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। 🤖📈