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01

एआई में उन्नत विषय

5 chapters • 30 classes • 75 marks • 20h

डीप लर्निंग आर्किटेक्चर 6 classes

1.1 न्यूरल नेटवर्क के मूल सिद्धांतों की व्याख्या करना

1.2 कन्वोल्यूशनल न्यूरल नेटवर्क का निर्माण करना

1.3 पुनरावर्ती न्यूरल नेटवर्क का डिज़ाइन करना

1.4 LSTM और GRU नेटवर्क को लागू करना

1.5 ट्रांसफार्मर आर्किटेक्चर का अन्वेषण करना

1.6 वास्तविक दुनिया की समस्याओं पर गहरे शिक्षण आर्किटेक्चर को लागू करना

प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण तकनीकें 6 classes

2.1 प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण के मूल बातें समझना

2.2 टोकनाइजेशन और पाठ पूर्व-प्रसंस्करण का अन्वेषण करना

2.3 भाग-ऑफ-स्पीच टैगिंग के साथ वाक्यविज्ञान का विश्लेषण करना

2.4 डेटा निष्कर्षण के लिए नामित इकाई पहचान का उपयोग करना

2.5 भावना विश्लेषण तकनीकों को लागू करना

2.6 पाठ उत्पन्न करने के लिए भाषा मॉडल को लागू करना

जनरेटिव एडवर्सेरियल नेटवर्क (GANs) 6 classes

3.1 GANs के मूल बातें समझना

3.2 जनरेटर और भेदक की आर्किटेक्चर का अन्वेषण करना

3.3 GANs को प्रशिक्षित करना: तकनीकें और चुनौतियाँ

3.4 लोकप्रिय ढांचों का उपयोग करके GANs को लागू करना

3.5 GAN प्रदर्शन मेट्रिक्स का मूल्यांकन करना

3.6 वास्तविक दुनिया के परिदृश्यों में GANs को लागू करना

रिइन्फोर्समेंट लर्निंग सिस्टम में एआई 6 classes

4.1 सुदृढीकरण शिक्षण को समझना: मूल बातें और अवधारणाएँ

4.2 सुदृढीकरण शिक्षण में प्रमुख एल्गोरिदम का अन्वेषण करना

4.3 RL में नीति और मूल्य कार्यों का विश्लेषण करना

4.4 गहरे सुदृढीकरण शिक्षण तकनीकों को लागू करना

4.5 पुरस्कार संरचनाओं का मूल्यांकन और अनुकूलन करना

4.6 वास्तविक दुनिया के परिदृश्यों में सुदृढीकरण शिक्षण को लागू करना

नैतिक और जिम्मेदार एआई 6 classes

5.1 नैतिक AI के सिद्धांतों को समझना

5.2 AI प्रणालियों में पूर्वाग्रह और निष्पक्षता का अन्वेषण करना

5.3 AI पारदर्शिता और व्याख्यात्मकता का विश्लेषण करना

5.4 AI में गोपनीयता और डेटा सुरक्षा सुनिश्चित करना

5.5 AI प्रौद्योगिकियों के सामाजिक प्रभाव का मूल्यांकन करना

5.6 AI विकास में नैतिक दिशानिर्देशों को लागू करना

02

मॉडल मूल्यांकन और तैनाती

5 chapters • 30 classes • 100 marks • 25h

मॉडल मूल्यांकन मेट्रिक्स को समझना 6 classes

1.1 एआई में मॉडल मूल्यांकन के महत्व की खोज करना

1.2 सटीकता, प्रिसिजन और रिकॉल मैट्रिक्स को समझना

1.3 F1 स्कोर की व्याख्या करना और इसका अनुप्रयोग

1.4 मॉडल मूल्यांकन में ROC कर्व और AUC का विश्लेषण करना

1.5 मॉडल सुधार के लिए कन्फ्यूजन मैट्रिक्स अंतर्दृष्टियों का मूल्यांकन करना

1.6 मजबूत मॉडल मूल्यांकन के लिए क्रॉस-मान्यता लागू करना

मॉडल मान्यता के लिए उन्नत तकनीकें 6 classes

2.1 क्रॉस-मान्यता तकनीकों को समझना

2.2 k-फोल्ड क्रॉस-मान्यता लागू करना

2.3 लीव-वन-आउट क्रॉस-मान्यता लागू करना

2.4 मान्यता में स्ट्रेटिफाइड सैंपलिंग का उपयोग करना

2.5 मॉडल मान्यता मैट्रिक्स का विश्लेषण करना

2.6 मजबूत मॉडलों के लिए मान्यता दृष्टिकोणों की तुलना करना

हाइपरपैरामीटर ट्यूनिंग और अनुकूलन 6 classes

3.1 मशीन लर्निंग मॉडलों में हाइपरपैरामीटर को समझना

3.2 हाइपरपैरामीटर मूल्यों के प्रभाव का विश्लेषण करना

3.3 हाइपरपैरामीटर ट्यूनिंग के लिए विधियों की खोज करना

3.4 हाइपरपैरामीटर ऑप्टिमाइजेशन के लिए ग्रिड सर्च लागू करना

3.5 बेहतर मॉडल प्रदर्शन के लिए रैंडम सर्च लागू करना

3.6 हाइपरपैरामीटर ऑप्टिमाइजेशन तकनीकों की तुलना करना

मॉडल तैनाती रणनीतियाँ 6 classes

4.1 मॉडल तैनाती वातावरण को समझना

4.2 तैनाती के लिए मॉडलों को तैयार करना

4.3 मशीन लर्निंग मॉडलों को कंटेनराइज करना

4.4 तैनाती पाइपलाइनों को लागू करना

4.5 तैनात मॉडलों की निगरानी और प्रबंधन करना

4.6 प्लेटफार्मों के बीच मॉडल तैनातियों को स्केल करना

तैनात मॉडलों की निगरानी और रखरखाव 6 classes

5.1 मॉडल निगरानी के महत्व को समझना

5.2 निगरानी उपकरण और पाइपलाइनों को सेट करना

5.3 मॉडल प्रदर्शन मैट्रिक्स का विश्लेषण करना

5.4 मॉडल ड्रिफ्ट की पहचान करना और प्रतिक्रिया देना

5.5 स्वचालित अलर्ट और सूचनाएं लागू करना

5.6 समय के साथ मॉडल की मजबूती और विश्वसनीयता सुनिश्चित करना

03

एआई में नैतिकता और शासन

5 chapters • 30 classes • 50 marks • 15h

एआई में नैतिक सिद्धांतों को समझना 6 classes

1.1 एआई नैतिकता के आधारों की खोज

1.2 एआई में प्रमुख नैतिक चुनौतियों की पहचान करना

1.3 एआई नैतिक दुविधाओं पर केस स्टडी का विश्लेषण करना

1.4 एआई सिस्टम में पूर्वाग्रह और निष्पक्षता को समझना

1.5 एआई में डेटा गोपनीयता और सहमति का मूल्यांकन करना

1.6 एआई प्रैक्टिस में नैतिक दिशानिर्देशों को लागू करना

मशीन लर्निंग में पूर्वाग्रह और निष्पक्षता 6 classes

2.1 मशीन लर्निंग में पूर्वाग्रह को समझना

2.2 एआई मॉडल में पूर्वाग्रह के स्रोतों की पहचान करना

2.3 मॉडल की निष्पक्षता पर पूर्वाग्रह के प्रभाव की जांच करना

2.4 मशीन लर्निंग में पूर्वाग्रह को कम करने की रणनीतियाँ

2.5 एआई सिस्टम में निष्पक्षता का मूल्यांकन करना

2.6 निष्पक्षता-सचेत एआई मॉडल को लागू करना

एआई सिस्टम में गोपनीयता और डेटा सुरक्षा 6 classes

3.1 एआई सिस्टम में गोपनीयता के मूलभूत सिद्धांतों को समझना

3.2 डेटा सुरक्षा कानूनों और विनियमों की खोज करना

3.3 एआई तैनाती में गोपनीयता जोखिमों की पहचान करना

3.4 डेटा न्यूनतमकरण और अनामकरण तकनीकों को लागू करना

3.5 डेटा संग्रह में पारदर्शिता और सहमति का मूल्यांकन करना

3.6 गोपनीयता-संरक्षित एआई सिस्टम के लिए सर्वोत्तम प्रथाओं को लागू करना

एआई में पारदर्शिता और जवाबदेही 6 classes

4.1 एआई सिस्टम में पारदर्शिता को समझना

4.2 एआई में जवाबदेही तंत्र की खोज करना

4.3 एआई पारदर्शिता में नैतिक चुनौतियों की पहचान करना

4.4 एआई जवाबदेही पर केस स्टडी का मूल्यांकन करना

4.5 एआई में पारदर्शिता के लिए सर्वोत्तम प्रथाओं को लागू करना

4.6 एआई समाधानों के लिए जवाबदेही ढांचे को डिजाइन करना

शासन ढांचे और नैतिक एआई कार्यान्वयन 6 classes

5.1 एआई शासन को समझना: प्रमुख सिद्धांत और ढांचे

5.2 एआई में विनियमों और मानकों की भूमिका की खोज करना

5.3 एआई कार्यान्वयन में जोखिमों की पहचान और कम करना

5.4 एआई डिजाइन और तैनाती में नैतिक सिद्धांतों को लागू करना

5.5 अनुपालन और जवाबदेही के लिए एआई सिस्टम का मूल्यांकन करना

5.6 पारदर्शी और निष्पक्ष एआई प्रथाओं के लिए रणनीतियाँ विकसित करना

04

एआई समाधान डिज़ाइन

5 chapters • 30 classes • 100 marks • 20h

एआई समाधान डिज़ाइन के सिद्धांतों को समझना 6 classes

1.1 एआई समाधान डिज़ाइन के मूलभूत तत्वों की खोज

1.2 एआई सिस्टम के मुख्य घटकों की पहचान

1.3 एआई समाधानों के लिए डेटा आवश्यकताओं का विश्लेषण

1.4 प्रभावी एआई डिज़ाइन के लिए उद्देश्यों को प्राथमिकता देना

1.5 एआई समाधानों में नैतिक विचारों का मूल्यांकन करना

1.6 वास्तविक दुनिया के परिदृश्यों पर एआई डिज़ाइन सिद्धांतों को लागू करना

डेटा अधिग्रहण और पूर्वप्रसंस्करण रणनीतियाँ 6 classes

2.1 डेटा अधिग्रहण विधियों को समझना

2.2 प्रासंगिक डेटा स्रोतों की पहचान करना

2.3 डेटा संग्रह तकनीकों को लागू करना

2.4 कच्चे डेटा को साफ़ और तैयार करना

2.5 डेटा रूपांतरण तकनीकों को लागू करना

2.6 एआई समाधानों के लिए डेटा गुणवत्ता का मूल्यांकन करना

मॉडल चयन और मूल्यांकन तकनीकें 6 classes

3.1 मॉडल का अंतर: पर्यवेक्षित और अप्रत्याशित शिक्षण का परिचय

3.2 मॉडल चयन की खोज: मानदंड और विचार

3.3 मॉडल मूल्यांकन के लिए क्रॉस-मान्यता तकनीकों को लागू करना

3.4 मॉडल प्रदर्शन का मूल्यांकन: मीट्रिक और व्याख्याएँ

3.5 सर्वोत्तम मॉडल का चयन: पूर्वाग्रह-परिवर्तन व्यापार का समझना

3.6 मॉडल मूल्यांकन को लागू करना: तकनीकें और उपकरण

एआई मॉडलों का तैनाती और एकीकरण 6 classes

4.1 एआई मॉडल तैनाती वातावरण की खोज

4.2 तैनाती के लिए एआई मॉडल तैयार करना

4.3 एआई में निरंतर एकीकरण और निरंतर तैनाती (CI/CD) को लागू करना

4.4 मौजूदा सिस्टम के साथ एआई मॉडल का एकीकरण करना

4.5 तैनात एआई मॉडलों की निगरानी और रखरखाव करना

4.6 एकीकृत एआई समाधानों के प्रदर्शन का मूल्यांकन करना

एआई समाधानों की निगरानी और अनुकूलन 6 classes

5.1 एआई निगरानी के लिए प्रमुख मीट्रिक को समझना

5.2 निरंतर प्रदर्शन ट्रैकिंग को लागू करना

5.3 अंतर्दृष्टि के लिए एआई समाधान डेटा का विश्लेषण करना

5.4 एआई मॉडलों को अनुकूलित करने के लिए फीडबैक लूप का उपयोग करना

5.5 एआई ड्रिफ्ट की पहचान और कम करना

5.6 स्वचालित एआई सिस्टम अलर्ट के लिए उपकरण तैनात करना

05

डेटा हेरफेर और विश्लेषण

5 chapters • 30 classes • 75 marks • 20h

डेटा संरचनाओं और प्रकारों को समझना 6 classes

1.1 सामान्य डेटा संरचनाओं की पहचान करना

1.2 मशीन लर्निंग में डेटा प्रकारों का अन्वेषण करना

1.3 संरचित और असंरचित डेटा की तुलना करना

1.4 पायथन लाइब्रेरी के साथ डेटा का रूपांतरण करना

1.5 वास्तविक दुनिया के परिदृश्यों में डेटा प्रकारों का अनुप्रयोग करना

1.6 विश्लेषण के लिए डेटा गुणवत्ता का मूल्यांकन करना

डेटा सफाई और पूर्वप्रसंस्करण तकनीकें 6 classes

2.1 डेटा सफाई के महत्व को समझना

2.2 सामान्य डेटा गुणवत्ता मुद्दों की पहचान करना

2.3 गायब डेटा को संभालने की तकनीकें

2.4 डेटा सामान्यीकरण और मानकीकरण को लागू करना

2.5 डेटा सेट में बाहरी मानों का पता लगाना और प्रबंधित करना

2.6 डेटा रूपांतरण और एन्कोडिंग तकनीकों का अनुप्रयोग करना

अन्वेषणात्मक डेटा विश्लेषण और दृश्यता 6 classes

3.1 अन्वेषणात्मक डेटा विश्लेषण का परिचय: प्रमुख अवधारणाएँ और लक्ष्य

3.2 डेटा को समझना और साफ करना: तकनीकें और रणनीतियाँ

3.3 पैटर्न और प्रवृत्तियों की पहचान करना: सांख्यिकीय सारांशों का उपयोग करना

3.4 ग्राफ के साथ डेटा का दृश्यांकन: सही प्लॉट का चयन करना

3.5 संबंधों का अन्वेषण करना: सहसंबंध और कारणता विश्लेषण

3.6 अंतर्दृष्टियों को संप्रेषित करना: डेटा-आधारित कहानी तैयार करना

उन्नत डेटा रूपांतरण और फीचर इंजीनियरिंग 6 classes

4.1 उन्नत डेटा रूपांतरणों को समझना

4.2 विशेषता निर्माण के लिए तकनीकों का अन्वेषण करना

4.3 विशेषता चयन विधियों को लागू करना

4.4 आयाम घटाने की तकनीकों का अनुप्रयोग करना

4.5 विशेषता स्केलिंग और सामान्यीकरण का उपयोग करना

4.6 मॉडल प्रदर्शन में सुधार के लिए विशेषताओं का इंजीनियरिंग करना

पांडा और न्यूमपी के साथ कुशल डेटा हेरफेर 6 classes

5.1 पांडा और न्यूमपी का परिचय: अपने वातावरण को सेट करना

5.2 पांडा और न्यूमपी में डेटा संरचनाओं का अन्वेषण करना

5.3 डेटा आयात और निर्यात संचालन करना

5.4 पांडा के साथ डेटा को संशोधित करना: फ़िल्टरिंग और सॉर्टिंग तकनीकें

5.5 डेटा विश्लेषण के लिए न्यूमपी के साथ मैट्रिक्स संचालन करना

5.6 बड़े पैमाने पर डेटा हैंडलिंग के लिए पांडा और न्यूमपी को संयोजित करना

06

मशीन लर्निंग के मूलभूत सिद्धांत

5 chapters • 30 classes • 100 marks • 20h

मशीन लर्निंग के मूलभूत सिद्धांतों को समझना 6 classes

1.1 मशीन लर्निंग को परिभाषित करना: अवधारणाएँ और दायरा

1.2 मशीन लर्निंग के प्रकारों का अन्वेषण: सुपरवाइज्ड, अनसुपरवाइज्ड, और रिइन्फोर्समेंट

1.3 डेटा को समझना: इनपुट, आउटपुट, और महत्व

1.4 पैटर्न को पहचानना: एल्गोरिदम कैसे सीखते हैं

1.5 मॉडल का मूल्यांकन करना: सटीकता, प्रिसिजन, और रिकॉल

1.6 मशीन लर्निंग में नैतिक विचारों को लागू करना

मशीन लर्निंग के लिए डेटा पूर्वप्रसंस्करण तकनीकें 6 classes

2.1 डेटा प्रीप्रोसेसिंग के महत्व को समझना

2.2 डेटा क्लीनिंग विधियों का अन्वेषण

2.3 गायब डेटा को प्रभावी ढंग से संभालना

2.4 निरंतरता के लिए डेटा को सामान्यीकृत और स्केल करना

2.5 मॉडल की तैयारी के लिए श्रेणीबद्ध चर को एन्कोड करना

2.6 फीचर इंजीनियरिंग तकनीकों को लागू करना

सुपरवाइज्ड लर्निंग एल्गोरिदम का अन्वेषण करना 6 classes

3.1 सुपरवाइज्ड लर्निंग अवधारणाओं को समझना

3.2 रैखिक प्रतिगमन तकनीकों का अन्वेषण

3.3 वर्गीकरण के लिए निर्णय वृक्षों को लागू करना

3.4 सपोर्ट वेक्टर मशीनों का विश्लेषण करना

3.5 मॉडल प्रदर्शन मैट्रिक्स का मूल्यांकन करना

3.6 सुपरवाइज्ड लर्निंग में एन्सेम्बल विधियों को लागू करना

अनसुपरवाइज्ड लर्निंग और क्लस्टरिंग तकनीकें 6 classes

4.1 अनसुपरवाइज्ड लर्निंग को समझना

4.2 क्लस्टरिंग तकनीकों का अन्वेषण

4.3 K-Means क्लस्टरिंग को लागू करना

4.4 पदानुक्रमिक क्लस्टरिंग का विश्लेषण करना

4.5 घनत्व-आधारित क्लस्टरिंग के लिए DBSCAN लागू करना

4.6 क्लस्टरिंग प्रदर्शन का मूल्यांकन करना

मॉडल मूल्यांकन और प्रदर्शन मेट्रिक्स 6 classes

5.1 मॉडल मूल्यांकन के महत्व को समझना

5.2 मशीन लर्निंग में सामान्य प्रदर्शन मैट्रिक्स का अन्वेषण

5.3 विभिन्न मॉडल मूल्यांकन तकनीकों की तुलना करना

5.4 वर्गीकरण मॉडलों के लिए कन्फ्यूजन मैट्रिक्स की व्याख्या करना

5.5 प्रिसिजन, रिकॉल, और F1-स्कोर की गणना करना

5.6 ROC कर्व और AUC के माध्यम से मॉडल प्रदर्शन का आकलन करना

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एडवांस सर्टिफिकेट इन मशीन लर्निंग और एआई इम्प्लीमेंटेशन

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