2. भाषा, 3. वाणी, 4. वाणी और वाणी के साथ वार्तालाप।

आधुनिक भाषा एआई के निर्माण के लिए यह समझना आवश्यक है कि मशीनें अनुक्रमों की प्रक्रिया कैसे करती हैं, भाषाओं का अनुवाद कैसे करती हैं, और मुख्य शब्दों पर कैसे ध्यान केंद्रित करती हैं। इस पाठ्य-आधारित पाठ्यक्रम में, आप मूल पाठ्य-प्रदर्शन से उन्नत अनुक्रम-से-अनुक्रम मॉडल बनाने की ओर संक्रमण करेंगे. आप अवधारणात्मक टूट-फूट को पढ़ेंगे और न्यूरल मशीन अनुवाद प्रणालियों, पाठ वर्गीकरण और मूल प्रश्न-उत्तर मॉडल बनाने के लिए पायथन कोड स्निपेट के साथ अभ्यास करेंगे. आप क्या सीखेंगे: - मूलभूत एनएलपी अवधारणाओं, शब्द एम्बेडिंग और पाठ पूर्व-प्रसंस्करण तकनीकों को समझें - अनुक्रम मॉडलिंग के लिए पुनरावृत्ति तंत्रिका नेटवर्क (आरएनएन) और द्वि-दिशात्मक नेटवर्क का निर्माण - भाषा अनुवाद के लिए अनुक्रम से अनुक्रम (seq2seq) आर्किटेक्चर लागू करें - इनपुट पाठ के प्रासंगिक भागों पर मॉडल को ध्यान केंद्रित करने में मदद करने के लिए ध्यान तंत्र लागू करें -आधुनिक ट्रांसफार्मर अवधारणाओं और वेक्टर एम्बेडिंग के मूल सिद्धांतों का पता लगाएं - टेन्सरफ्लो तथा केरस का प्रयोग कर सेंटीमेंट विश्लेषण तथा स्पैम पता लगाने के लिए पाठ वर्गीकरण मॉडल कॉन्फ़िगर करें यात्रा आवश्यक शब्दावली, शब्द वेक्टरों के गणितीय आधार और बुनियादी पुनरावृत्ति परतों के साथ शुरू होती है। आप तब एन्कोडर-डिकोडर संरचनाओं, ध्यान परतों और व्यावहारिक कार्यान्वयन पैटर्न के माध्यम से कदम-दर-कदम प्रगति करेंगे। यह पाठ्यक्रम उन महत्वाकांक्षी डाटा वैज्ञानिकों, डेवलपर्स और एआई उत्साहियों के लिए है जो भाषा मॉडलों के आंतरिक कार्यों को समझना चाहते हैं। पायथन प्रोग्रामिंग के साथ एक बुनियादी परिचितता मददगार है, लेकिन कोई पूर्व गहरा सीखने का अनुभव आवश्यक नहीं है। आजकल यंत्रों के द्वारा ही वायु की गति का ज्ञान प्राप्त किया जाता है।