Artificial Intelligence and Machine Learning Course Syllabus in Hindi
Introduction to AI and ML in Hindi
Course Overview
यह कोर्स कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) और मशीन लर्निंग (ML) के सिद्धांतों, तकनीकों और अनुप्रयोगों का व्यापक परिचय प्रदान करता है। छात्र AI की गणितीय और कम्प्यूटेशनल नींव के साथ-साथ ML मॉडल विकसित करने और लागू करने में व्यावहारिक अनुभव प्राप्त करेंगे।
Course Objectives
- AI और ML की मौलिक अवधारणाओं को समझना
- AI के लिए गणितीय और सांख्यिकीय विधियों में मजबूत नींव विकसित करना
- विभिन्न ML एल्गोरिदम और उनके अनुप्रयोगों को सीखना
- प्रोग्रामिंग भाषाओं और टूल्स का उपयोग करके ML मॉडल लागू करने में व्यावहारिक अनुभव प्राप्त करना
- गहन शिक्षा और प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण जैसे AI में उन्नत विषयों का अन्वेषण करना
Module 1: Introduction to AI and ML
यह मॉड्यूल कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) और मशीन लर्निंग (ML) की मौलिक समझ प्रदान करता है। इसमें ऐतिहासिक विकास, प्रमुख अवधारणाएँ, और AI, ML और संबंधित क्षेत्रों के बीच अंतर शामिल हैं।
Key Topics
- AI और ML को परिभाषित करना: बुद्धिमान एजेंटों की व्यापक अवधारणा के रूप में AI और डेटा से सीखने पर केंद्रित उपसमुच्चय के रूप में ML के बीच स्पष्ट विभाजन।
- AI के प्रकार: कमजोर AI, मजबूत AI, और कृत्रिम सामान्य बुद्धिमत्ता (AGI) का अन्वेषण।
- ऐतिहासिक दृष्टिकोण: AI और ML के विकास का संक्षिप्त अवलोकन, जिसमें प्रमुख मील के पत्थर और प्रगति शामिल हैं।
- AI और ML अनुप्रयोग: विभिन्न उद्योगों के वास्तविक दुनिया के उदाहरण इन प्रौद्योगिकियों के व्यावहारिक प्रभाव को दर्शाने के लिए।
- नैतिक विचार: AI के नैतिक प्रभावों पर चर्चा, जैसे पक्षपात, गोपनीयता, और उत्तरदायित्व।
सीखने के परिणाम
इस मॉड्यूल के पूरा होने पर, छात्र सक्षम होंगे:
- AI और ML को सटीक रूप से परिभाषित करना।
- AI के विभिन्न प्रकारों के बीच अंतर करना।
- AI और ML के ऐतिहासिक संदर्भ को समझना।
- विभिन्न डोमेन में AI और ML के संभावित अनुप्रयोगों की पहचान करना।
- AI से संबंधित नैतिक चुनौतियों को पहचानना।
इस मॉड्यूल के अंत तक, छात्रों के पास AI और ML के तकनीकी पहलुओं में गहराई से जाने के लिए एक मजबूत आधार होगा।
Module 2: Mathematical Foundations
यह मॉड्यूल AI और ML एल्गोरिदम को शक्ति देने वाले अंतर्निहित गणितीय सिद्धांतों को समझने की नींव रखता है।
Key Topics
- Linear Algebra: वेक्टर, मैट्रिक्स और उनके संचालन का अध्ययन। डेटा का प्रतिनिधित्व करने और ML मॉडल में गणना करने के लिए आवश्यक।
- Probability and Statistics: संभाव्यता वितरण, सांख्यिकीय अनुमान, और परिकल्पना परीक्षण को समझना। अनिश्चितता का मॉडल बनाने और सूचित निर्णय लेने के लिए महत्वपूर्ण।
- Calculus: अवकलन और समाकलन कलन की अवधारणाएँ। अनुकूलन समस्याओं और कार्यों के व्यवहार को समझने में उपयोगी।
- Algorithms and Data Structures: मौलिक एल्गोरिदम और डेटा संरचनाओं का अन्वेषण। कुशल डेटा हेरफेर और मॉडल प्रशिक्षण के लिए महत्वपूर्ण।
सीखने के परिणाम
- डेटा को प्रतिनिधित्व करने और हेरफेर करने के लिए रैखिक बीजगणित अवधारणाओं को लागू करना।
- डेटा का विश्लेषण करने और अनुमान लगाने के लिए संभाव्यता और सांख्यिकी का उपयोग करना।
- ML में अनुकूलन समस्याओं के लिए गणना का उपयोग करना।
- ML कार्यों के लिए उपयुक्त एल्गोरिदम और डेटा संरचनाओं का चयन करना।
इन गणितीय क्षेत्रों में एक मजबूत नींव सफलता के लिए महत्वपूर्ण है।
Module 3: Machine Learning Fundamentals
यह मॉड्यूल मशीन लर्निंग के मूलभूत अवधारणाओं और तकनीकों का परिचय देता है। यह मॉड्यूल 2 में स्थापित गणितीय नींव पर निर्माण करता है।
Key Topics
- Supervised Learning: लेबल वाले डेटा से सीखना।
- Regression: निरंतर संख्यात्मक मूल्यों की भविष्यवाणी करना।
- Classification: श्रेणीकृत लेबल की भविष्यवाणी करना।
- Unsupervised Learning: बिना लेबल वाले डेटा में पैटर्न खोजना।
- Clustering: समान डेटा बिंदुओं को समूहित करना।
- Dimensionality Reduction: फीचर्स की संख्या को कम करना।
- Model Evaluation: ML मॉडलों के प्रदर्शन का आकलन।
- Metrics: सटीकता, प्रिसिजन, रिकॉल, F1-स्कोर, आदि।
- Cross-validation: मॉडल सामान्यीकरण का मूल्यांकन।
- Bias-Variance Trade-off: अंडरफिटिंग और ओवरफिटिंग को संतुलित करना।
- Overfitting and Underfitting: इन मुद्दों को समझना और उन्हें संबोधित करने की तकनीकें।
सीखने के परिणाम
- Supervised और Unsupervised लर्निंग के बीच अंतर करना।
- Regression और Classification समस्याओं के लिए उपयुक्त एल्गोरिदम लागू करना।
- प्रासंगिक मेट्रिक्स का उपयोग करके ML मॉडलों का मूल्यांकन करना।
- Bias-Variance Trade-off की अवधारणा को समझना।
- Overfitting और Underfitting मुद्दों की पहचान करना और उन्हें संबोधित करना।
Module 4: ML Algorithms
यह मॉड्यूल विशिष्ट मशीन लर्निंग एल्गोरिदम, व्यावहारिक कार्यान्वयन और अनुप्रयोग ज्ञान पर केंद्रित है।
Key Topics
- Linear Regression: रैखिक संबंधों का उपयोग करके निरंतर संख्यात्मक मूल्यों की भविष्यवाणी करना।
- Logistic Regression: लॉजिस्टिक फंक्शन का उपयोग करके श्रेणीकृत परिणामों की भविष्यवाणी करना।
- Decision Trees and Random Forests: वर्गीकरण और प्रतिगमन के लिए वृक्ष जैसी मॉडल बनाना।
- Support Vector Machines (SVMs): डेटा बिंदुओं को अलग करने के लिए इष्टतम हाइपरप्लेन खोजना।
- Naive Bayes: बेयस प्रमेय पर आधारित संभाव्यात्मक वर्गीकरण।
- K-Means Clustering: समानता के आधार पर डेटा बिंदुओं को समूहित करना।
- Hierarchical Clustering: दूरी मेट्रिक्स के आधार पर पदानुक्रमिक क्लस्टर बनाना।
सीखने के परिणाम
- विभिन्न ML कार्यों के लिए उपयुक्त एल्गोरिदम का चयन करना।
- प्रोग्रामिंग टूल्स का उपयोग करके इन एल्गोरिदम को लागू और मूल्यांकन करना।
- विभिन्न एल्गोरिदम की ताकत और कमजोरियों को समझना।
- वास्तविक दुनिया के डेटा सेट पर एल्गोरिदम लागू करना और अंतर्दृष्टि प्राप्त करना।
Module 5: Deep Learning
यह मॉड्यूल गहन शिक्षा की शक्तिशाली तकनीकों पर केंद्रित है, मुख्य रूप से कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क पर।
Key Topics
- Artificial Neural Networks: न्यूरॉन्स, लेयर्स, और एक्टिवेशन फंक्शन्स की बुनियादी संरचना और कार्य को समझना।
- Backpropagation: ग्रेडिएंट डिसेंट अनुकूलन के माध्यम से तंत्रिका नेटवर्क कैसे सीखते हैं।
- Convolutional Neural Networks (CNNs): छवि और कंप्यूटर विजन कार्यों के लिए गहन शिक्षा लागू करना।
- Recurrent Neural Networks (RNNs): पाठ और समय श्रृंखला जैसे अनुक्रमिक डेटा को संसाधित करना।
- Generative Adversarial Networks (GANs): प्रशिक्षण डेटा के समान नए डेटा उदाहरण उत्पन्न करना।
सीखने के परिणाम
- विभिन्न प्रकार के तंत्रिका नेटवर्क बनाना और प्रशिक्षित करना।
- छवि, पाठ, और अन्य जटिल डेटा पर गहन शिक्षा लागू करना।
- CNNs, RNNs, और GANs की संरचना और कार्य को समझना।
- ट्रांसफर लर्निंग और फाइन-ट्यूनिंग जैसे उन्नत विषयों का अन्वेषण करना।
Module 6: Natural Language Processing (NLP)
यह मॉड्यूल कंप्यूटर को मानव भाषा को समझने, व्याख्या करने, और उत्पन्न करने में सक्षम बनाने पर केंद्रित है।
Key Topics
- Text Preprocessing: विश्लेषण के लिए टेक्स्ट डेटा को साफ और तैयार करना।
- Word Embeddings: शब्दों को संख्यात्मक वेक्टर के रूप में दर्शाना ताकि अर्थपूर्ण और व्याकरणिक संबंधों को पकड़ सके।
- Sentiment Analysis: टेक्स्ट की भावना (सकारात्मक, नकारात्मक, तटस्थ) का निर्धारण करना।
- Machine Translation: एक भाषा से दूसरी भाषा में टेक्स्ट का अनुवाद करना।
- Text Generation: विभिन्न प्रकार की रचनात्मक सामग्री लिखने जैसे मानव-सदृश टेक्स्ट उत्पन्न करना।
सीखने के परिणाम
- NLP कार्यों के लिए टेक्स्ट डेटा को पूर्व-संसाधित करना।
- टेक्स्ट जानकारी को दर्शाने के लिए शब्द एम्बेडिंग्स बनाना।
- भावना विश्लेषण और टेक्स्ट वर्गीकरण के लिए