डेटा साइंस और मशीन लर्निंग में सर्टिफिकेट प्रोग्राम: अपने करियर को बढ़ावा देने के लिए एआई-संचालित प्रौद्योगिकियों में विशेषज्ञता हासिल करें

आइए उद्योग के आंकड़ों पर नजर डालें जो स्पष्ट रूप से इंगित करता है कि इस उद्योग की अत्यधिक मांग कैसे है। स्टेटिस्टा के अनुसार, आने वाले वर्षों में मशीन लर्निंग बाजार में महत्वपूर्ण वृद्धि देखने की उम्मीद है, 2023 से 2030 तक 18.7% से अधिक की अनुमानित चक्रवृद्धि वार्षिक वृद्धि दर (सीएजीआर) के साथ। एनालिटिक्स इनसाइट्स के अनुसार, भारत 32% पर कब्जा करेगा। दुनिया भर में बड़ा डेटा बाज़ार और 2026 तक $20 बिलियन का उत्पादन।

सिंहावलोकन

यह आईआईटीडी कार्यक्रम मुख्य ऐच्छिक, स्व-शिक्षण परियोजनाओं और व्यावहारिक सीखने का एक संयोजन है। जैसा कि ऊपर बताया गया है, इस कार्यक्रम का जेनेरेटिव एआई पर विशेष ध्यान है। छात्र और पेशेवर जेनरेटिव एआई पर मास्टरक्लास की उम्मीद कर सकते हैं। उन्हें डिज़ाइन सोच में एआई के बढ़ते महत्व, उत्पाद रोड मैप के लिए जेन एआई और ग्राहक जुड़ाव और उपयोगकर्ता अनुभव में जेन एआई के उपयोग जैसे विषयों से अवगत कराया जाएगा।

जनरल एआई का ज्ञान कैसे मदद करता है? यह उन्नत अनुप्रयोगों, दक्षता में सुधार और नवाचार क्षमता का प्रदर्शन करके डेटा विज्ञान और मशीन लर्निंग में समझ को बढ़ाता है। डिज़ाइन सोच के संदर्भ में AI कैसे काम करता है? एआई डेटा-संचालित अंतर्दृष्टि प्रदान करके डिजाइन सोच का समर्थन करता है, कार्यों को स्वचालित करता है और नए और रचनात्मक समाधानों के लिए प्रोटोटाइप को गति देने में मदद करता है। और भी बहुत कुछ है जिसमें AI व्यवसायों और पेशेवरों की मदद कर सकता है। उदाहरण के लिए, यह रुझानों का पूर्वानुमान लगाकर, उपयोगकर्ता की ज़रूरतों की पहचान करके और रणनीतियों को अनुकूलित करके उत्पाद रोडमैप को परिष्कृत कर सकता है। ये हैं लेकिन इस कार्यक्रम को अपनाने से पेशेवरों को कुछ सीखने को मिलता है।

ये मास्टरक्लास आईआईटी दिल्ली की विश्व स्तरीय फैकल्टी द्वारा संचालित की जाएंगी। आइए कार्यक्रम के विवरण को अधिक विस्तार से जांचें।

कार्यक्रम की मुख्य बातें

जैसा कि ऊपर बताया गया है, आईआईटीडी का डेटा साइंस और मशीन लर्निंग प्रोग्राम डेटा साइंस, एआई और मशीन लर्निंग में सबसे व्यापक है। कुछ प्रमुख विशेषताओं को देखें.

उच्च प्रभाव वाली लाइव लर्निंग का अनुभव करें: गतिशील, इंटरैक्टिव सत्रों में शामिल हों और व्यावहारिक अंतर्दृष्टि के लिए वास्तविक दुनिया के केस अध्ययनों का पता लगाएं।

उद्योग-उन्मुख अंतर्दृष्टि प्राप्त करें: संरचित, उद्योग-प्रासंगिक कौशल और ज्ञान विकसित करने के लिए वास्तविक दुनिया के डेटासेट के साथ काम करें।

सहकर्मी से सहकर्मी सीखने में भाग लें: अपने पेशेवर नेटवर्क का विस्तार करें और साथी पेशेवरों के साथ सहयोग के माध्यम से अपनी शिक्षा को बढ़ावा दें।

उद्योग-मान्यता प्राप्त प्रमाणपत्र प्राप्त करें: अपनी विशेषज्ञता की पुष्टि करते हुए और अपनी साख में सुधार करते हुए, आईआईटी दिल्ली से एक प्रतिष्ठित प्रमाणन प्राप्त करें।

आईआईटी दिल्ली के संकाय से सीखें: भारत के शीर्ष इंजीनियरिंग स्कूलों में से एक के संकाय सदस्यों की विशेषज्ञता से लाभ उठाएं।

स्व-शिक्षण परियोजनाओं में संलग्न रहें: व्यावहारिक चुनौतियों में अपने कौशल और ज्ञान को लागू करते हुए, विभिन्न स्व-निर्देशित परियोजनाओं में भाग लें।

हाथों-हाथ सीखना: डेटा साइंस और मशीन लर्निंग में आईआईटीडी का कैपस्टोन प्रोजेक्ट कार्यक्रम का मुख्य आकर्षण है, जो सैद्धांतिक ज्ञान और व्यावहारिक कौशल दोनों को एकीकृत करता है। परियोजना में डेटा-संचालित तकनीकों और उन्नत एल्गोरिदम का उपयोग करके किसी समस्या को हल करना शामिल है। छात्र खोजपूर्ण डेटा विश्लेषण, मॉडल चयन और प्रशिक्षण और मूल्यांकन सहित परियोजना जीवनचक्र के विभिन्न चरणों को नेविगेट करेंगे। यह व्यावहारिक अनुभव छात्रों को पायथन प्रोग्रामिंग, सांख्यिकीय विश्लेषण, मशीन लर्निंग एल्गोरिदम और डेटा विज़ुअलाइज़ेशन में अपनी दक्षता दिखाने की अनुमति देता है। समूहों में संचालित, इस परियोजना में छात्रों को वास्तविक दुनिया के परिदृश्यों में अपने कौशल को लागू करने के लिए प्रदान किए गए चार संदर्भों में से एक का चयन करने की आवश्यकता होती है।

प्रोग्राम मॉड्यूल

यहां उन विभिन्न मॉड्यूलों पर एक नज़र डाली गई है जो इसका हिस्सा हैं program'. ध्यान दें कि ये मॉड्यूल डेटा साइंस, मशीन लर्निंग और एआई में एक व्यापक आधार प्रदान करते हैं। वे शिक्षार्थियों को डेटा-संचालित निर्णय लेने, उन्नत एल्गोरिदम, अनुकूलन और गहन शिक्षण अनुप्रयोगों के लिए आवश्यक कौशल से लैस करते हैं।

मॉड्यूल 1: डेटा विज्ञान अनिवार्यताएँ (पायथन के मूल सिद्धांत, गणित के मूल सिद्धांत (रैखिक बीजगणित/संभावना), डेटा के माप और वर्णनकर्ता, वितरण और अनुमान, खोजपूर्ण डेटा विश्लेषण और परिकल्पना परीक्षण और मूल्यांकन)

मॉड्यूल 2: डेटा के साथ प्रभावी ढंग से संचार करना (डेटा और सूचना प्रणाली, डेटा के साथ कहानी सुनाना, बिजनेस डैशबोर्ड डिजाइन करना)

मॉड्यूल 3: मशीन लर्निंग के लिए अनुकूलन (मशीन लर्निंग के लिए अनुकूलन फॉर्मूलेशन ग्रेडिएंट और खोज-आधारित अनुकूलन रैखिक, द्विघात और गैर-रेखीय प्रोग्रामिंग और बहुउद्देश्यीय और बहु-मानदंड निर्णय लेने – विकासवादी उपकरण)

मॉड्यूल 4: मशीन लर्निंग (प्रतिगमन और व्युत्पन्न पेड़ और यादृच्छिक वन और समर्थन वेक्टर मशीनें, क्लस्टरिंग – पदानुक्रमित के-साधन क्लस्टरिंग आयामी कमी: पीसीए)

मॉड्यूल 5: डीप लर्निंग और जेनरेटिव एआई (डीप फीडफॉरवर्ड न्यूरल नेट, कनवल्शनल न्यूरल नेट, लॉन्ग शॉर्ट-टर्म मेमोरी (एलएसटीएम) नेटवर्क, बड़े भाषा मॉडल, समझाने योग्य एआई, सेल्फ लर्निंग प्रोजेक्ट: भूमि उपयोग के लिए सीएनएन मॉडल)

सीखने के परिणाम

यहां इस कार्यक्रम को लेने के लाभों पर एक नजर है।

पूर्वानुमानित मॉडल बनाएं: उन्नत भविष्य कहनेवाला विश्लेषण के लिए तंत्रिका नेटवर्क और समय श्रृंखला पूर्वानुमान तकनीकों का उपयोग करके मॉडल बनाएं।

अनुभवी हाथ: मशीन लर्निंग एल्गोरिदम के साथ व्यावहारिक अनुभव प्राप्त करें, अंतर्निहित सांख्यिकीय मॉडल और उनके अनुप्रयोगों को समझें।

लोकप्रिय तरीकों में महारत हासिल करें: प्रतिगमन, क्लस्टरिंग, निर्णय वृक्ष और गहन शिक्षण जैसी प्रमुख विधियों की गहरी समझ विकसित करें।

अनुकूलन तकनीक: त्रुटियों को कम करने और मॉडल सटीकता में सुधार करने के लिए अनुकूलन फॉर्मूलेशन सीखें।

यह कार्यक्रम किसके लिए है?

आइए देखें कि यह कौन है program' के लिए आदर्श है.

प्रारंभिक और मध्य स्तर के पेशेवर: जो डेटा विज्ञान और मशीन लर्निंग में अत्याधुनिक ज्ञान के साथ अपने करियर की संभावनाओं को बढ़ावा देना चाहते हैं। इससे व्यक्तियों को उभरती नौकरी भूमिकाओं के लिए अधिक प्रतिस्पर्धी, अनुकूलनीय और उपयुक्त बनाने में मदद मिलती है।

सॉफ्टवेयर विकास और मशीन लर्निंग में पेशेवर: ऐसे व्यक्ति जिनका लक्ष्य डेटा-संचालित निर्णय लेने का दृष्टिकोण विकसित करना और उन्नत डेटा विज्ञान और एमएल तकनीकों के माध्यम से व्यवसाय वृद्धि को बढ़ाना है। सामूहिक रूप से, यह नवाचार को बढ़ावा देता है, दक्षता में सुधार करता है और प्रतिस्पर्धी लाभ को बढ़ाता है।

कार्यक्रम विवरण

पर शुरू होता है

30 दिसंबर 2024

अवधि

6 महीने के लाइव ऑनलाइन सत्र का समय

कार्यक्रम शुल्क

चेकआउट पर जीएसटी वसूला जाएगा

पात्रता

30 जून, 2024 तक किसी मान्यता प्राप्त विश्वविद्यालय से किसी भी विषय में स्नातक (10+2+3)/डिप्लोमा धारक (केवल 10+2+3)।

आईआईटीडी के बारे में

भारतीय प्रौद्योगिकी संस्थान दिल्ली (आईआईटी दिल्ली) भारत में विज्ञान, इंजीनियरिंग और प्रौद्योगिकी में प्रशिक्षण, अनुसंधान और विकास के लिए स्थापित 5 प्रारंभिक आईआईटी में से एक है। 1961 में इंजीनियरिंग कॉलेज के रूप में स्थापित, संस्थान को बाद में “प्रौद्योगिकी संस्थान (संशोधन) अधिनियम, 1963” के तहत राष्ट्रीय महत्व का संस्थान घोषित किया गया और इसका नाम बदलकर “भारतीय प्रौद्योगिकी संस्थान दिल्ली” कर दिया गया। इसके बाद इसे अपनी शैक्षणिक नीति तय करने, अपनी परीक्षाएं आयोजित करने और अपनी डिग्री प्रदान करने की शक्तियों के साथ एक डीम्ड विश्वविद्यालय का दर्जा दिया गया। इसकी स्थापना के बाद से, 48000 से अधिक लोगों ने इंजीनियरिंग, भौतिक विज्ञान, प्रबंधन और मानविकी और सामाजिक विज्ञान सहित विभिन्न विषयों में आईआईटी दिल्ली से स्नातक किया है। इनमें से लगभग 5070 को पीएचडी की डिग्री प्राप्त हुई। बाकी ने इंजीनियरिंग, विज्ञान और बिजनेस एडमिनिस्ट्रेशन में मास्टर डिग्री प्राप्त की। ये पूर्व छात्र आज वैज्ञानिक, प्रौद्योगिकीविद्, व्यवसाय प्रबंधक और उद्यमी के रूप में काम करते हैं। ऐसे कई पूर्व छात्र हैं जो अपने मूल विषयों से दूर चले गए हैं और प्रशासनिक सेवाओं, सक्रिय राजनीति में चले गए हैं, या गैर सरकारी संगठनों के साथ हैं। ऐसा करके, उन्होंने इस राष्ट्र के निर्माण और दुनिया भर में औद्योगीकरण में महत्वपूर्ण योगदान दिया है।

एमेरिटस के बारे में

एमेरिटस दुनिया भर में व्यक्तियों, संगठनों और सरकारों के लिए उच्च गुणवत्ता वाली शिक्षा को सुलभ और किफायती बनाकर भविष्य के कौशल सिखाने के लिए प्रतिबद्ध है। यह संयुक्त राज्य अमेरिका, यूरोप, लैटिन अमेरिका, दक्षिण पूर्व एशिया, भारत और चीन में 80 से अधिक शीर्ष स्तरीय विश्वविद्यालयों के साथ सहयोग करके ऐसा करता है। एमेरिटस के लघु पाठ्यक्रम, डिग्री कार्यक्रम, पेशेवर प्रमाणपत्र और वरिष्ठ कार्यकारी कार्यक्रम व्यक्तियों को नए कौशल सीखने और उनके जीवन, कंपनियों और संगठनों को बदलने में मदद करते हैं। अत्याधुनिक प्रौद्योगिकी का इसका अनूठा मॉडल; पाठ्यक्रम नवाचार; और वरिष्ठ संकाय, आकाओं और प्रशिक्षकों के व्यावहारिक निर्देश ने 80 से अधिक देशों में 350,000 से अधिक व्यक्तियों को शिक्षित किया है।