अवलोकन

मशीन लर्निंग एंड नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस की कला की वर्तमान स्थिति को परिभाषित करती है। ये प्रौद्योगिकियां, जो डेटा खनन और डेटा विश्लेषण का एक रूप हैं, लगातार प्रदान की गई जानकारी से सीखती हैं। वे छिपे हुए पैटर्न को पहचानते हैं जो अक्सर संगठन को अपेक्षाकृत कम लागत पर नाटकीय प्रतिस्पर्धी लाभ प्रदान करते हैं। ये प्रौद्योगिकियां महत्वपूर्ण तरीके से काम कर रही हैं, जिस तरह से हम काम करते हैं, बातचीत करते हैं, और उन क्षमताओं का निर्माण करते हैं जो पहले कभी कल्पना नहीं करते थे। इन विधियों को विभिन्न प्रकार के उद्योगों में लागू किया जा रहा है जिनमें बिक्री, विपणन, विज्ञापन, स्वास्थ्य देखभाल, आपराधिक न्याय, वित्त ग्राहक सहायता और स्व-ड्राइविंग कारों और अत्यधिक कुशल स्वचालित घरों जैसे अच्छे नए उद्योग शामिल हैं। संगठन आज इन तरीकों का उपयोग न केवल अपने मुख्य व्यवसाय संचालन में सुधार करने के लिए बल्कि नए व्यावसायिक मॉडल के विकास के लिए भी करते हैं।

कौन नामांकित होना चाहिए

यह कार्यक्रम विभिन्न उद्योगों और नौकरी कार्यों में पेशेवरों के लिए है जो अपने संगठन की मदद करने के लिए देख रहे हैं, जो वे एकत्रित विविध डेटा की विशाल मात्रा का लाभ उठाते हैं और स्वयं को सुधारने वाले सिस्टम विकसित करते हैं जो वैश्विक बाजार में प्रतिस्पर्धा करने के लिए अपने संगठनों की क्षमता में सुधार करते हैं। इस कार्यक्रम से लाभ प्राप्त करने वाले विशिष्ट नौकरी के शीर्षक में शामिल हैं: विपणन, बिक्री, व्यापार विश्लेषकों, डेटा इंजीनियरों, डेटा विश्लेषकों, कंप्यूटर वैज्ञानिकों, डेटाबेस प्रशासकों, शोधकर्ताओं, सांख्यिकीविदों, और उन पेशेवरों ने लीवरेजिंग के दौरान इस उच्च मांग वाले क्षेत्र में अपने कौशल को विस्तारित करना चाहते हैं उनकी अद्वितीय डोमेन विशेषज्ञता।

कैरियर अंतर्दृष्टि

संयुक्त राज्य अमेरिका में कंप्यूटर और सूचना अनुसंधान वैज्ञानिकों के लिए व्यावसायिक सारांश।

  • नौकरियां: 27, 9 63 (2016)
  • प्रोजेक्टेड ग्रोथ: 10.20% (2017-2027)
  • वार्षिक वेतन: $ 88k- $ 141k (25 वीं -75 वीं प्रतिशत)

कार्यक्रम के लाभ

  • उद्योग विशेषज्ञों से सीखें कि मशीन की कला और विज्ञान को कैसे लागू करें और नई अंतर्दृष्टि प्रदान करने और अपने व्यवसाय की प्रतिस्पर्धात्मकता में सुधार करने के लिए गहरी शिक्षा
  • बताएं कि मशीन सीखने के लिए किस प्रकार की समस्याएं सबसे उपयुक्त हैं और जो गहरी शिक्षा के लिए सबसे अच्छी हैं
  • व्यवसाय की समस्याओं को हल करने के लिए उद्योग में उपयोग की जाने वाली मशीन और गहरी सीखने के सॉफ्टवेयर उपकरण को समझें और लागू करें
  • असुरक्षित, अर्द्ध पर्यवेक्षित, पर्यवेक्षित और सुदृढ़ीकरण प्रक्रियाओं के बीच मतभेदों को समझने के लिए विभिन्न प्रकार के सीखने वाले एल्गोरिदम और उन्हें कैसे लागू किया जाता है,
  • संरचित और असंगठित पाठ, वीडियो और आंतरिक या बाहरी स्रोतों (जैसे स्क्रैप किए गए वेब डेटा) से छवियों और उनके प्रदर्शन का मूल्यांकन करने सहित वास्तविक डेटा प्रकारों की विस्तृत श्रृंखला का उपयोग करके एल्गोरिदम लागू करने के लिए पद्धतियां और टूल सीखें
  • मौजूदा डेटा वर्कफ़्लोज़ में विचार करने और उन्हें एकीकृत करने के लिए संबंधित सॉफ़्टवेयर टूलकिट का निर्धारण करें
  • मशीन सीखने एल्गोरिदम डिजाइन करने के लिए अमेज़ॅन वेब सर्विसेज (एडब्लूएस) जैसे बुनियादी बिल्डिंग ब्लॉक, सामान्य सिद्धांत और क्लाउड टेक्नोलॉजीज का उपयोग करें
  • प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) के उपकरण और तकनीकों और मानव उत्पन्न सामग्री के विश्लेषण में इसका उपयोग जानें
  • तंत्रिका नेटवर्क और गहरी सीखने के उपकरण का उपयोग कर सामान्य नुकसान और चुनौतियों को समझें
  • समझें कि गहरी शिक्षा के लिए कौन से हार्डवेयर या आभासी मशीन की आवश्यकता है
  • मशीन और गहरी सीखने के बीच अंतर को पारंपरिक सांख्यिकीय डेटा विश्लेषण तकनीकों के बीच समझाओ

पाठ्यक्रम अनुसूची

आवश्यक कोर्स

  • मशीन लर्निंग के लिए उपकरण और तकनीक (2 इकाइयां)
  • कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क (2 इकाइयां)
  • टेक्स्ट माइनिंग और एनालिटिक्स (2 इकाइयां)

वैकल्पिक पाठ्यक्रम (न्यूनतम 4 इकाइयां)

  • बिग डेटा का परिचय (2 इकाइयां)
  • डेटा विज्ञान का परिचय (3 इकाइयां)
  • पूर्वानुमानित Analytics का परिचय (2 इकाइयां)
  • आर प्रोग्रामिंग (2 इकाइयां)
  • पायथन के साथ प्रोग्रामिंग का परिचय (2 इकाइयां)
  • डेटा विज्ञान और विश्लेषिकी के लिए गणित समीक्षा (2.5 इकाइयां)

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प्रोग्राम पढ़ाया गया:
  • अंग्रेज़ी

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यह कोर्स है औन लाइन/दूरी
Start Date
चालू नामांकन
Duration
9 - 15 महीने
आंशिक समय
पुरा समय
Price
3,705 USD
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