AI/ML

अध्याय 1: कृत्रिम बुद्धिमत्ता का परिचय (Introduction to AI)

• AI क्या है?
• AI के प्रकार (Narrow AI, General AI, Super AI)
• AI के अनुप्रयोग (Applications)

अध्याय 2: मशीन लर्निंग का परिचय

• Introduction to ML
• ML क्या है?
• Supervised vs Unsupervised vs Reinforcement Learning
• ML का इतिहास और विकास

अध्याय 3: डेटा और फीचर इंजीनियरिंग (Data & Feature Engineering)

• Introduction of Data and Feature Engineering
• Types of data
• Data Cleaning and Normalization
• Feature Selection & Extraction

अध्याय 4: Supervised Learning Algorithms

• Introduction of Supervised Learning Algorithms
• Linear Regression
• Logistic Regression
• Decision Trees, Random Forest
• Support Vector Machines (SVM)
• Naive Bayes Algorithm

अध्याय 5: Unsupervised Learning Algorithms

• Unsupervised Learning Algorithms
• K-Means Clustering
• Hierarchical Clustering
• PCA (Principal Component Analysis)

अध्याय 6: Deep Learning का परिचय

• Neural Networks क्या हैं?
• Activation Functions
• Loss Function, Optimizers (SGD, Adam)

अध्याय 7: Convolutional Neural Networks (CNN)

• CNN आर्किटेक्चर
• Image Classification
• Filters और Pooling

अध्याय 8: Recurrent Neural Networks (RNN)

• Sequence Data
• LSTM और GRU का परिचय
• NLP Natural Process Language

अध्याय 9: Reinforcement Learning

• Agent, Environment, Reward
• Q-Learning
• Deep Q-Networks

अध्याय 10: मशीन लर्निंग मॉडल का मूल्यांकन (Model Evaluation)

• Accuracy, Precision, Recall, F1 Score
• Confusion Matrix
• ROC-AUC Curve

अध्याय 11: AI/ML Projects

• Real-World Projects Ideas (जैसे House Price Prediction, Chatbot)
• Industry Applications

अध्याय 12: AI Tools और Frameworks

• Python Libraries: scikit-learn, TensorFlow, PyTorch
• AutoML, HuggingFace

अध्याय 13: AI Ethics और Responsible AI

• Bias in AI
• Explainable AI
• Data Privacy

अध्याय 14: Future Scope of AI/ML

• Robotics, AGI, Edge AI
• Career Opportunities