जानने योग्य बात…. आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के एक्सपर्ट कैसे बने?जानिए पूरा रोड मैप
न्यूज़ लहर संवाददाता
नई दिल्ली:आज के समय में अगर आप आर्टिफिशियल इंटेलीजेंस के बारे में नहीं जानते हैं तो यकीन मानिए कि आप बहुत कुछ नहीं जानते हैं। ये जरूर है कि आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस कभी भी ह्यूमन ब्रेन को नहीं पीछे कर पाएगा, लेकिन आपको आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के विषय में जानना जरूरी है। तब तो आप अपने ब्रेन को उस हिसाब से तैयार कर पाएंगे। इसलिए हम आपको बताएंगे कि आज के समय में आप आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के एक्सपर्ट कैसे बन सकते हैं।
तकनीकी की दुनिया में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस में जबरदस्त छलांग लगाई है। आज के दौर में आप भले ही आप ह्यूमिनिटीज के विद्यार्थी हों, लेकिन आपको आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के विषय में जानना अत्यंत जरूरी है। तो यहाँ हम आपको बताएंगे की आप आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के फील्ड में एक्स्पर्ट कैसे बन सकते हैं। अगर आप इस प्रोसेस को फॉलो करते हैं तो आप अंत में अपने आप को एक आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के एक्सपर्ट के रूप में पाएंगे। तो चलिए शुरू करते हैं।
मैथमैटिक्स प्रोग्रामिंग का बेस मजबूत करें
मैथमैटिक्स और प्रोग्रामिंग पर गहरी पकड़ आप को एआई एक्स्पर्ट के रास्ते में और आगे लेकर जाएगी लीनियर एलजेबरा, कैलकुलस, प्रोबेबिलिटी और स्टैटिक्स की जानकारी एआई के लिए रामबाण ये अत्यंत आवश्यक है। डेवलपमेंट के लिए पाइथन, जावा या सी प्लस प्लस जैसी प्रोग्रामिंग भाषाओं में दक्षता काफी जरूरी है। ऑनलाइन पाठ्यक्रमों प्रोग्रामिंग कक्षाओं या इंटरैक्टिव कोडिंग प्लेटफॉर्म से जुड़ सकते हैं और आप इन चीजों को सीख सकते हैं।अगर आप आर्टिफिशियल इन्टेलिजेन्स में एक्स्पर्ट बनना चाहते हैं तो आपको इन चीज़ो को सीखना ही पड़ेगा।
आर्टिफिशियल इंटेलिजस मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग पर बनाई जाती हैं। एमएल कंप्यूटर को डेटा में पैटर्न देखने और नतीजों के लिए एल्गोरिदम का इस्तेमाल करता है टेक्स्ट और इमेज पहचाने जैसी चुनौतीपूर्ण कार्यों को करने के लिए डीएलएल के एक सबसेट न्यूरल नेटवर्क का इस्तेमाल करता है। इसलिए एमएल एल्गोरिदम व डीएल आर्किटेक्चर को जानना जरूरी है। इसके लिए आप किसी अच्छे इंस्टीट्यूट में एडमिशन ले सकते हैं।
नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग और कंप्यूटर विजन।
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के एक्सपर्ट के रूप में दो सबसे अहम डोमेन पर आपको काम करना पड़ेगा। पहला है नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग और दूसरा है कंप्यूटर विजन एनएलपी मशीनों को मानव भाषा को समझने और व्याख्या करने में सक्षम बनाने पर ध्यान केंद्रित करती है, जबकि कंप्यूटर विजन इमेज और वीडियो से भी जानकारी को समझने मशीनों की क्षमता से संबंधित है व्यावहारिक अनुभव प्राप्त करने के लिए एनएलटी के विष्लेषित यानी की एनालिटिक रूप को समझना होगा।
क्लाउड कंप्यूटिंग और बिग डेटा।
एआई प्रोजेक्ट में अक्सर बड़े पैमाने पर डेटासेट और जटिल गणनाएं शामिल होती है। बड़ी मात्रा में डेटा को इफेक्टिव ढंग से संभालने और प्रोसेसेस करने के लिए अपाचे, हैंड रूप, स्पार्क और यूएसएल डेटाबेस जैसी बिग डेटा तकनीकों से परिचित होना काफी आवश्यक है। स्केलेबल और किफायती संसाधनों का उपयोग करने के लिए क्लाउड कंप्यूटिंग विशेषज्ञता की भी जरूरत होती है।
सौ.पब्लिक रिपोर्टर
