आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस में मास्टर

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कार्यक्रम विवरण

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस में मास्टर

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस में ऑनलाइन मास्टर

मास्टर इन आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस को प्रशिक्षण और अनुसंधान के क्षेत्र में प्रौद्योगिकी के क्षेत्र में व्यापक अनुभव के बीच संघ के परिणामस्वरूप पैदा किया गया है, जो यूपीसी की विशेषता है, जो राष्ट्रीय और अंतरराष्ट्रीय स्तर पर मान्यता और मान्यता दोनों द्वारा समर्थित है। और, OBS से एक तकनीकी और व्यावसायिक फ़ोकस के साथ ऑनलाइन प्रशिक्षण में अनुभव।

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस में मास्टर छात्रों को सैद्धांतिक और व्यावहारिक दृष्टिकोण से एआई की अवधारणाओं और आवश्यक तत्वों को इस क्षेत्र में सफलतापूर्वक परियोजनाओं को पूरा करने की अनुमति देता है।

मास्टर में, छात्रों को पांच बड़े ब्लॉकों में तराशा जाएगा:

  • ब्लॉक I फंडामेंटल्स: एआई से संबंधित मुख्य अवधारणाएं प्रदान की जाएंगी, साथ ही इस अवधि के तहत शामिल सभी प्रौद्योगिकियों से संबंधित हैं।
  • ब्लॉक II मशीन लर्निंग और न्यूरल नेटवर्क मॉडल का विकास: मशीन लर्निंग और न्यूरल नेटवर्क पर आधारित मॉडल और उनके व्यावहारिक उपयोग को गहरा किया जाएगा। इसमें मॉडलों का अनुकूलन और बाद का मूल्यांकन शामिल है।
  • ब्लॉक III मुख्य AI आर्किटेक्चर: AI मॉडल के विकास के लिए बाजार में मुख्य मौजूदा ढांचे को गहरा किया जाएगा।
  • ब्लॉक IV एआई परियोजनाओं का कार्यान्वयन: एआई प्रौद्योगिकियों से जुड़ी परियोजनाओं के विकास और प्रबंधन चरणों को संबोधित किया जाएगा, साथ ही साथ उनकी कार्यान्वयन प्रक्रिया भी।
  • एआई के ब्लॉक वी। व्यावसायिक अनुप्रयोग और उसके व्यावसायिक प्रभाव: एआई के मुख्य व्यावसायिक अनुप्रयोगों को पेश किया जाएगा, साथ ही साथ उनके पास एक व्यावसायिक और तकनीकी दृष्टिकोण से दोनों प्रभाव होंगे।

यह उजागर करना महत्वपूर्ण है कि कार्यक्रम की प्रचलित व्यावहारिक प्रकृति छात्र को मास्टर डिग्री के दौरान अर्जित ज्ञान को तुरंत लागू करने की अनुमति देती है।

कैरियर के अवसर

एक बार कार्यक्रम समाप्त होने के बाद, छात्र पदों पर कब्जा करने में सक्षम होंगे:

  • विभिन्न क्षेत्रों में आईडी विकास समूह के प्रमुख।
  • एआई में व्यावसायिक सलाहकार।
  • ऐ में तकनीकी सलाहकार विशेष।
  • आईए परियोजनाओं के लिए जिम्मेदार।
  • एआई सिस्टम के विकास में विशेषज्ञ।

उद्देश्यों

AI क्या है और इसके विभिन्न अनुप्रयोग क्या हैं? एआई से प्रतिस्पर्धात्मक लाभ उत्पन्न करने के लिए किन अत्याधुनिक तकनीकों और क्षमताओं का होना आवश्यक है? कंपनियों और समाज पर इसका संभावित प्रभाव क्या है? मशीन लर्निंग आधारित शिक्षण मॉडल में क्या जोखिम मौजूद हैं? एआई और बिग डेटा के बीच क्या संबंध है? किसी संगठन में AI परियोजनाओं का नेतृत्व करने के लिए किन प्रमुख तत्वों पर विचार किया जाना चाहिए?

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस में मास्टर आपको इन सभी सवालों के जवाब देने में मदद करेगा, सबसे महत्वपूर्ण प्रौद्योगिकियों से संबंधित अवधारणाओं के संयोजन के माध्यम से, और व्यावसायिक स्तर पर इन के आवेदन। विभिन्न वास्तविक मामलों का विश्लेषण और आपकी खुद की परियोजना का विकास, आपको एआई प्रौद्योगिकियों की वास्तविकता को निर्दिष्ट करने की अनुमति देगा, साथ ही व्यावसायिक आवश्यकताओं का समर्थन करने के लिए उनके आवेदन को भी।

सामान्य उद्देश्य

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस में मास्टर का मुख्य उद्देश्य के रूप में उन सभी पेशेवरों को एआई के मूल सिद्धांतों को लाना है जो देखते हैं कि उनके क्षेत्रों में मशीन लर्निंग एप्लिकेशन कैसे बदलते हैं, वे व्यवसाय मॉडल का प्रबंधन करने के तरीके को बदल रहे हैं। इस कार्यक्रम के माध्यम से, छात्रों को एआई परियोजनाओं का नेतृत्व करने के लिए आवश्यक तकनीकी ज्ञान प्राप्त होगा।

विशिष्ट उद्देश्य

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस में मास्टर का पाठ्यक्रम निम्नलिखित विशिष्ट उद्देश्यों को प्राप्त करने के लिए डिज़ाइन किया गया है:

  • एआई की बुनियादी बातों और प्रमुख अवधारणाओं, साथ ही व्यापारिक समस्याओं को हल करने के लिए उपयोग की जाने वाली विधियों और तकनीकों को गहरा करें।
  • मशीन लर्निंग से संबंधित मुख्य एल्गोरिदम और उपकरणों को जानें, जो पिछले प्रोग्रामिंग ज्ञान के बिना समस्याओं को हल करने में उन्हें लागू करने में सक्षम हों।
  • बाजार में मौजूद मुख्य कार्य रूपरेखा का उपयोग करके एआई मॉडल विकसित करें।
  • आभासी सहायकों और चैटबॉट्स जैसे व्यावहारिक AI अनुप्रयोगों का विकास करें। एआई परियोजनाओं का नेतृत्व करने में सक्षम होने के नाते, न केवल एक तकनीकी दृष्टिकोण से, बल्कि प्रबंधन से, बहु-विषयक प्रोफाइल विकसित करना जो विभिन्न व्यावसायिक क्षेत्रों और तकनीकी प्रथाओं से संबंधित और कनेक्ट करना जानता है।
  • अपने ROI को अधिकतम करने के लिए व्यावसायिक दृष्टि विकसित करके AI के रणनीतिक प्रभाव को समझें।
  • विभिन्न उद्योगों में AI के अनुप्रयोगों को समझें और सबसे बड़े व्यावसायिक प्रभाव के साथ उपयोग के मामलों को गहरा करें।

पाठ्यचर्या

ब्लॉक I ए के बुनियादी बातों

आइए लेवलिंग कोर्स

मॉड्यूल 1 के समानांतर में, छात्र इस लेवलिंग कोर्स के साथ आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस प्रोग्राम शुरू करते हैं जो प्रोग्रामिंग, एल्गोरिदम और गणित के ज्ञान के आधार प्रदान करता है। इस पाठ्यक्रम में, छात्रों को सामग्री संसाधन मिलेंगे जो उन्हें पाठ्यक्रम की निगरानी के लिए आवश्यक विभिन्न विषयों में तल्लीन करने की अनुमति देगा। इस पाठ्यक्रम में, वे परीक्षण-प्रकार की परीक्षा करेंगे जो उनके ज्ञान के मूल्यांकन के लिए एक मार्गदर्शक के रूप में काम करेंगे और इसका मूल्यांकन इसके अंत में किया जाएगा। संबोधित किए जाने वाले विषय हैं:

  • एअर इंडिया की मूल बातें।
  • प्रोग्रामिंग का परिचय।
  • एअर इंडिया में एल्गोरिदम का परिचय।

मॉड्यूल 1. एआई: बुनियादी बातों और मुख्य प्रौद्योगिकियों

इस मॉड्यूल में छात्र AI की दुनिया में प्रवेश करेगा और व्यापार में इसके आवेदन, जैसे मुद्दों को संबोधित करेगा:

  • एआई की प्रमुख अवधारणाएँ।
  • मुख्य AI प्रौद्योगिकियाँ।
  • "डेटा-चालित" संगठन।
  • एआई परियोजनाओं के निष्पादन और पारंपरिक आईटी निष्पादन के साथ उनके अंतर के मामले।

मॉड्यूल 2. एआई का सामाजिक-आर्थिक प्रभाव

इस मॉड्यूल में, छात्र मौजूदा सामाजिक-आर्थिक संदर्भ में एआई की अवधारणा का एक एकीकृत दृष्टिकोण प्राप्त करेगा। इस एक में, छात्र जैसे विषय देखेंगे:

  • एआई और उद्योग का आर्थिक प्रभाव 4.0।
  • लोगों पर AI का प्रभाव: नैतिक, सामाजिक और कानूनी विचार।
  • एआई गोद लेने और संगठनों में परिपक्वता मॉडल। संगठनों के लिए एक स्थिति उपकरण के रूप में IA परिपक्वता मॉडल।
ब्लॉक II मशीन लर्निंग मॉडल और तंत्रिका नेटवर्क का डिजाइन और विकास

मॉड्यूल 3. मशीन लर्निंग का परिचय: डेटा और एल्गोरिदम

यह मॉड्यूल विद्यार्थी को मशीन लर्निंग से परिचित कराएगा, जो उनकी सही समझ के लिए उन प्रमुख अवधारणाओं को प्रदान करेगा। इसमें आपको निम्न विषय दिखाई देंगे:

  • कुंजी मशीन सीखने की अवधारणा।
  • डेटा का महत्व।
  • डेटा की गुणवत्ता और शासन।
  • मशीन लर्निंग एल्गोरिदम: जोखिम और सीमाएँ।

मॉड्यूल 4. मशीन लर्निंग मॉडल: अनुकूलन और अनुप्रयोग

यह मॉड्यूल एआई-आधारित अनुप्रयोगों की पीढ़ी में जोखिम को कम करने से जुड़ी प्रक्रिया को संबोधित करते हुए, मशीन लर्निंग मॉडल के परिणाम का अनुकूलन करने के लिए कुंजी प्रदान करेगा। जिन विषयों पर काम किया जाएगा वे हैं:

  • मॉडलों का अनुकूलन।
  • मजबूत एनालिटिक्स के लिए डेटा की गुणवत्ता।
  • मशीन लर्निंग पर आधारित अनुप्रयोगों का सृजन।

मॉड्यूल 5. तंत्रिका नेटवर्क

इस पांचवें मॉड्यूल के दौरान, छात्र तंत्रिका नेटवर्क की दुनिया में प्रवेश करेगा और इस तरह के विषयों को देखेगा:

  • विशिष्ट आर्किटेक्चर
  • दीप ने शिक्षा को सुदृढ़ किया।
  • एक तंत्रिका नेटवर्क का प्रशिक्षण: TensorFlow Playground।
ब्लॉक III मुख्य ऐ आर्किटेक्चर

मॉड्यूल 6. एआई फ्रेमवर्क

इस मॉड्यूल में छात्र मुख्य AI ढांचे को देखेंगे जो वर्तमान में बाजार में मौजूद हैं। उनमें से हैं:

  • ओपन सोर्स।
  • Google IA फ्रेमवर्क।
  • Microsoft संज्ञानात्मक सेवाएँ फ़्रेमवर्क।
  • Amazon IA Services Framework।
  • आईबीएम वाटसन फ्रेमवर्क
ब्लॉक IV एआई परियोजनाओं का कार्यान्वयन

मॉड्यूल 7. एआई परियोजनाओं (I) का कार्यान्वयन: कार्यप्रणाली

ब्लॉक 4 के इस पहले भाग में, छात्र एआई परियोजनाओं की दिशा और कार्यान्वयन के कार्यप्रणाली पहलुओं को देखेंगे। जिन विषयों पर ध्यान दिया जाएगा वे हैं:

  • एमएल कार्यप्रणाली: CRISP-DM
  • सामग्री जीवन चक्र।
  • AIOps।
  • प्रतिगमन परीक्षण।
  • प्रतिक्रिया और रखरखाव।
  • पुन: उपयोग और पुन: उपयोग।
  • मामलों और व्यावहारिक उदाहरण।

मॉड्यूल 8. एआई (II) परियोजनाओं का कार्यान्वयन: सामग्री और मानव संसाधन

ब्लॉक के इस दूसरे भाग में, छात्र सामग्री और मानव संसाधनों के दृष्टिकोण से एआई परियोजनाओं की दिशा और कार्यान्वयन पर ध्यान केंद्रित करेगा। इस अर्थ में, मॉड्यूल में संबोधित किए जाने वाले कुछ बिंदु निम्न हैं:

  • सामग्री संसाधन।
    • भंडारण।
    • कम्प्यूटिंग।
    • आर्थिक मॉडल
    • क्लाउड इंफ्रास्ट्रक्चर
    • उपकरण।
  • मानव संसाधन विशिष्ट प्रोफाइल, और पारंपरिक प्रोफाइल पर प्रभाव।
ब्लॉक वी। एआई के व्यावसायिक अनुप्रयोग और इसके व्यावसायिक प्रभाव

मॉड्यूल 9. एआई के व्यावसायिक अनुप्रयोग और इसके व्यावसायिक प्रभाव

यह मॉड्यूल छात्र को AI के मुख्य व्यावसायिक अनुप्रयोगों से परिचित कराएगा। जिन विषयों पर ध्यान दिया जाएगा उनमें से कुछ इस प्रकार हैं:

  • इंटेलिजेंट इंटरैक्शन: हाइपर-वैयक्तिकरण, संवादी इंटरफेस और वास्तविक समय डेटा शोषण के माध्यम से ग्राहक अनुभव का अनुकूलन।
  • स्मार्ट उत्पाद और सेवाएं: एआई प्रदान करता है और नए व्यापार मॉडल और बाजार के लिए खोज।
  • बुद्धिमान संचालन: स्व-शिक्षा को सक्षम करने के लिए स्वचालन समाधान के साथ एआई का संयोजन।
  • बुद्धिमान कॉर्पोरेट समर्थन कार्य (सुरक्षा, मानव संसाधन, प्रौद्योगिकी, आदि): मानव बुद्धि को बढ़ाने और निर्णय लेने में सुधार करने के लिए एआई का उपयोग।

मॉड्यूल 10. क्लाइंट-आधारित AI मॉडल

कार्यक्रम के इस अंतिम मॉड्यूल में, ग्राहक संबंध प्रक्रियाओं के लिए AI के अनुप्रयोगों को गहरा किया जाएगा। मॉड्यूल के कुछ बिंदु निम्नलिखित हैं:

  • आकर्षण: सोशल नेटवर्क और पेड मीडिया।
  • अनुभव: सामग्री अनुकूलन और ग्राहक यात्रा।
  • बिक्री: Upselling और पार बेच।
  • सेवा: चैटबॉट और स्मार्ट सहायक।

अंतिम मास्टर परियोजना

अंतिम मास्टर प्रोजेक्ट (पीएफएम) के दौरान, छात्र एक परियोजना के विकास में एक वास्तविक कंपनी के साथ हाथ से काम करेगा। यह आपकी अपनी कंपनी के लिए करने या स्कूल द्वारा प्रस्तावित विकल्पों में से चुनने का विकल्प होगा।

कार्यशालाओं

मास्टर इन आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के दौरान, छात्र के पास 2 व्यावहारिक कार्यशालाएं आयोजित करने का अवसर होगा, जो एक तकनीकी कार्यशाला और एक व्यावसायिक कार्यशाला में विभाजित है।

तकनीकी कार्यशाला पायथन भाषा अनुप्रयोग

यह कार्यशाला इस प्रोग्रामिंग भाषा के अनुप्रयोग के बारे में ज्ञान में आगे बढ़ते हुए, लेवलिंग कोर्स में शुरू किए गए पायथन के बारे में बुनियादी ज्ञान को बढ़ाती है। इस कार्यशाला के दौरान, छात्र आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और मशीन लर्निंग: पायथन के क्षेत्र में सबसे अधिक इस्तेमाल की जाने वाली प्रोग्रामिंग भाषा के अनुप्रयोग पर एक व्यावहारिक दृष्टि प्राप्त करेंगे।

पायथन आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस वातावरण में एक संदर्भ प्रोग्रामिंग भाषा है, जिसके उपयोग में आसानी, बहुमुखी प्रतिभा और बड़ी संख्या में पुस्तकालय उपलब्ध हैं। डेटा साइंस और मशीन लर्निंग की नई तकनीकों के लिए, मौलिक रूप से इस भाषा के उपयोग में वृद्धि शानदार धन्यवाद है।

नोट: इस कार्यशाला को करने के लिए, प्रोग्रामिंग में ज्ञान होना आवश्यक है।

व्यापार कार्यशाला मशीन लर्निंग के माध्यम से बिग डेटा परियोजनाओं का सशक्तिकरण

मशीन लर्निंग को बड़ी मात्रा में डेटा की आवश्यकता होती है जो इसके उपयोग किए गए एल्गोरिदम को कार्य करने और प्रशिक्षित करने में सक्षम हो। इस कार्यशाला में, छात्र बिग डेटा वातावरण में मशीन लर्निंग के विभिन्न उपयोगों को देखेंगे। इसके अलावा, यह कार्यशाला छात्रों को यह बताने में मदद करेगी कि एआई बिग डेटा से कैसे संबंधित है। हम बिग डेटा में मशीन लर्निंग कैसे लागू करते हैं? हम मशीन लर्निंग के उपयोग के माध्यम से डेटा में पैटर्न कैसे खोज सकते हैं? व्यावसायिक स्तर पर आपके पास क्या अनुप्रयोग हैं?

जैसा कि यह एक व्यावहारिक कार्यशाला है, छात्रों को काम करना होगा, उदाहरण के लिए, डिजिटल मार्केटिंग के उपयोग के मामले के साथ। विशेष रूप से, आप देखेंगे कि डिजिटल मीडिया की प्रोग्रामेटिक खरीद आज कैसे की जाती है और बिग डेटा वातावरणों के साथ मिलकर मशीन लर्निंग तकनीकों का उपयोग करके इसे कैसे अनुकूलित किया जा सकता है। इस तरह, वे व्यावसायिक लाभ देखेंगे जो प्रौद्योगिकियों के इस संयोजन को लाता है और इसे अन्य प्रक्रियाओं के लिए कैसे एक्सट्रपलेशन करता है।

उपकरण

कार्यक्रम के दौरान छात्र दूसरों के बीच, निम्नलिखित टूल का उपयोग करेंगे:

पायथन सॉफ्टवेयर

सॉफ्टवेयर जो पायथन भाषा में प्रोग्रामिंग की अनुमति देता है। यह सबसे अधिक उपयोग की जाने वाली प्रोग्रामिंग भाषाओं में से एक है। यह एक बहुभाषी भाषा है।

आर सॉफ्टवेयर

प्रोग्रामिंग सॉफ्टवेयर विभिन्न उपकरणों द्वारा एकीकृत, विभिन्न पैकेजों, पुस्तकालयों या स्वयं के नमूनों के डाउनलोड के माध्यम से विस्तार योग्य। यह खुला स्रोत है।

प्रवाह तनाव

फ्री सॉफ्टवेयर लाइब्रेरी जो फ्लोचार्ट का उपयोग करके संख्यात्मक गणना करने के लिए उपयोग की जाती है।

PyTorch

पायथन पैकेज को तनाव प्रोग्रामिंग का उपयोग करके संख्यात्मक गणना करने के लिए डिज़ाइन किया गया है।

CNTK (Microsoft संज्ञानात्मक टूलकिट)

डीप लर्निंग फॉर डीप न्‍यूरल नेटवर्क पर आधारित लाइब्रेरी। यह कम्प्यूटेशनल नेटवर्क निर्माण पर आधारित है, जो विभिन्न प्रकार की सीखने की मशीनों, जैसे कि गहरे तंत्रिका नेटवर्क, दृढ़ तंत्रिका नेटवर्क, आवर्तक तंत्रिका नेटवर्क, आदि का वर्णन करने के लिए एक एकीकृत ढांचा है।

APIS सेवाएँ (अमेज़न)

AWS सेवा जो आपको किसी भी पैमाने पर REST और WebSocket API को बनाने, प्रकाशित करने, रखरखाव, निगरानी और सुरक्षा करने की अनुमति देती है।

मास्टर आवश्यकताएँ

छात्र प्रोफ़ाइल और प्रवेश आवश्यकताएँ

मास्टर के मॉड्यूल उन पेशेवरों के साथ डिज़ाइन किए गए हैं, जो विभिन्न क्षेत्रों से हैं, जो अपने पेशेवर कैरियर के विकास में तेजी लाने की आकांक्षा रखते हैं और व्यावसायिक परिवेश में एआई प्राप्त करने वाली भूमिका को समझते हैं। OBS के आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के मास्टर तक पहुंचने की आवश्यकताएं निम्नलिखित हैं:

  • स्नातक और तकनीकी इंजीनियरिंग, एडीई और विज्ञान (चिकित्सा, गणित, भौतिकी या रसायन विज्ञान) में स्नातक।
  • व्यवसायिक प्रभाव में डूबे हुए लोग और नई संभावनाएँ जो इन तकनीकों को खोलती हैं, आवश्यक तत्व की पहचान करके उन्हें वास्तविक उत्पादक वातावरण में लागू करने में सक्षम होना चाहती हैं।
  • परियोजना प्रबंधक और प्रबंधक जो एआई से संबंधित परियोजनाओं को शुरू करने के लिए अपनी प्रबंधन क्षमता का विस्तार करना चाहते हैं।
  • एआई के क्षेत्र में अनुभव या व्यवसाय के साथ लोग जो अपने शैक्षणिक प्रशिक्षण को सुदृढ़ करना चाहते हैं।
  • एआई क्षेत्र में सलाहकार और विशेषज्ञ जो अपनी प्रोफाइल तैयार करना, अपडेट करना और पूरा करना चाहते हैं, इस प्रकार बाजार में अपनी प्रतिस्पर्धी स्थिति को बनाए रखते हैं।
टाइट्रेट करना

कार्यक्रम पूरा होने पर, छात्र प्राप्त करेंगे:

  • तीन अंकों का एक शीर्षक।
  • यूपीसी द्वारा मान्यता प्राप्त स्वयं की डिग्री, अगर विश्वविद्यालय की आवश्यकताओं को कार्यक्रम के अंत में पूरा किया जाता है।
अंतिम नवंबर 2019 अद्यतन.

स्कूल परिचय

OBS Business School nace en 2006 como la primera escuela de negocios 100% online en lengua española. Se funda en el entorno del Grupo Planeta, líder mundial en la publicación de contenidos para el mer ... और अधिक पढ़ें

OBS Business School nace en 2006 como la primera escuela de negocios 100% online en lengua española. Se funda en el entorno del Grupo Planeta, líder mundial en la publicación de contenidos para el mercado de habla hispana y con un importante know-how en e-learning, con la colaboración del partner estratégico: कम पढ़ें
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