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. 🤖📈