Dive deep into the transformative powers of AI and Machine Learning with our specialized Microdegree/Guided Internship program. This intensive training is meticulously designed to turn enthusiastic learners into proficient practitioners by extensively covering Python, the leading programming language in AI and machine learning. Whether you're a student seeking practical experience or a professional aiming to shift into a tech-driven career, this program offers the structured learning and hands-on experience necessary to excel in the rapidly evolving fields of AI and ML.

What You Will Learn

  • Python Mastery: Become an expert in Python with a focus on libraries such as Pandas, NumPy, Scikit-learn, and TensorFlow, which are essential for data manipulation, machine learning, and AI development.
  • Machine Learning Algorithms: Gain comprehensive knowledge of both supervised and unsupervised learning models including regression, classification, clustering, and neural networks.
  • Real-World Application: Apply your skills in real-world scenarios through guided projects that simulate industry challenges in areas like natural language processing, computer vision, and predictive analytics.
  • Data Handling and Visualization: Learn how to preprocess data, explore it visually, and use insights to build and refine models.
  • Ethics and Future Trends: Address the ethical implications of AI technologies and explore future trends that are shaping the industry.

एआय आणि मशीन लर्निंग विथ पायथन: इंडस्ट्री-फोकस्ड ट्रेनिंग

एआय आणि मशीन लर्निंगच्या असीम शक्यता अनलॉक करा आणि उद्योगात क्रांती घडवा!
हा कोर्स अत्यंत विचारपूर्वक तयार करण्यात आला आहे, ज्यामुळे तुम्ही एआय आणि मशीन लर्निंगसाठी आवश्यक कौशल्ये आणि त्यांचे वास्तविक जीवनातील उपयोग शिकू शकाल—तेही शक्तिशाली Python प्रोग्रामिंग भाषेचा वापर करून.

तुम्ही तुमच्या करिअरमध्ये प्रगती करू इच्छित असाल किंवा टेक-ड्रिव्हन क्षेत्रांमध्ये नवी सुरुवात करू इच्छित असाल—हा कोर्स तुम्हाला थिअरी, प्रॅक्टिकल इनसाइट्स आणि हँड्स-ऑन अनुभव यांचे परफेक्ट कॉम्बिनेशन देतो. 🚀

का निवडाल हा कोर्स?

  • इंडस्ट्री-प्रासंगिकता: थेट वास्तविक उद्योगातील आव्हानांवर लागू होणाऱ्या तंत्रज्ञान आणि टूल्स शिका.

  • प्रोजेक्ट-आधारित लर्निंग: असे प्रोजेक्ट्स करा जे उद्योगातील समस्यांची आणि उपायांची सिम्युलेशन करतात.

मुख्य शिकण्याचे परिणाम (Learning Outcomes)

  • एआय आणि एमएलची नींव: मशीन लर्निंग आणि एआयचे मुख्य कॉन्सेप्ट्स आणि अल्गोरिदम्स समजून घ्या.

  • Python प्रोग्रामिंग: Pandas, Numpy आणि Scikit-learn सारख्या लायब्ररींवर लक्ष केंद्रित करून Python मध्ये प्राविण्य मिळवा.

  • वास्तविक जगातील उपयोग: इंडस्ट्री-विशिष्ट समस्यांचे निराकरण करण्यासाठी ML मॉडेल्स लागू करा.

  • समस्या सोडविण्याचे कौशल्य: जटिल आव्हानांचा सामना करण्यासाठी क्रिटिकल थिंकिंग आणि प्रॉब्लेम-सॉल्व्हिंग स्किल्स विकसित करा.

कोर्स मॉड्यूल्स

मॉड्यूल-01: मशीन लर्निंगची ओळख

  • ओव्हरव्ह्यू: मशीन लर्निंगचे मूलभूत कॉन्सेप्ट्स आणि महत्त्व.

  • मुख्य विषय: Supervised, Unsupervised, Reinforcement Learning; रिअल-लाईफ अ‍ॅप्लिकेशन्स; ML वर्कफ्लो.

मॉड्यूल-02: Python प्रोग्रामिंगची ओळख

  • ओव्हरव्ह्यू: Python भाषेची पायाभूत माहिती.

  • मुख्य विषय: सिंटॅक्स, डेटा टाईप्स, कंट्रोल स्ट्रक्चर्स, फंक्शन्स आणि ML साठी आवश्यक लायब्ररी.

मॉड्यूल-03: Pandas ची ओळख

  • ओव्हरव्ह्यू: डेटा मॅनिप्युलेशन आणि विश्लेषणासाठी Pandas चा वापर.

  • मुख्य विषय: DataFrames, Series, डेटा क्लिनिंग, मर्जिंग आणि ग्रुपिंग.

मॉड्यूल-04: Numpy ची ओळख

  • ओव्हरव्ह्यू: संख्यात्मक संगणनेसाठी Numpy ची नींव.

  • मुख्य विषय: Arrays, गणितीय ऑपरेशन्स, array मॅनिप्युलेशन, स्टॅटिस्टिकल ऑपरेशन्स.

मॉड्यूल-05: डेटा प्री-प्रोसेसिंग आणि व्हिज्युअलायझेशन

  • ओव्हरव्ह्यू: ML मॉडेल्ससाठी डेटा तयार करणे आणि त्याचे व्हिज्युअलायझेशन करणे.

  • मुख्य विषय: Missing values हाताळणे, normalization, standardization, Matplotlib आणि Seaborn चा वापर.

मॉड्यूल-06: Linear & Logistic Regression

  • ओव्हरव्ह्यू: रिग्रेशन आणि क्लासिफिकेशनसाठी मूलभूत मॉडेल्स.

  • मुख्य विषय: Simple & Multiple Regression, Logistic Regression, Gradient Descent, Evaluation Metrics.

मॉड्यूल-07: Supervised Learning Techniques

  • ओव्हरव्ह्यू: प्रगत Supervised अल्गोरिदम्स.

  • मुख्य विषय: Decision Trees, Random Forests, SVM, KNN, Model Evaluation.

मॉड्यूल-08: Unsupervised Learning

  • ओव्हरव्ह्यू: लेबल नसलेल्या डेटातून पॅटर्न शिकणे.

  • मुख्य विषय: K-means, Hierarchical Clustering, PCA, t-SNE.

मॉड्यूल-09: Neural Networks आणि Deep Learning ची ओळख

  • ओव्हरव्ह्यू: न्युरल नेटवर्क्स आणि डीप लर्निंगची नींव.

  • मुख्य विषय: Architecture, Backpropagation, Activation Functions, TensorFlow आणि Keras ची ओळख.

मॉड्यूल-10: प्रगत मशीन लर्निंग आणि एआय विषय

  • ओव्हरव्ह्यू: एआय आणि एमएलमधील उन्नत संकल्पना.

  • मुख्य विषय: Ensemble Methods, Reinforcement Learning, NLP, Computer Vision.

मॉड्यूल-11: Evaluation Metrics आणि Model Optimization

  • ओव्हरव्ह्यू: मॉडेलच्या कामगिरीचे मोजमाप करण्याच्या तंत्रिका.

  • मुख्य विषय: Accuracy, Precision, Recall, F1-score, ROC-AUC, Cross-Validation, Overfitting/Underfitting.

मॉड्यूल-12: Ethical AI आणि भविष्यातील प्रवृत्ती

  • ओव्हरव्ह्यू: एआयमधील नैतिकता आणि येणारे ट्रेंड्स.

  • मुख्य विषय: Bias & Fairness, Privacy Issues, समाजावर परिणाम, भविष्यातील दिशा.

मॉड्यूल-13: कॅपस्टोन प्रोजेक्ट – इंडस्ट्री-विशिष्ट प्रेडिक्टिव अॅनालिटिक्स

  • ओव्हरव्ह्यू: एक संपूर्ण प्रोजेक्ट जो वास्तविक उद्योगातील समस्येचे प्रतिनिधित्व करतो.

  • मुख्य विषय: Loan Eligibility Prediction System, Data Handling, Feature Engineering, Model Development & Deployment.

लक्षित शिक्षार्थी (Target Audience)

  • हायस्कूल आणि कॉलेज विद्यार्थी

  • असे प्रोफेशनल्स जे एआय/एमएलमध्ये करिअर बनवू इच्छितात किंवा ट्रान्झिशन करू इच्छितात

पूर्व आवश्यकताएँ (Prerequisites)

  • Python चे बेसिक ज्ञान सुचवले जाते (परंतु अनिवार्य नाही).

  • या कोर्समध्ये आवश्यक Python स्किल्स कव्हर केले जातील.

कोर्स परिणाम (Outcomes)

या कोर्सच्या शेवटी, विद्यार्थी:

  • एआय आणि एमएलचे सखोल ज्ञान मिळवतील.

  • एमएल मॉडेल्स विकसित करणे, त्यांचे मूल्यमापन करणे आणि प्रभावीपणे डिप्लॉय करणे शिकतील. 🤖📈


पायथन मास्टरी: बेसिक्स पासून एआय स्मार्ट बॉट तयार करण्यापर्यंत

हा कोर्स तुम्हाला सुरुवातीपासून एक कुशल पायथन प्रोग्रामर बनविण्यापर्यंत घेऊन जाईल—ज्यामुळे तुम्ही वास्तविक जगातील आव्हानांचे निराकरण करू शकाल आणि बुद्धिमान अ‍ॅप्लिकेशन्स तयार करू शकाल. तुम्ही प्रोग्रामिंगमध्ये पूर्णपणे नवे असाल किंवा तुमच्या विद्यमान कौशल्यांना अधिक धार द्यायची असेल, हा कोर्स तुम्हाला पायथनमध्ये प्रभुत्व मिळविण्यासाठी एक संरचित मार्ग उपलब्ध करून देतो.

📚 तुम्ही काय शिकाल

  • पायथनची मूलभूत तत्त्वे: सिंटॅक्स, ऑपरेटर आणि बिल्ट-इन फंक्शन्ससारखी पायथन प्रोग्रामिंगची पायाभूत तत्त्वे.

  • अॅडव्हान्स्ड प्रोग्रामिंग संकल्पना: लिस्ट, ट्युपल, डिक्शनरीसारखी डेटा स्ट्रक्चर्स, एरर हँडलिंग आणि फाईल ऑपरेशन्ससारख्या प्रगत संकल्पना.

  • ऑब्जेक्ट-ओरिएंटेड प्रोग्रामिंग (OOP): देखभाल करण्यायोग्य आणि स्केलेबल कोड लिहिण्यासाठी आवश्यक असलेली OOP ची तत्त्वे समजून घ्या.

  • वेब आणि नेटवर्क प्रोग्रामिंग: HTTP रिक्वेस्ट आणि सॉकेट प्रोग्रामिंगच्या साहाय्याने पायथनला वेबशी जोडणे शिका आणि नेटवर्क-आधारित अ‍ॅप्लिकेशन्स तयार करण्याची क्षमता मिळवा.

  • API सोबत काम: बाह्य APIs इंटिग्रेट आणि वापरायला शिका, विशेषतः OpenAI API वापरून बॉट तयार करण्यावर लक्ष केंद्रित करा.

  • व्यावहारिक अनुप्रयोग: डेटाबेस हँडलिंग, डेटा मॅनिप्युलेशन आणि इंटरॅक्टिव्ह वेब अ‍ॅप्लिकेशन्स तयार करण्यासारख्या वास्तविक परिस्थितींमध्ये कौशल्यांचा वापर करा.

  • कॅपस्टोन प्रोजेक्ट: तुमच्या शिकण्याचा अनुभव एका स्मार्ट बॉट तयार करून पूर्ण करा, जो युजरच्या प्रश्नांना समजू शकेल आणि उत्तर देऊ शकेल—यामुळे तुमची अॅडव्हान्स्ड पायथन अ‍ॅप्लिकेशन्स तयार करण्याची क्षमता दिसून येईल.

🎥 कोर्सची वैशिष्ट्ये

  • व्यापक व्हिडिओ लेक्चर्स: प्रत्येक विषय स्पष्ट आणि सखोल समजावणारी आकर्षक व्हिडिओ सामग्री.

  • इंटरॅक्टिव्ह असाइनमेंट्स आणि प्रोजेक्ट्स: प्रॅक्टिकल असाइनमेंट्स आणि कॅपस्टोन प्रोजेक्टच्या माध्यमातून हातांनी शिकणे.

  • सहकाऱ्यांसोबत सहयोग आणि मदत: डिस्कशन फोरमचा प्रवेश, जिथे तुम्ही सहकारी आणि प्रशिक्षकांशी संवाद साधून मदत मिळवू शकता.

  • तज्ञ प्रशिक्षक: वास्तविक जगातील प्रोग्रामिंगचा अनुभव असलेल्या प्रशिक्षकांकडून शिका.

  • लवचिक शिकण्याची वेळापत्रक: स्वतःच्या गतीने शिका आणि कोणत्याही वेळी, कुठूनही कोर्स सामग्री अ‍ॅक्सेस करा.

  • प्रमाणपत्र: कोर्स पूर्ण केल्यानंतर सर्टिफिकेट मिळवा, जे तुमच्या पायथन प्रोग्रामिंग कौशल्यांची पुष्टी संभाव्य नियोक्त्यांसमोर करेल.

👩‍💻 कोण नोंदणी करावे?

हा कोर्स विशेषतः उपयुक्त आहे:

  • प्रोग्रामिंगची व्यापक सुरुवात करू इच्छिणाऱ्या व्यक्तींसाठी.

  • आपल्या करिअरची प्रगती साधण्यासाठी कौशल्य वाढवू इच्छिणाऱ्या प्रोफेशनल्ससाठी.

  • विद्यार्थी आणि शौकिन जे पायथन वापरून वास्तविक जगातील अ‍ॅप्लिकेशन्स तयार करू इच्छितात.

🚀 तुमची जिज्ञासा तज्ज्ञतेत आणि तुमचे विचार वास्तविक उपायांमध्ये रूपांतरित करा आमच्या "पायथन मास्टरी: बेसिक्स पासून एआय स्मार्ट बॉट तयार करण्यापर्यंत" या कोर्ससोबत.


AI और मशीन लर्निंग विद पायथन: इंडस्ट्री-फोकस्ड ट्रेनिंग

AI और मशीन लर्निंग की असीमित संभावनाओं को अनलॉक करें और इंडस्ट्री में क्रांति लाएँ!
यह कोर्स बेहद सोच-समझकर तैयार किया गया है ताकि आप AI और मशीन लर्निंग के आवश्यक कौशल और वास्तविक जीवन में उपयोग सीख सकें — वह भी शक्तिशाली Python प्रोग्रामिंग भाषा का उपयोग करके।

चाहे आप अपना करियर आगे बढ़ाना चाहते हों या टेक-ड्रिवन सेक्टर्स में नई शुरुआत करना चाहते हों — यह कोर्स आपको थ्योरी, प्रैक्टिकल इनसाइट्स और हैंड्स-ऑन अनुभव का परफेक्ट कॉम्बिनेशन प्रदान करता है। 🚀

क्यों चुनें यह कोर्स?

  • इंडस्ट्री-प्रासंगिकता: सीधे वास्तविक उद्योग चुनौतियों पर लागू होने वाली तकनीकें और टूल्स सीखें।

  • प्रोजेक्ट-आधारित लर्निंग: ऐसे प्रोजेक्ट्स पर काम करें जो वास्तविक इंडस्ट्री समस्याओं और समाधानों को सिमुलेट करते हैं।

मुख्य लर्निंग आउटकम्स

  • AI और ML की नींव: मशीन लर्निंग और AI के मुख्य कॉन्सेप्ट्स और एल्गोरिद्म्स को समझें।

  • Python प्रोग्रामिंग: Pandas, Numpy, और Scikit-learn जैसी लाइब्रेरीज़ पर ध्यान देकर Python में दक्षता हासिल करें।

  • वास्तविक दुनिया में अनुप्रयोग: इंडस्ट्री-विशिष्ट समस्याओं को हल करने के लिए ML मॉडल्स लागू करें।

  • समस्या-समाधान कौशल: जटिल चुनौतियों से निपटने के लिए क्रिटिकल थिंकिंग और प्रॉब्लम सॉल्विंग स्किल्स विकसित करें।

कोर्स मॉड्यूल्स

मॉड्यूल-01: मशीन लर्निंग का परिचय

  • ओवरव्यू: मशीन लर्निंग के बुनियादी कॉन्सेप्ट्स और महत्व।

  • मुख्य विषय: Supervised, Unsupervised, Reinforcement Learning; रीयल-लाइफ एप्लिकेशन्स; ML वर्कफ़्लो।

मॉड्यूल-02: Python प्रोग्रामिंग का परिचय

  • ओवरव्यू: Python भाषा की नींव।

  • मुख्य विषय: सिंटैक्स, डेटा टाइप्स, कंट्रोल स्ट्रक्चर्स, फंक्शन्स, और ML के लिए आवश्यक लाइब्रेरीज़।

मॉड्यूल-03: Pandas का परिचय

  • ओवरव्यू: डेटा मैनिपुलेशन और एनालिसिस के लिए Pandas का उपयोग।

  • मुख्य विषय: DataFrames, Series, डेटा क्लीनिंग, मर्जिंग और ग्रुपिंग।

मॉड्यूल-04: Numpy का परिचय

  • ओवरव्यू: न्यूमेरिकल कंप्यूटिंग के लिए Numpy की नींव।

  • मुख्य विषय: Arrays, गणितीय ऑपरेशन्स, array मैनिपुलेशन, स्टैटिस्टिकल ऑपरेशन्स।

मॉड्यूल-05: डेटा प्री-प्रोसेसिंग और विज़ुअलाइज़ेशन

  • ओवरव्यू: ML मॉडल्स के लिए डेटा तैयार करने और विज़ुअलाइज़ करने की तकनीकें।

  • मुख्य विषय: Missing values हैंडल करना, normalization, standardization, Matplotlib और Seaborn का उपयोग।

मॉड्यूल-06: Linear & Logistic Regression

  • ओवरव्यू: रिग्रेशन और क्लासिफिकेशन के लिए बुनियादी मॉडल्स।

  • मुख्य विषय: Simple & Multiple Regression, Logistic Regression, Gradient Descent, Evaluation Metrics।

मॉड्यूल-07: Supervised Learning Techniques

  • ओवरव्यू: उन्नत Supervised एल्गोरिद्म्स।

  • मुख्य विषय: Decision Trees, Random Forests, SVM, KNN, Model Evaluation।

मॉड्यूल-08: Unsupervised Learning

  • ओवरव्यू: बिना लेबल वाले डेटा से पैटर्न सीखना।

  • मुख्य विषय: K-means, Hierarchical Clustering, PCA, t-SNE।

मॉड्यूल-09: Neural Networks और Deep Learning का परिचय

  • ओवरव्यू: न्यूरल नेटवर्क और डीप लर्निंग की नींव।

  • मुख्य विषय: Architecture, Backpropagation, Activation Functions, TensorFlow और Keras का परिचय।

मॉड्यूल-10: एडवांस्ड मशीन लर्निंग और AI टॉपिक्स

  • ओवरव्यू: AI और ML के उन्नत विषय।

  • मुख्य विषय: Ensemble Methods, Reinforcement Learning, NLP, Computer Vision।

मॉड्यूल-11: Evaluation Metrics और Model Optimization

  • ओवरव्यू: मॉडल परफॉरमेंस को मापने की तकनीकें।

  • मुख्य विषय: Accuracy, Precision, Recall, F1-score, ROC-AUC, Cross-Validation, Overfitting/Underfitting।

मॉड्यूल-12: Ethical AI और भविष्य की प्रवृत्तियाँ

  • ओवरव्यू: AI में नैतिकता और आने वाले ट्रेंड्स।

  • मुख्य विषय: Bias & Fairness, Privacy Issues, समाज पर प्रभाव, भविष्य की दिशा।

मॉड्यूल-13: कैपस्टोन प्रोजेक्ट – इंडस्ट्री-विशिष्ट प्रेडिक्टिव एनालिटिक्स

  • ओवरव्यू: एक संपूर्ण प्रोजेक्ट जो वास्तविक इंडस्ट्री समस्या को दर्शाता है।

  • मुख्य विषय: Loan Eligibility Prediction System, Data Handling, Feature Engineering, Model Development & Deployment।

लक्षित शिक्षार्थी (Target Audience)

  • हाई स्कूल और कॉलेज छात्र

  • ऐसे प्रोफेशनल्स जो AI/ML में करियर बनाना चाहते हैं या ट्रांजिशन करना चाहते हैं।

पूर्व आवश्यकताएँ (Prerequisites)

  • Python की बेसिक जानकारी सुझाई जाती है (लेकिन अनिवार्य नहीं)।

  • इस कोर्स में आवश्यक Python स्किल्स को कवर किया जाएगा।

कोर्स परिणाम (Outcome)

इस कोर्स के अंत तक, छात्र:

  • AI और ML का गहन ज्ञान प्राप्त करेंगे।

  • ML मॉडल्स को विकसित, मूल्यांकित और प्रभावी ढंग से डिप्लॉय करना सीखेंगे। 🤖📈


पायथन मास्टरी: बेसिक्स से लेकर एआई स्मार्ट बॉट बनाने तक

यह कोर्स आपको एक शुरुआती से दक्ष पायथन प्रोग्रामर बनने तक ले जाएगा—ताकि आप वास्तविक दुनिया की चुनौतियों का समाधान कर सकें और बुद्धिमान एप्लिकेशन बना सकें। चाहे आप प्रोग्रामिंग में बिल्कुल नए हों या अपनी मौजूदा स्किल्स को और निखारना चाहते हों, यह कोर्स आपको पायथन में महारत हासिल करने का संरचित मार्ग प्रदान करता है।

📚 आप क्या सीखेंगे

  • पायथन की बुनियादी बातें: पायथन प्रोग्रामिंग की मूलभूत बातें जैसे सिंटैक्स, ऑपरेटर और बिल्ट-इन फंक्शन।

  • एडवांस्ड प्रोग्रामिंग कॉन्सेप्ट्स: लिस्ट, ट्यूपल, डिक्शनरी जैसे डेटा स्ट्रक्चर, एरर हैंडलिंग और फाइल ऑपरेशन जैसी जटिल अवधारणाएँ।

  • ऑब्जेक्ट-ओरिएंटेड प्रोग्रामिंग (OOP): OOP के सिद्धांतों को समझें—रखरखाव योग्य और स्केलेबल कोड लिखने के लिए आवश्यक कौशल।

  • वेब और नेटवर्क प्रोग्रामिंग: पायथन को HTTP रिक्वेस्ट और सॉकेट प्रोग्रामिंग के माध्यम से वेब से जोड़ना सीखें, और नेटवर्क आधारित एप्लिकेशन बनाने की क्षमता प्राप्त करें।

  • API के साथ काम करना: बाहरी APIs को इंटीग्रेट और मैनिपुलेट करना सीखें, खासकर OpenAI API का उपयोग करके बॉट बनाने पर ध्यान केंद्रित करें।

  • व्यावहारिक अनुप्रयोग: डेटाबेस हैंडलिंग, डेटा मैनिपुलेशन और इंटरैक्टिव वेब एप्लिकेशन बनाने जैसी वास्तविक परिदृश्यों में अपनी स्किल्स लागू करें।

  • कैपस्टोन प्रोजेक्ट: अपने सीखने के अनुभव को एक स्मार्ट बॉट बनाकर पूरा करें, जो यूज़र क्वेरी को समझ सके और जवाब दे सके—आपकी एडवांस्ड पायथन एप्लिकेशन बनाने की क्षमता को प्रदर्शित करेगा।

🎥 कोर्स की विशेषताएँ

  • व्यापक वीडियो लेक्चर: आकर्षक वीडियो सामग्री, जो हर विषय को स्पष्ट और गहराई से समझाती है।

  • इंटरैक्टिव असाइनमेंट और प्रोजेक्ट्स: प्रैक्टिकल असाइनमेंट और कैपस्टोन प्रोजेक्ट के माध्यम से हैंड्स-ऑन लर्निंग।

  • सहपाठी सहयोग और समर्थन: डिस्कशन फोरम तक पहुँच, जहाँ आप साथियों और प्रशिक्षकों से जुड़कर सहयोग व सहायता प्राप्त कर सकते हैं।

  • विशेषज्ञ प्रशिक्षक: अनुभवी प्रशिक्षकों से सीखें जिनके पास वास्तविक दुनिया का प्रोग्रामिंग अनुभव है।

  • लचीला लर्निंग शेड्यूल: अपनी गति से पढ़ाई करें और किसी भी समय, कहीं से भी कोर्स सामग्री एक्सेस करें।

  • प्रमाणपत्र: कोर्स पूरा करने पर सर्टिफिकेट प्राप्त करें, जो आपके पायथन प्रोग्रामिंग कौशल को संभावित नियोक्ताओं के सामने मान्य बनाता है।

👩‍💻 कौन नामांकन करे?

यह कोर्स विशेष रूप से उपयुक्त है:

  • वे लोग जो प्रोग्रामिंग में व्यापक शुरुआत करना चाहते हैं।

  • प्रोफेशनल्स जो अपने करियर उन्नयन के लिए स्किल्स बढ़ाना चाहते हैं।

  • विद्यार्थी और शौक़ीन जो पायथन से वास्तविक दुनिया के एप्लिकेशन बनाना चाहते हैं।

🚀 अपनी जिज्ञासा को विशेषज्ञता में और अपने विचारों को वास्तविक समाधान में बदलें हमारे कोर्स "पायथन मास्टरी: बेसिक्स से लेकर एआई स्मार्ट बॉट बनाने तक" के साथ।


AI & Machine Learning Using Python: Industry-Focused Training

Unlock the limitless potential of AI and machine learning to revolutionize industries with our comprehensive course, "AI & Machine Learning Using Python: Industry-Focused Training." 🌟 This meticulously crafted program is designed to equip you with essential skills and real-world applications of AI and machine learning, leveraging the powerful Python programming language. Whether you're aiming to advance your career or kickstart new opportunities in tech-driven sectors, this course offers the perfect blend of theory, practical insights, and hands-on experience. 🚀

Why Choose This Course?

  • Industry-Relevance: Learn techniques and tools directly applicable to real-world industry challenges.
  • Project-Based Learning: Engage in real-world projects that simulate industry problems and solutions.

Key Learning Outcomes

  • Foundational AI & ML Knowledge: Understand core concepts and algorithms in machine learning and AI.
  • Python Programming: Gain fluency in Python with a focus on data libraries like Pandas, Numpy, and Scikit-learn.
  • Real-World Applications: Apply ML models to industry-specific problems, enhancing decision-making and efficiency.
  • Problem Solving Skills: Develop critical thinking and problem-solving skills to tackle complex challenges in your field.

Course Modules

  • Module-01: Introduction to Machine Learning

    • Overview: Fundamental concepts and significance of Machine Learning.
    • Key Topics: Types of Machine Learning (Supervised, Unsupervised, Reinforcement), real-world applications, basic terminologies, and an introduction to the machine learning workflow.

  • Module-02: Introduction to Python Programming

    • Overview: Basics of Python programming language.
    • Key Topics: Python syntax, data types, control structures, functions, and libraries essential for Machine Learning.

  • Module-03: Introduction to Pandas

    • Overview: Introduction to the Pandas library for data manipulation and analysis.
    • Key Topics: DataFrames, Series, data cleaning, merging, and grouping data.

  • Module-04: Introduction to Numpy

    • Overview: Basics of the Numpy library for numerical computing.
    • Key Topics: Numpy arrays, mathematical operations, array manipulation, and statistical operations.

  • Module-05: Data Pre-processing & Data Visualization

    • Overview: Techniques for preparing data for machine learning models and visualizing data.
    • Key Topics: Handling missing values, normalization, standardization, data visualization libraries like Matplotlib and Seaborn.

  • Module-06: Linear & Logistic Regression

    • Overview: Fundamental linear models for regression and classification.
    • Key Topics: Simple and multiple linear regression, logistic regression, cost function, gradient descent, and evaluation metrics.

  • Module-07: Supervised Learning Techniques

    • Overview: Advanced supervised learning algorithms.
    • Key Topics: Decision trees, random forests, support vector machines (SVM), k-nearest neighbors (KNN), and model evaluation.

  • Module-08: Unsupervised Learning

    • Overview: Introduction to unsupervised learning techniques.
    • Key Topics: Clustering algorithms (K-means, hierarchical clustering), dimensionality reduction techniques (PCA, t-SNE).

  • Module-09: Introduction to Neural Networks and Deep Learning

    • Overview: Basics of neural networks and deep learning.
    • Key Topics: Neural network architecture, backpropagation, activation functions, introduction to deep learning frameworks like TensorFlow and Keras.

  • Module-10: Advanced Machine Learning and AI Topics

    • Overview: Advanced topics in machine learning and AI.
    • Key Topics: Ensemble methods, reinforcement learning, natural language processing (NLP), and computer vision.

  • Module-11: Evaluation Metrics and Model Optimization

    • Overview: Techniques for evaluating the performance of machine learning models.
    • Key Topics: Accuracy, precision, recall, F1 score, ROC-AUC, cross-validation, and overfitting/underfitting.

  • Module-12: Ethical AI and Future Trends

    • Overview: Ethical considerations in AI and emerging trends.
    • Key Topics: Bias and fairness in AI, privacy issues, the impact of AI on society, and future directions in AI research.

  • Module-13: Capstone Project: Predictive Analytics for Industry-Specific Applications

    • Overview: Engage in a comprehensive project that mirrors real-world applications, focusing on creating an AI-driven loan eligibility prediction system.
    • Key Topics: Data handling, feature engineering, model development and evaluation, ethical considerations, and practical deployment.

Target Audience

This course is designed for high school and college students, as well as professionals looking to transition into the field of machine learning and AI.

Prerequisites

Basic knowledge of Python Programming is recommended but not required. The course will cover the necessary Python programming skills.

Outcome

By the end of this course, students will have a comprehensive understanding of machine learning and AI, enabling them to develop, evaluate, and deploy machine learning models effectively. 📊🤖


Python Mastery: बेसिक्स ते AI बॉट्स

आमच्या Python मास्टरी: बेसिक्स पासून AI स्मार्ट बॉट्स तयार करण्यापर्यंत या व्यापक कोर्ससह प्रोग्रामिंगच्या जगात प्रवेश करा। हा कोर्स तुम्हाला सुरुवातीपासून एक प्रवीण Python प्रोग्रामर बनवतो, जो वास्तव जीवनातील आव्हानांचा सामना करू शकेल आणि स्मार्ट ॲप्लिकेशन्स तयार करू शकेल।

तुम्ही काय शिकाल:
• Python मूलतत्त्वे: सिंटॅक्स, ऑपरेटर्स, बिल्ट-इन फंक्शन्स।
• प्रगत संकल्पना: डेटा स्ट्रक्चर्स (लिस्ट्स, ट्यूपल्स, डिक्शनरीज), एरर हँडलिंग, फाइल ऑपरेशन्स।
• OOP: ऑब्जेक्ट-ओरिएंटेड प्रोग्रामिंगचे तत्त्व।
• वेब आणि नेटवर्क प्रोग्रामिंग: HTTP रिक्वेस्ट्स आणि सॉकेट प्रोग्रामिंग।
• APIs: बाह्य APIs वापरणे, OpenAI API सह बॉट तयार करणे।
• व्यावहारिक उपयोग: डेटाबेसेस, डेटा मॅनिप्युलेशन, वेब ॲप्स।
• कॅपस्टोन प्रोजेक्ट: स्मार्ट बॉट तयार करणे जो क्वेरी समजतो आणि उत्तर देतो।

कोर्स वैशिष्ट्ये:
• व्यापक व्हिडिओ लेक्चर्स।
• इंटरॲक्टिव असाइनमेंट्स आणि प्रोजेक्ट्स।
• सहकार्य आणि चर्चा फोरम।
• अनुभवी प्रशिक्षक।
• लवचिक शेड्यूल।
• पूर्णता प्रमाणपत्र।

कोणांनी नावनोंदणी करावी:
• नवशिके।
• व्यावसायिक जे करिअर वाढवू इच्छितात।
• विद्यार्थी आणि हौशी ज्यांना वास्तव ॲप्स तयार करायचे आहेत।

Python मास्टरी सह तुमची जिज्ञासा कौशल्यामध्ये बदला। आजच नावनोंदणी करा!