Artificial intelligence and data science in Hindi

Artificial intelligence and data science, engineering in Hindi (course details, syllabus, subjects, scope, course fees) आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और डेटा साइंस, इंजीनियरिंग हिंदी में

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) और डेटा साइंस दो ऐसी तकनीकें हैं जो आज हमारे जीवन के हर पहलू को प्रभावित कर रही हैं। AI मशीनों को मानव जैसी बुद्धिमत्ता प्रदान करने के लिए डिज़ाइन की गई तकनीकों का एक समूह है, जबकि डेटा साइंस डेटा को समझने और उससे निष्कर्ष निकालने के लिए उपयोग की जाने वाली तकनीकों का एक समूह है। आने वाले वर्षों में, AI और डेटा साइंस की भूमिका और अधिक महत्वपूर्ण होती जाएगी। ये तकनीकें हमारे जीवन के हर पहलू को प्रभावित करेंगी, और हम एक AI-संचालित और डेटा-संचालित दुनिया में रह रहे होंगे।

Artificial intelligence and data science engineering

कृत्रिम बुद्धि(ai) और डेटा साइंस(data science) इंजीनियरिंग के रूप में बढ़ती तकनीकी(technology) ने हमारे जीवन के हर क्षेत्र में बदलाव ला दिया  है। यह केवल विज्ञान और प्रौद्योगिकी का क्षेत्र नहीं, बल्कि डेटा को प्रस्तुत(Represent) करने में मदद करता है, हमारे समाज, व्यवसाय, और सरकार के लिए योग्य निर्णय लेने में भी महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है। इस लेख में, हम आर्टिफीसियल इंटेलिजेंस और डेटा साइंस इंजीनियरिंग के महत्व को विस्तार से जानेंगे और इसके उपयोग के कुछ उदाहरण देखेंगे।

AI: introduction

आर्टिफीसियल इंटेलिजेंस वह शाखा है जो कंप्यूटर प्रणालियों को ह्यूमन ब्रेन की तरह काम करने की कोशिश करती है। इसमें मशीन लर्निंग(machine learning), डीप लर्निंग(deep learning), न्यूरल नेटवर्क्स(neural networks), और नैचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग(natural language processing) जैसे टेक्नोलॉजी का उपयोग किया जाता है। ऐ आई के जरिए कंप्यूटर सिस्टम डेटा को विश्लेषित करते हैं और उससे सिखते हैं, ताकि वे निर्णय ले सकें और कार्य कर सकें जो कि मानव बुद्धि(human brain) की आवश्यकताओं को पूरा करते हैं।

आर्टिफीसियल इंटेलिजेंस का उपयोग अलग अलग क्षेत्रों में किया जा रहा है, जैसे कि वित्त(finacial), स्वास्थ्य(health), विज्ञान(science), सुरक्षा(security), और विनिर्माण। इसके उपयोग से हम डेटा से ज्यादा सही तरह से निर्णय ले सकते हैं, और अधिक मजबूती और कुशल तरीके से समस्याओं का समाधान कर सकते हैं।

Data science engineering : information

डेटा साइंस  इंजीनियरिंग वह कार्यक्षेत्र है जो डेटा को प्राप्त, संग्रहित, और विश्लेषित करने में विशेष जानकारी रखता है। इसका उद्देश्य डेटा को बेहतर तरीके से समझना और उससे साक्षरता (literacy) का प्राप्त करना है, जिससे कि उसका उपयोग विभिन्न उद्योगों में किया जा सके।

डेटा साइंस इंजीनियरिंग के अंतर्गत विभिन्न कार्य होते हैं, जैसे कि डेटा के संग्रहण, डेटा क्लींजिंग, डेटा विश्लेषण, और डेटा मॉडलिंग। यह कार्यक्षेत्र विज्ञान, प्रौद्योगिकी, और गणित के साथ मिलकर काम करता है ताकि डेटा को अधिक उपयोगी और मूल्यवान जानकारी में बदला जा सके।

Artificial intelligence and data science : a companion mail

आर्टिफीसियल इंटेलिजेंस और डेटा विज्ञान दो अलग-अलग क्षेत्र हैं, लेकिन वे एक साथ काम करके आधुनिक प्रौद्योगिकी को और भी शक्तिशाली बनाते हैं। कृत्रिम बुद्धि(ai) डेटा को विश्लेषित करके अल्ग-अलग मॉडल्स और एल्गोरिदम्स का निर्माण करता है जो विशिष्ट कार्यों को पूरा करने में मदद करते हैं। डेटा साइंस इंजीनियरिंग उन मॉडल्स को तैयार करने और डेटा को उन मॉडल्स के लिए सही तरीके से स्थापित करने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है।

जैसे- एक वित्तीय संस्था ऐ आई का उपयोग करके ग्राहकों के व्यवहार को विश्लेषित कर सकती है और उन्हें विभिन्न वित्तीय उत्पादों के लिए सुझाव देने के लिए मॉडल तैयार कर सकती है। इसके लिए डेटा साइंस इंजीनियरिंग डेटा को साफ करने, संग्रहित करने, और मॉडलिंग करने में मदद करता है। इसके बाद, ऐ आई विज्ञान उन मॉडल्स का उपयोग करके ग्राहकों के व्यवहार को समझता है और सुझाव देता है।

Uses-

Health: ऐ आई और डेटा साइंस अस्पतालों और स्वास्थ्य सेवाओं में बदलाव ला रहे हैं। उन्हें मरीजों के आवश्यकताओं को समझने में मदद करने के लिए डेटा विश्लेषण का उपयोग करके निर्णय लेने में मदद मिलती है, जिससे कि उपचार को सटीक और प्रभावी बनाया जा सकता है।

Financial: बैंकिंग और वित्तीय संस्थाएं ऐ आई का उपयोग करके ग्राहकों को वित्तीय सलाह देने में सफलता प्राप्त कर रही हैं। वे डेटा साइंस  का उपयोग करके ग्राहकों के व्यवहार को विश्लेषण करती हैं और सुझाव देती हैं कि कैसे पैसे इकट्ठा किए जा सकते हैं और निवेश किए जा सकते हैं।

Manufacturing: कृत्रिम बुद्धि और डेटा विज्ञान उद्योगों में उत्पादन को सुधारने के लिए उपयोग किए जा रहे हैं। उन्हें डेटा का उपयोग करके विनिर्माण प्रक्रिया को अधिक मज़बूत और स्वचालित बनाने के लिए मॉडल तैयार करने में मदद मिलती है।

Robotics: ऐ आई रोबोटिक्स में भी महत्वपूर्ण भूमिका निभाती है। इसका उपयोग ऑटोनोम रोबोट्स के डिज़ाइन और प्रोग्रामिंग में किया जाता है, जिससे कि वे स्वचालित तरीके से सरे काम को पूरा कर सकें।

Sanitation and Environment: डेटा साइंस का उपयोग पर्यावरण संरक्षण में भी हो रहा है। डेटा विश्लेषण द्वारा हम प्रदूषण की स्तिथि को माप सकते हैं और सुरक्षित और स्वच्छत पर्यावरण की दिशा में निर्णय ले सकते हैं।

Artificial Intelligence and Data Science Education :

ऐ आई और डेटा साइंस में शिक्षा की आवश्यकता है ताकि नौकरी करने वाले व्यक्तियों को इन क्षेत्रों में बेहतर बनाया जा सके। यह शिक्षा विभिन्न स्तरों पर उपलब्ध है, जैसे कि स्नातक, पोस्ट-स्नातक, और डॉक्टरेट कार्यक्रम।

स्नातक स्तर पर, छात्रों को कंप्यूटर विज्ञान, सांख्यिकी, और प्रौद्योगिकी के विषयों के साथ आर्टिफीसियल इंटेलिजेंस की शिक्षा मिलती है। पोस्ट-स्नातक स्तर पर, छात्र विशेषज्ञता डोमेन में विकसित करते हैं, जैसे कि मशीन लर्निंग, डीप लर्निंग, या डेटा विज्ञान के क्षेत्र में। डॉक्टरेट कार्यक्रम छात्रों को अनुसंधान क्षमता विकसित करने का अवसर प्रदान करते हैं और वे नई तकनीकों और विधि की खोज कर सकते हैं।

Future direction

आर्टिफीसियल इंटेलिजेंस और डेटा साइंस के क्षेत्र में अवसरों की बात करते समय, यह स्पष्ट है कि यह दोनों ही क्षेत्र आगे बढ़ने के लिए तैयार हैं। डेटा की क्वांटिटी बढ़ती ही जा रही है, और इसका सही तरीके से उपयोग करने के लिए आर्टिफीसियल इंटेलिजेंस और डेटा साइंस  की आवश्यकता है।

डेटा साइंस और कृत्रिम बुद्धि का उपयोग स्वास्थ्य सेवाओं, वित्तीय सेवाओं, विनिर्माण, और अन्य कई क्षेत्रों में बदलाव ला रहा है। इससे समाज में उत्पादकता में वृद्धि हो रही है और समस्याओं का समाधान तेजी से हो रहा है।

कृत्रिम बुद्धि और ऐ आई क्षेत्र के छात्रों के लिए भी बड़े अवसर हैं। ये क्षेत्र उन्हें रोजगार के लिए तैयार करता है और उन्हें साइबर सुरक्षा, डेटा साइंटिस्ट, मशीन लर्निंग इंजीनियर, और डेटा एनालिस्ट जैसे रोल्स में रोजगार का मौका देता है।

कृत्रिम बुद्धि और डेटा साइंस इंजीनियरिंग का मिलकर उपयोग समाज के लिए बड़े महत्वपूर्ण है। ये तकनीकी क्षेत्र हमें डेटा को समझने और उससे निर्णय लेने में मदद करते हैं, जिससे कि हम बेहतर निर्णय ले सकते हैं और समस्याओं का समाधान कर सकते हैं। इसके बिना, हम आधुनिक जीवन को सुधारने के लिए बहुत ही कम संभावनाओं में होते।

Artificial intelligence and data science syllabus

1.Basic studies of early AI and DS (thinking):
Introduction to Data Science and AI
Studying the basics of Python and RData
Collection, Processing, and Analysis

2.Basic Concepts of Machine Learning (ML):
Linear Regression, Logistic Regression
Introduction to Neural Networks
Process and Analysis of ML Algorithms

3. Deep Learning (DL) studies:
Convolutional Neural Networks (CNN)
Recurrent Neural Networks (RNN)
Privilege of DL algorithms

4.Data Visualization:
Using Matplotlib and Seaborn
Presenting data in graphics

5.Data Pipelining and Practices:
Data cleaning and complete data processing
Privilege Artificial Intelligence Projects

6.Natural Language Processing (NLP):
Text Data Processing and Analysis
Text Classification and Sentiment Analysis

7.Big data and data storage:
Basic study of Hadoop and Spark
NoSQL and SQL databases

8.Exploratory Data Analysis (EDA) and Feature Engineering:
EDA process and measures
Feature Selection and Engineering Techniques

9.Projects and Exercises:
Business Launches and Projects

10. Ethics and Security in Artificial Intelligence and Data Science:
Data privacy and security issues
Important role of ethics

Artificial Intelligence and Data Science Applications

दोस्तों, नीचे हमने आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और डेटा साइंस (AIADS) के कुछ महत्वपूर्ण कामों की सूची दी है, जिससे आप अंदाजा लगा सकते हैं कि आने वाले समय में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और डेटा साइंस का क्या स्कोप होने वाला है!
Abusive Contact filter
Automatic Piracy Detection
Computer Gaming/Programming
Expert system
Grammar/Words Purify
Intelligent Digital Assistants
Intelligent Robot
Internet Search Results
Natural Language Processing
Recommendation Engine
Speech Recognition
Search Engine Optimization
Vision system

Artificial intelligence and data science engineering Courses

Emerging Technologies:

1. Augmented Reality & Virtual Reality
2. Cognitive Computing
3. Machine Learning Techniques
4. Deep Learning
5. Robotic Process Automation
6. Robotics
7. Internet of Things
8. Introduction to Data Science
9. Data Visualization
10. Natural Language Processing
11. Geometric Modeling
12. Programming for Problem Solving
13. Python Programming
14. Object-Oriented Programming
15. Web Technology
16. Computer Communication Networks
17. Cryptography and Network Security
18. Data Structures and Algorithms
19. Database Management Systems
20. Distributed Computing
21. English / French / German

Career Prospects:

1. Business Analyst
2. Data Analyst
3. Intelligence Analyst
4. Data Manager
5. Information Security Analyst
6. Risk Analyst
7. Abusive Contact Filter
8. Automatic Piracy Detection
9. Computer Gaming/Programming
10. Expert System
11. Grammar/Words Purify
12. Intelligent Digital Assistants
13. Intelligent Robot
14. Internet Search Results
15. Natural Language Processing
16. Recommendation Engine
17. Speech Recognition
18. Search Engine Optimization
19. Vision System

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