आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस में मास्टर. मॉडलों का प्रबंधन और कार्यान्वयन + 60 ईसीटीएस क्रेडिट आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस में मास्टर. मॉडलों का प्रबंधन और कार्यान्वयन + 60 ईसीटीएस क्रेडिट

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आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस में मास्टर. मॉडलों का प्रबंधन और कार्यान्वयन + 60 ईसीटीएस क्रेडिट

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1500 घंटे

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60 ईसीटीएस

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स्पैनिश

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) में यह मास्टर हाल के वर्षों में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के लिए समर्पित मॉडल, एल्गोरिदम और कंपनियों में अनुभव की गई उछाल को देखते हुए इस क्षेत्र में उत्पन्न हुए नए ज्ञान और प्रशिक्षण आवश्यकताओं का जवाब देने के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह अनुमान लगाया गया है कि 2030 तक एआई क्षेत्र का वैश्विक कारोबार लगभग 16 ट्रिलियन डॉलर होगा। इसी तरह, पेशेवर प्रोफाइल की खोज और चयन में विशेषज्ञता वाली कंपनियां एआई को एक ऐसे ज्ञान के रूप में इंगित करती हैं जिसकी आने वाले वर्षों में सबसे अधिक मांग होगी।

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ध्यान में रखने योग्य विवरण

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बहुभाषी समर्थन

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डिजिटल प्रमाणपत्र शामिल है

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सहायक फिया

उद्देश्य

मास्टर का समग्र उद्देश्य छात्र के लिए किसी संगठन में एआई पहल और परियोजनाओं को समझना, लागू करना, प्रबंधित करना और नेतृत्व करना है। यह वैश्विक उद्देश्य निम्नलिखित आंशिक उद्देश्यों के माध्यम से प्राप्त किया गया है: 1. वास्तव में समझें कि एआई क्या है, इसकी सीमाएं और इसकी संभावनाएं क्या हैं। 2. एआई परियोजनाओं में सबसे अधिक उपयोग की जाने वाली प्रोग्रामिंग भाषाओं, टूल और प्लेटफ़ॉर्म से परिचित हों। 3. मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग में सबसे अधिक उपयोग किए जाने वाले एल्गोरिदम को जानें। 4. एआई परिवेश में उभरने वाली अन्य तकनीकों का विश्लेषण करें और जो नवीन और विभेदक व्यवसाय मॉडल विकसित करने में मदद करती हैं। 5. एआई परियोजनाओं के प्रबंधन के लिए मुख्य तरीकों की समीक्षा करें। 6. कंपनी के विभिन्न कार्यात्मक क्षेत्रों में एआई के निहितार्थ और अनुप्रयोगों को समझें।

सामग्री

कैरियर के अवसर

चूंकि एआई एक ट्रांसवर्सल अनुशासन है जो कंपनी के सभी कार्यात्मक क्षेत्रों को प्रभावित करता है, इस मास्टर का लक्ष्य नई प्रौद्योगिकियों की चिंता करने वाले किसी भी पेशेवर के लिए है। यह विशेष रूप से उन लोगों पर केंद्रित है जो एआई परियोजनाओं का नेतृत्व करना चाहते हैं या संगठनात्मक स्तर पर इस पहल का नेतृत्व करना चाहते हैं। इसके अतिरिक्त, यह मास्टर किसी भी विभाग प्रबंधक के लिए बहुत उपयुक्त है जो अपनी सामग्री को अपडेट करना चाहता है और इस तकनीक के संबंध में पीछे नहीं रहना चाहता है जो संगठनों के कई क्षेत्रों और क्षेत्रों को प्रभावित करेगा।

यह आपको किस चीज़ के लिए तैयार करता है

मास्टर को इस तरह से डिज़ाइन किया गया है कि इसे किसी भी पेशेवर प्रोफ़ाइल से संपर्क किया जा सकता है, क्योंकि यह एआई के बुनियादी सिद्धांतों से शुरू होगा और प्रोग्रामिंग और सांख्यिकी के व्यापक पूर्व ज्ञान की आवश्यकता नहीं होगी (हालांकि इन विषयों का बुनियादी ज्ञान आवश्यक है)। इसे दो बड़े ब्लॉकों में संरचित किया गया है: एक तकनीकी ब्लॉक, जहां हम मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग के मुख्य मॉडल और एल्गोरिदम का पता लगाएंगे, और व्यवसाय पर लागू एक ब्लॉक, जहां हम कंपनियों में एआई के मुख्य निहितार्थ और अनुप्रयोगों का अध्ययन करेंगे। मास्टर डिग्री के अंत में, छात्रों के पास एआई परियोजनाओं को पूरा करने, उन्हें प्रबंधित करने और एक संगठन के भीतर इस पहल को बढ़ावा देने के लिए आवश्यक कौशल होंगे।

को संबोधित किया

चूंकि एआई एक ट्रांसवर्सल अनुशासन है जो कंपनी के सभी कार्यात्मक क्षेत्रों को प्रभावित करता है, इस मास्टर का लक्ष्य नई प्रौद्योगिकियों की चिंता करने वाले किसी भी पेशेवर के लिए है। यह विशेष रूप से उन लोगों पर केंद्रित है जो एआई परियोजनाओं का नेतृत्व करना चाहते हैं या संगठनात्मक स्तर पर इस पहल का नेतृत्व करना चाहते हैं। इसके अतिरिक्त, यह मास्टर किसी भी विभाग प्रबंधक के लिए बहुत उपयुक्त है जो अपनी सामग्री को अपडेट करना चाहता है और इस तकनीक के संबंध में पीछे नहीं रहना चाहता है जो संगठनों के कई क्षेत्रों और क्षेत्रों को प्रभावित करेगा। यह विशेष रूप से उपयुक्त है: - सॉफ्टवेयर डेवलपर्स - सिस्टम इंजीनियर - कंप्यूटर इंजीनियर - आईटी पेशेवर - परियोजना प्रबंधक - विभाग प्रबंधक - उद्यमी

कार्यप्रणाली

हमारी ऑनलाइन शिक्षण पद्धति के साथ, छात्र अपने पेशेवर प्रोफ़ाइल में सुधार के उद्देश्य से प्रशिक्षण कार्यक्रम विकसित करने के लिए विशेष रूप से डिज़ाइन किए गए एक आभासी परिसर के माध्यम से अपनी यात्रा शुरू करता है। छात्र को विभिन्न शिक्षण इकाइयों में स्वायत्त रूप से आगे बढ़ना होगा और साथ ही संबंधित गतिविधियों और आत्म-मूल्यांकन भी करना होगा।
प्रशिक्षण कार्रवाई के घंटों के भार में विभिन्न गतिविधियाँ शामिल होती हैं जिन्हें छात्र अपने पूरे यात्रा कार्यक्रम में करता है। वर्चुअल कैंपस में किए गए टेलीलर्निंग के घंटों को छात्र के स्वायत्त कार्य, शिक्षक के साथ संचार, पूरक गतिविधियों और रीडिंग, और परियोजनाओं से जुड़े अनुसंधान और निर्माण कार्य द्वारा पूरक किया जाता है।
डिग्री प्राप्त करने के लिए, छात्र को सभी स्व-मूल्यांकन और परीक्षाएं उत्तीर्ण करनी होंगी और मंच की कम से कम 75% सामग्री देखनी होगी। कैम्पस में सैद्धांतिक-व्यावहारिक सामग्री समाप्त करने के बाद अंतिम परियोजना शुरू की जाती है। अंत में, डिग्री जारी करना शुरू करने के लिए मंच से मास्टर के पूरा होने की सूचना देना आवश्यक है।

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