0. जनरेटिव एआई: डाटा साइंस में मास्टर

जनरेटिव एआई का परिचय
आप जनरेटिव मॉडल के मूल सिद्धांत, उनके उपयोग, और डाटा साइंस में वे किस प्रकार की समस्याओं का समाधान करते हैं, यह समझेंगे।

जनरेटिव मॉडल और LLMs का मूल्यांकन
आप सीखेंगे कि मॉडल के आउटपुट की गुणवत्ता को एकरूपता, प्रासंगिकता, तथ्यात्मक सटीकता और स्वचालित टेक्स्ट मेट्रिक्स के आधार पर कैसे मापा जाए।

LLM और प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग की मूल बातें
आप जानेंगे कि भाषा मॉडल कैसे काम करते हैं, प्रभावी प्रॉम्प्ट कैसे बनाए जाते हैं, और विभिन्न संदर्भों के अनुसार उत्तरों को कैसे अनुकूलित किया जाता है।

जनरेटिव मॉडल के लिए डेटा प्रोसेसिंग
आप टेक्स्ट, इमेज और दस्तावेज़ों को तैयार करने की रणनीतियाँ सीखेंगे ताकि वे जनरेशन और क्वेरी टास्क में प्रयोग किए जा सकें।

इनफेरेंस, फाइन-ट्यूनिंग, और एम्बेडिंग्स
आप सीखेंगे कि कैसे मॉडल को फाइन-ट्यून किया जाता है, एम्बेडिंग्स का उपयोग होता है, और कस्टम समाधान के लिए Few-shot जैसी तकनीकें लागू की जाती हैं।

RAG, सिमेंटिक सर्च, और मल्टीमॉडलिटी
आप जानेंगे कि इंफॉर्मेशन रिट्रीवल, कॉन्टेक्सचुअल रीजनिंग और मल्टीमॉडल एनालिसिस को प्रैक्टिकल एप्लिकेशन में कैसे जोड़ा जाता है।

प्रायोगिक प्रोजेक्ट्स

इनवॉइस से Excel में रूपांतरण:
आप एक ऐसा वर्कफ़्लो बनाएंगे जो PDF इनवॉइस से आवश्यक डेटा को निकालकर एक्सेल शीट में रिपोर्ट तैयार करता है।

डॉक्युमेंट-आधारित लीगल असिस्टेंट:
आप एक LLM आधारित असिस्टेंट बनाएंगे जो PDF में दिए गए कानूनी दस्तावेज़ों से सवालों के उत्तर दे सके।

चित्रों का वर्णन:
आप एक ऐसा मॉडल डिज़ाइन करेंगे जो छवियों का विश्लेषण करके स्वचालित विवरण जनरेट करे ताकि खोज और व्याख्या आसान हो सके।

RAG के साथ SQL क्वेरी:
आप एक ऐसा टूल बनाएंगे जो प्राकृतिक भाषा के जरिए डेटाबेस से क्वेरी करने की सुविधा देता है और RAG का उपयोग कर परिणामों को बेहतर बनाता है।

यह कोर्स जनरेटिव एआई में थ्योरी और प्रैक्टिकल का मेल देकर आपको ऑटोमेशन, एडवांस्ड एनालिसिस और इंटेलिजेंट सॉल्यूशन्स बनाने की स्किल्स सिखाएगा।