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डेटा वैज्ञानिकों के लिए एसोसिएट एआई इंजीनियर
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Included with Premiumट्रैक विवरण
डेटा वैज्ञानिकों के लिए एसोसिएट एआई इंजीनियर
एआई इंजीनियर बनें: डेटा विज्ञान से प्रोडक्शन-रेडी AI तक
AI इंजीनियर बनने की अपनी यात्रा की शुरुआत करें, और AI मॉडलों को विकास से तैनाती तक ले जाने के लिए आवश्यक कौशल विकसित करें. इस ट्रैक में, आप नवीनतम AI तकनीकों और सर्वोत्तम अभ्यासों के साथ व्यावहारिक अनुभव प्राप्त करेंगे, जिससे आप मजबूत, उत्पादन-तैयार AI समाधान बना सकेंगे.AI विकास जीवनचक्र में महारत हासिल करें
एआई विकास प्रक्रिया के प्रमुख चरणों से आगे बढ़ें, जिनमें शामिल हैं:- Python लाइब्रेरी जैसे scikit-learn और PyTorch का उपयोग करके मशीन लर्निंग मॉडल्स को प्रशिक्षित और मूल्यांकन करना
- विभिन्न डोमेन में व्यावहारिक समस्याओं को हल करने के लिए वास्तविक-विश्व डेटासेट के साथ काम करना
- प्राकृतिक भाषा कार्यों के लिए Llama 3 जैसे अत्याधुनिक बड़े भाषा मॉडल (LLMs) का फाइन-ट्यूनिंग
- LangChain जैसे फ्रेमवर्क का उपयोग करके अनुप्रयोगों में AI मॉडल्स को एकीकृत करना
- विश्वसनीय और स्केलेबल AI परिनियोजन सुनिश्चित करने के लिए MLOps सिद्धांतों को लागू करना
अत्याधुनिक AI तकनीकों के साथ व्यावहारिक अनुभव प्राप्त करें
व्यावहारिक अनुभव के साथ AI क्रांति को आगे बढ़ाने वाले टूल्स और तकनीकों का अन्वेषण करें, जिसमें CNNs, RNNs, LSTMs, और GRUs सहित डीप लर्निंग आर्किटेक्चर शामिल हैं। आप ट्रांसफॉर्मर-आधारित मॉडलों और प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण में उनके अनुप्रयोगों के साथ भी काम करेंगे, जिससे आधुनिक AI पर उनके प्रभाव की समझ प्राप्त होगी। इसके अलावा, आप व्याख्येय AI विधियाँ सीखेंगे ताकि पारदर्शी और जवाबदेह AI सिस्टम बना सकें, साथ ही AI जीवनचक्र के दौरान डेटा को प्रभावी ढंग से प्रबंधित करने के लिए जिम्मेदार AI प्रथाएँ लागू करेंगे।LLM से प्रोडक्शन तक: एआई को अभ्यास में लाना
अपने कौशल को वास्तविक दुनिया की परिस्थितियों में लागू करें, जो AI Engineers के सामने आने वाली चुनौतियों की नकल करती हैं। आप कस्टम डेटासेट पर Llama 3 जैसे LLMs को फाइन-ट्यून करना, उन्हें LangChain का उपयोग करके एप्लिकेशनों में इंटीग्रेट करना, और इन समाधानों को प्रोडक्शन वातावरण में डिप्लॉय करना सीखेंगे। परीक्षण, संस्करण नियंत्रण और सतत एकीकरण जैसे MLOps सिद्धांतों से जानें कि आप विश्वसनीय और स्केलेबल AI सिस्टम कैसे बना सकते हैं।एआई इंजीनियरिंग में परिवर्तन करने वाले डेटा वैज्ञानिकों के लिए डिज़ाइन किया गया
यह ट्रैक उन डेटा वैज्ञानिकों के लिए आदर्श है जो अपने कौशल-समूह का विस्तार करना चाहते हैं और AI इंजीनियरिंग भूमिकाएँ संभालना चाहते हैं। मशीन लर्निंग और Python के अपने मौजूदा ज्ञान पर आगे बढ़ते हुए, आप प्रोडक्शन-ग्रेड AI समाधान डिज़ाइन, विकसित और डिप्लॉय करने के लिए आवश्यक अतिरिक्त कौशल हासिल करेंगे। AI इंजीनियरिंग या MLOps में किसी पूर्व अनुभव की आवश्यकता नहीं है।एआई इंजीनियर के रूप में अपना करियर शुरू करें
इस ट्रैक को पूरा करने के बाद, आपके पास यह करने का आत्मविश्वास और पोर्टफोलियो होगा:- विभिन्न उद्योगों में AI Engineer पदों के लिए आवेदन करें
- क्रॉस-फ़ंक्शनल टीमों के साथ मिलकर एंड-टू-एंड AI समाधान प्रदान करें
- जिम्मेदार एआई अभ्यास लागू करें और भरोसेमंद एआई सिस्टम बनाएं
- तेजी से विकसित हो रहे AI परिदृश्य में अग्रणी बने रहें
पूर्व आवश्यकताएं
इस ट्रैक के लिए कोई पूर्व आवश्यकताएं नहीं हैंCourse
Course
scikit-learn और scipy का उपयोग करके बिना लेबल वाले डेटासेट को क्लस्टर, ट्रांसफ़ॉर्म, विज़ुअलाइज़ और उनसे इनसाइट्स निकालना सीखें।
Course
Hugging Face Hub पर उपलब्ध मॉडलों और डेटासेट के विशाल भंडार को नेविगेट करें और उपयोग करें।
Course
PyTorch में अपना पहला न्यूरल नेटवर्क बनाना, हाइपरपैरामीटर समायोजित करना, और वर्गीकरण व प्रतिगमन समस्याएँ हल करना सीखें।
Course
Gain the essential skills using Scikit-learn, SHAP, and LIME to test and build transparent, trustworthy, and accountable AI systems.
Course
CNN, RNN, LSTM और GRU जैसी मूलभूत डीप लर्निंग आर्किटेक्चर सीखें, ताकि इमेज और क्रमिक डेटा का मॉडल बना सकें।
Project
Develop a multi-input model to classify characters from scanned documents.
Course
Learn the theory behind responsibly managing your data for any AI project, from start to finish and beyond.
Course
LLM और उनके आधारभूत क्रांतिकारी ट्रांसफॉर्मर आर्किटेक्चर की बारीकियाँ सीखें!
Project
Use LLMs to solve diverse language tasks for a car dealership company.
Course
Explore the latest techniques for running the Llama LLM locally and integrating it within your stack.
Course
जानें कि MLOps कैसे मशीन लर्निंग मॉडल्स को लोकल नोटबुक्स से प्रोडक्शन में काम करने वाले मॉडल्स तक ले जाता है, जो वास्तविक व्यावसायिक मूल्य उत्पन्न करते हैं।
Course
मॉड्यूलरिटी, दस्तावेज़ीकरण और स्वचालित परीक्षण सीखें, ताकि आप डेटा विज्ञान समस्याएँ अधिक तेज़ी और विश्वसनीयता से हल कर सकें।
Course
अपने सॉफ़्टवेयर और डेटा प्रोजेक्ट्स में version control के लिए Git की मूल बातें जानें।
Course
Master Python testing: Learn methods, create checks, and ensure error-free code with pytest and unittest.
पूर्ण
उपलब्धि का प्रमाण पत्र अर्जित करें
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