17. क्लास में कृत्रिम बुद्धिमत्ता परियोजनाओं का विकास    

17.1. एल्गोर एजुकेशन के साथ शिक्षा में एआई परियोजनाओं की योजना और डिजाइन

17.1.1. परियोजना की योजना बनाने के लिए पहला कदम  
17.1.2. ज्ञानकोष  
17.1.3. शिक्षा में एआई परियोजनाओं का डिजाइन   

17.2. एआई के साथ शैक्षिक परियोजनाओं के विकास के लिए उपकरण  

17.2.1. शैक्षिक परियोजनाओं के विकास के लिए उपकरण: टेन्सरफ्लो प्लेग्राउंड
17.2.2. इतिहास में शैक्षिक परियोजनाओं के लिए उपकरण  
17.2.3. गणित में शैक्षिक परियोजनाओं के लिए उपकरण; वोल्फ्राम अल्फा
17.2.4. अंग्रेजी में शैक्षिक परियोजनाओं के लिए उपकरण: व्याकरण की दृष्टि से

17.3. क्लास में एआई परियोजनाओं को लागू करने की रणनीतियाँ  

17.3.1. एआई परियोजना को कब लागू करना है  
17.3.2. एआई प्रोजेक्ट क्यों लागू करें?  
17.3.3. कार्यान्वित की जाने वाली रणनीतियाँ   

17.4. विशिष्ट विषयों में एआई परियोजनाओं का एकीकरण  

17.4.1. गणित और एआई: थिंकस्टर गणित
17.4.2. इतिहास और एआई  
17.4.3. भाषाएँ और एआई: डीप एल
17.4.4. अन्य विषय: वॉटसन स्टूडियो

17.5. प्रोजेक्ट 1: खान अकादमी के साथ मशीन लर्निंग का उपयोग करके शैक्षिक परियोजनाएं विकसित करना

17.5.1. पहले कदम  
17.5.2. आवश्यकताएं  
17.5.3. उपयोग किये जाने वाले उपकरण  
17.5.4. परियोजना परिभाषा    

17.6. प्रोजेक्ट 2: शैक्षिक खेलों के विकास में एआई का एकीकरण   

17.6.1. पहले कदम  
17.6.2. आवश्यकताएं  
17.6.3. उपयोग किए जाने वाले उपकरण  
17.6.4. परियोजना परिभाषा    

17.7. प्रोजेक्ट 3: छात्र सहायता के लिए शैक्षिक चैटबॉट का विकास 

17.7.1. पहले कदम  
17.7.2. आवश्यकताएं  
17.7.3. उपयोग किए जाने वाले उपकरण  
17.7.4. परियोजना की परिभाषा   

17.8. प्रोजेक्ट 4: न्यूटन के साथ शैक्षिक प्लेटफार्मों में बुद्धिमान एजेंटों को एकीकृत करना

17.8.1. पहले कदम  
17.8.2. आवश्यकताएं  
17.8.3. उपयोग किए जाने वाले उपकरण  
17.8.4. परियोजना की परिभाषा   

17.9. क्वाल्ट्रिक्स के साथ शिक्षा में एआई परियोजनाओं के प्रभाव का मूल्यांकन और मापन

17.9.1. क्लास में एआई के साथ काम करने के लाभ  
17.9.2. वास्तविक तथ्य  
17.9.3. क्लास में एआई   
17.9.4. शिक्षा में एआई सांख्यिकी   

17.10. एडमोडो इनसाइट्स के साथ शिक्षा में एआई का विश्लेषण और निरंतर सुधार

17.10.1. वर्तमान परियोजनाएं   
17.10.2. कमीशनिंग  
17.10.3. भविष्य में क्या होने वाला है  
17.10.4. क्लास 360 को बदलना  

मॉ`ड्यूल 18. जनरेटिव कृत्रिम बुद्धिमत्ता के साथ शिक्षण अभ्यास    

18.1. शिक्षा में उपयोग के लिए जनरेटिव एआई तकनीकें  

18.1.1. वर्तमान बाज़ार: आर्टब्रीडर, रनवे एमएल और डीपड्रीम जेनरेटर
18.1.2. उपयोग में आने वाली प्रौद्योगिकियाँ  
18.1.3. क्या आना है  
18.1.4. क्लास का भविष्य  

18.2. शैक्षिक योजना में जनरेटिव एआई टूल्स का अनुप्रयोग  

18.2.1. योजना उपकरण: ऊंचाई सीखना
18.2.2. उपकरण और उनका अनुप्रयोग  
18.2.3. शिक्षा और एआई  
18.2.4. विकास   

18.3. स्टोरी एआई, पिक्स2पीआईएक्स और न्यूरलटॉक2 का उपयोग करके जेनरेटिव एआई के साथ शिक्षण विषय-वस्तु बनाना

18.3.1. एआई और क्लास में इसका उपयोग  
18.3.2. शिक्षण विषय-वस्तु बनाने के लिए उपकरण  
18.3.3. टूल्स के साथ कैसे काम करें  
18.3.4. आदेश  

18.4. क्विज़गेको के साथ जनरेटिव एआई का उपयोग करके मूल्यांकन परीक्षणों का विकास 

18.4.1. मूल्यांकन परीक्षणों के विकास में एआई और इसका उपयोग   
18.4.2. मूल्यांकन परीक्षणों के विकास के लिए उपकरण   
18.4.3. टूल्स के साथ कैसे काम करें  
18.4.4. आदेश   

18.5. जेनरेटिव एआई के साथ उन्नत फीडबैक और संचार  

18.5.1. संचार में एआई  
18.5.2. क्लास में संचार के विकास में उपकरणों का अनुप्रयोग  
18.5.3. फायदे और नुकसान   

18.6. जेनरेटिव एआई का उपयोग करके गतिविधियों और मूल्यांकन परीक्षणों का सुधार ग्रैंडस्कोप एआई के साथ

18.6.1. मूल्यांकन गतिविधियों और परीक्षणों के सुधार में एआई और इसका उपयोग  
18.6.2. मूल्यांकनात्मक गतिविधियों और परीक्षणों के सुधार के लिए उपकरण   
18.6.3. टूल्स के साथ कैसे काम करें  
18.6.4. आदेश  

18.7. जेनरेटिव एआई के माध्यम से शिक्षक गुणवत्ता मूल्यांकन सर्वेक्षण तैयार करना  

18.7.1. एआई का उपयोग करके शिक्षण गुणवत्ता मूल्यांकन सर्वेक्षण तैयार करने में एआई और इसका उपयोग   
18.7.2. एआई-आधारित शिक्षक गुणवत्ता सर्वेक्षण तैयार करने के लिए उपकरण  
18.7.3. टूल्स के साथ कैसे काम करें  
18.7.4. आदेश  

18.8. शैक्षणिक रणनीतियों में जनरेटिव एआई टूल्स का एकीकरण  

18.8.1. शैक्षणिक रणनीतियों में एआई के अनुप्रयोग  
18.8.2. सही उपयोग   
18.8.3. फायदे और नुकसान  
18.8.4. शैक्षणिक रणनीतियों में जनरेटिव एआई उपकरण: जीएएन्

18.9. सीखने के लिए सार्वभौमिक डिजाइन के लिए जेनरेटिव एआई का उपयोग  

18.9.1. जेनरेटिव एआई, अभी क्यों?  
18.9.2. सीखने में ए.आई  
18.9.3. फायदे और नुकसान  
18.9.4. सीखने में एआई के अनुप्रयोग  

18.10. शिक्षा में जनरेटिव एआई की प्रभावशीलता का मूल्यांकन  

18.10.1. प्रभावशीलता डेटा  
18.10.2. परियोजनाओं  
18.10.3. डिज़ाइन उद्देश्य  
18.10.4. शिक्षा में एआई की प्रभावशीलता का मूल्यांकन   

मॉ`ड्यूल 19. शिक्षा के लिए एआई में नवाचार और उभरते रुझान 

19.1. शिक्षा में उभरते एआई उपकरण और प्रौद्योगिकियाँ  

19.1.1. अप्रचलित एआई उपकरण  
19.1.2. वर्तमान उपकरण: क्लासडोजो और सीसॉ
19.1.3. भविष्य के उपकरण   

19.2. शिक्षा में संवर्धित और वर्चुअल वास्तविकता  

19.2.1. संवर्धित वास्तविकता उपकरण  
19.2.2. वर्चुअल वास्तविकता उपकरण  
19.2.3. उपकरणों का अनुप्रयोग और उनका उपयोग  
19.2.4. फायदे और नुकसान  

19.3. विस्डम एआई और स्नैचबॉट के साथ शैक्षिक सहायता और इंटरैक्टिव शिक्षण के लिए संवादात्मक एआई

19.3.1. संवादी एआई, अभी क्यों?  
19.3.2. सीखने में ए.आई  
19.3.3. फायदे और नुकसान  
19.3.4. सीखने में एआई के अनुप्रयोग  

19.4. ज्ञान प्रतिधारण में सुधार के लिए एआई का अनुप्रयोग  

19.4.1. एक सहायता उपकरण के रूप में एआई  
19.4.2. पालन करने योग्य दिशानिर्देश   
19.4.3. ज्ञान प्रतिधारण में एआई प्रदर्शन  
19.4.4. एआई और समर्थन उपकरण  

19.5. शिक्षार्थी की व्यस्तता और कल्याण पर नज़र रखने के लिए चेहरे और भावनात्मक पहचान तकनीक   

19.5.1. चेहरे और भावनात्मक पहचान की तकनीकें आज बाज़ार में हैं  
19.5.2. उपयोग  
19.5.3. अनुप्रयोग  
19.5.4. त्रुटि के मार्जिन  
19.5.5. फायदे और नुकसान  

19.6. शैक्षिक प्रशासन और प्रमाणन को बदलने के लिए शिक्षा मेंब्लॉकचेन और एआई   

19.6.1. ब्लॉकचेन क्या है?   
19.6.2. ब्लॉकचेन और इसके अनुप्रयोग  
19.6.3. परिवर्तनकारी तत्व के रूप मेंब्लॉकचेन  
19.6.4. शैक्षिक प्रशासन और ब्लॉकचेन  

19.7. स्क्विरल एआई लर्निंग के साथ सीखने के अनुभव को बढ़ाने के लिए उभरते एआई उपकरण

19.7.1. वर्तमान परियोजनाएं   
19.7.2. कमीशनिंग  
19.7.3. भविष्य में क्या होने वाला है  
19.7.4. क्लास 360 को बदलना  

19.8. उभरते एआई के साथ पायलट विकसित करने की रणनीतियाँ  

19.8.1. फायदे और नुकसान  
19.8.2. विकसित की जाने वाली रणनीतियाँ  
19.8.3. प्रमुख बिंदु  
19.8.4. पायलट प्रोजेक्ट  

19.9. सफल एआई इनोवेशन मामलों का विश्लेषण  

19.9.1. नवोन्मेषी परियोजनाएँ  
19.9.2. एआई का अनुप्रयोग और इसके लाभ  
19.9.3. क्लास में एआई, सफल मामले  

19.10. शिक्षा में एआई का भविष्य  

19.10.1. शिक्षा में एआई इतिहास  
19.10.2. क्लास में एआई कहाँ जा रहा है?  
19.10.3. भविष्य की परियोजनाएँ  

मॉ`ड्यूल 20. शिक्षा में कृत्रिम बुद्धिमत्ता की नैतिकता और कानून 

20.1. शैक्षिक संदर्भ में संवेदनशील डेटा की पहचान और नैतिक उपचार 

20.1.1. शिक्षा में संवेदनशील डेटा के नैतिक प्रबंधन के लिए सिद्धांत और अभ्यास 
20.1.2. छात्र डेटा की गोपनीयता और गोपनीयता की सुरक्षा में चुनौतियाँ 
20.1.3. डेटा संग्रह में पारदर्शिता और सूचित सहमति सुनिश्चित करने के लिए रणनीतियाँ 

20.2. शिक्षा में एआई का सामाजिक और सांस्कृतिक प्रभाव 

20.2.1. शैक्षिक वातावरण में सामाजिक और सांस्कृतिक गतिशीलता पर एआई के प्रभाव का विश्लेषण 
20.2.2. पहुँचना कि कैसे माइक्रोसॉफ्ट एआई पहुँच के लिए सामाजिक पूर्वाग्रहों और असमानताओं को बनाए रख सकता है या कम कर सकता है 
20.2.3. एआई के कार्यान्वयन में डेवलपर्स और शिक्षकों की सामाजिक जिम्मेदारी का आकलन करना 

20.3. शैक्षिक सेटिंग में एआई विधान और डेटा नीति 

20.3.1. शिक्षा में एआई पर लागू वर्तमान डेटा और गोपनीयता कानूनों और विनियमों की समीक्षा 
20.3.2. शैक्षिक अभ्यास और तकनीकी नवाचार पर डेटा नीतियों का प्रभाव 
20.3.3. एआई एथिक्स लैब के साथ शिक्षा में एआई के नैतिक उपयोग के लिए संस्थागत नीतियाँ विकसित करना 

20.4. एआई के नैतिक प्रभाव का आकलन 

20.4.1. शिक्षा में एआई अनुप्रयोगों के नैतिक प्रभावों का आकलन करने के तरीके 
20.4.2. एआई के सामाजिक और नैतिक प्रभाव को मापने में चुनौतियाँ 
20.4.3. शिक्षा में एआई के विकास और उपयोग का मार्गदर्शन करने के लिए नैतिक ढांचे का निर्माण 

20.5. शिक्षा में एआई की चुनौतियाँ और अवसर 

20.5.1. शिक्षा में एआई के उपयोग में प्रमुख नैतिक और कानूनी चुनौतियों की पहचान 
20.5.2. शिक्षण और सीखने में सुधार के अवसरों की खोज करना स्क्विरल एआई लर्निंग 
20.5.3. शिक्षा में तकनीकी नवाचार और नैतिक विचारों को संतुलित करना 

20.6. शैक्षिक वातावरण में एआई समाधानों का नैतिक अनुप्रयोग 

20.6.1. शिक्षा में एआई समाधानों के नैतिक डिजाइन और परिनियोजन के सिद्धांत 
20.6.2. विभिन्न शैक्षिक संदर्भों में एआई के नैतिक अनुप्रयोगों पर केस अध्ययन 
20.6.3. नैतिक एआई निर्णय लेने में सभी हितधारकों को शामिल करने की रणनीतियाँ 

20.7. एआई, सांस्कृतिक विविधता और लैंगिक समानता 

20.7.1. शिक्षा में सांस्कृतिक विविधता और लैंगिक समानता को बढ़ावा देने पर एआई के प्रभाव का विश्लेषण 
20.7.2. गूगल द्वारा टीचेबल मशीन के साथ समावेशी और विविधता-संवेदनशील एआई सिस्टम विकसित करने की रणनीतियाँ 
20.7.3. एआई विभिन्न सांस्कृतिक और लिंग समूहों के प्रतिनिधित्व और उपचार को कैसे प्रभावित कर सकता है इसका आकलन 

20.8. शिक्षा में एआई टूल्स के उपयोग के लिए नैतिक विचार 

20.8.1. क्लास में एआई उपकरणों के विकास और उपयोग के लिए नैतिक दिशानिर्देश 
20.8.2. शिक्षा में स्वचालन और मानव हस्तक्षेप के बीच संतुलन पर चर्चा 
20.8.3. उन मामलों का विश्लेषण जहां शिक्षा में एआई के उपयोग ने महत्वपूर्ण नैतिक मुद्दे उठाए हैं 

20.9. शैक्षिक पहुंच पर एआई का प्रभाव 

20.9.1. एआई शिक्षा में पहुंच को कैसे बढ़ा या सीमित कर सकता है, इसकी खोज 
20.9.2. गूगल रीड अलॉन्ग के साथ सभी के लिए शिक्षा तक पहुँच और समावेश को बढ़ाने के लिए डिज़ाइन किए गए एआई समाधानों का विश्लेषण  
20.9.3. पहुंच में सुधार के लिए एआई प्रौद्योगिकियों को लागू करने में नैतिक चुनौतियां 

20.10. एआई और शिक्षा में वैश्विक केस अध्ययन 

20.10.1. शिक्षा में एआई के उपयोग पर अंतर्राष्ट्रीय केस स्टडीज का विश्लेषण 
20.10.2. विभिन्न शैक्षिक सांस्कृतिक संदर्भों में नैतिक और कानूनी दृष्टिकोण की तुलना 
20.10.3. एआई और शिक्षा में वैश्विक मामलों से सीखे गए सबक और सर्वोत्तम अभ्यास. 

आप एक व्यापक और उन्नत कार्यक्रम में डूबे रहेंगे, जो एआई-संचालित शैक्षिक परिदृश्य की चुनौतियों का सामना करने के लिए अत्यधिक कुशल पेशेवरों को तैयार करने में अद्वितीय है”