LLM आर्किटेक्चर और जनरेटिव AI के लिए डेटा तैयारी — PickAClass
4.2 (9) ⏱ 2 घंटे 42 मिनट 📚 27 पाठ 🎧 ऑडियो संस्करण

LLM आर्किटेक्चर और जनरेटिव AI के लिए डेटा तैयारी

लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स की मुख्य संरचनाओं को समझें और आधुनिक AI सिस्टम बनाने के लिए आवश्यक डेटा इंजीनियरिंग तकनीकों को सीखें।

  • 💬 एआई प्रशिक्षक
    किसी भी पाठ के बारे में पूछें और तुरंत, कभी भी स्पष्ट उत्तर पाएँ।
  • 🕐 कभी भी शुरू करें
    कोई शेड्यूल या डेडलाइन नहीं — अपनी गति से, जब चाहें तब सीखें।
  • 🌐 हिंदी में
    पाठ, कार्य और प्रमाणपत्र — सब कुछ पूरी तरह आपकी भाषा में।

इस कोर्स के बारे में

लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स तकनीकी परिदृश्य को नया आकार दे रहे हैं, लेकिन उनकी सफलता का रहस्य उनके आंतरिक डिज़ाइन और उनके द्वारा उपयोग किए जाने वाले डेटा की गुणवत्ता में निहित है। यह कोर्स उन सभी के लिए एक स्पष्ट, टेक्स्ट-आधारित मार्ग प्रदान करता है जो यह समझना चाहते हैं कि ये जटिल सिस्टम कैसे बनाए जाते हैं और AI प्रोसेसिंग के लिए जानकारी कैसे तैयार की जाती है। आप मूलभूत अवधारणाओं से लेकर आज उपयोग किए जाने वाले सबसे उन्नत मॉडल्स के पीछे के व्यावहारिक तर्क तक आगे बढ़ेंगे। इस कोर्स के अंत तक, आपको जनरेटिव AI को परिभाषित करने वाले आर्किटेक्चरल विकल्पों और उन्हें कार्यात्मक बनाने वाली डेटा पाइपलाइनों की ठोस समझ होगी। आप यह बताने में सक्षम होंगे कि मॉडल्स पैटर्न कैसे सीखते हैं और यह सुनिश्चित करने के लिए कौन से कदम आवश्यक हैं कि डेटा प्रशिक्षण (training) या फाइन-ट्यूनिंग (fine-tuning) के लिए तैयार है। आप क्या सीखेंगे: - बुनियादी न्यूरल नेटवर्क्स से लेकर आधुनिक Transformer-आधारित आर्किटेक्चर तक के विकास को समझें। - सेल्फ-अटेंशन (self-attention) की कार्यप्रणाली और मॉडल्स मानव-समान टेक्स्ट को कैसे प्रोसेस और जनरेट करते हैं, यह सीखें। - बड़े पैमाने के डेटासेट के लिए डेटा क्लीनिंग, नॉर्मलाइज़ेशन और टोकनाइज़ेशन तकनीकों का अभ्यास करें। - वर्तमान AI वर्कफ़्लो में वेक्टर डेटाबेस और retrieval-augmented generation (RAG) की भूमिका का अन्वेषण करें। - विभिन्न मॉडल प्रकारों, जिनमें GANs, RNNs, और diffusion models शामिल हैं, के बीच अंतर करें। - मॉडल आउटपुट को बेहतर ढंग से नियंत्रित और परिष्कृत करने के लिए प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग (prompt engineering) की मूल बातें लागू करें। यह कोर्स AI शब्दावली और सीक्वेंस मॉडलिंग के इतिहास के गहन परिचय के साथ शुरू होता है, इससे पहले कि आधुनिक मॉडल डिज़ाइन और डेटा तैयारी रणनीतियों के विशिष्ट पहलुओं पर आगे बढ़े। यह संरचित दृष्टिकोण सुनिश्चित करता है कि आप वास्तविक दुनिया के परिदृश्यों में इन प्रणालियों को कैसे लागू किया जाता है, इसका पता लगाने से पहले एक मजबूत सैद्धांतिक नींव बनाते हैं। यह कोर्स शुरुआती लोगों, डेटा उत्साही और महत्वाकांक्षी इंजीनियरों के लिए डिज़ाइन किया गया है जो क्षेत्र में पूर्व अनुभव की आवश्यकता के बिना जनरेटिव AI के आंतरिक कामकाज को समझना चाहते हैं। आज ही जनरेटिव AI आर्किटेक्चर का अपना मूलभूत ज्ञान बनाना शुरू करें।

आपको क्या मिलेगा

  • 📜 समापन प्रमाणपत्र
    अपने LinkedIn प्रोफ़ाइल में जोड़ें
  • 💬 व्यक्तिगत AI ट्यूटर
    किसी पाठ में अटक गए? अपने बिल्ट-इन ट्यूटर से कभी भी, कुछ भी पूछो।
  • 🎧 ऑडियो संस्करण शामिल
    चलते-फिरते सीखें — स्क्रीन की ज़रूरत नहीं
  • ♾️ लाइफटाइम एक्सेस
    कभी भी लौटें, समाप्ति नहीं
  • 📱 फ़ोन या कंप्यूटर
    कहीं भी, किसी भी डिवाइस पर
  • 💸 14-दिन वापसी
    बिना सवाल
  • छोटा और केंद्रित
    2 घंटे 42 मिनट व्यावहारिक सामग्री

समापन प्रमाणपत्र

PickAClass पर पूरा किया हर कोर्स ऐसी क्रेडेंशियल देता है — मूल, अपने कोड के साथ, URL से सत्यापन योग्य, और जो वास्तव में प्रदर्शित हुआ उसका विस्तृत विवरण।

P
PickAClass
कौशल प्रोफ़ाइल · सत्यापन योग्य
दस्तावेज़
महारत प्रमाणपत्र
यह प्रमाणित करता है कि
नाम उपनाम
ने सफलतापूर्वक निपुणता प्रदर्शित की
LLM आर्किटेक्चर और जनरेटिव AI के लिए डेटा तैयारी
प्रदर्शित कौशल
व्यवहारिक पैटर्न विश्लेषण
आधारभूत
1.2 घं
निर्णय-आर्किटेक्चर ढांचे
दक्ष
1.4 घं
A/B परीक्षण डिजाइन
दक्ष
1.7 घं
व्यवहारिक कॉपीराइटिंग
उन्नत
1.9 घं
Maksim Fiodarau
CEO, PickAClass · जारी 16.08.2026
क्रेडेंशियल ID
PCC-2026-X4F7-AP19
P
PickAClass — नाम उपनाम
LLM आर्किटेक्चर और जनरेटिव AI के लिए डेटा तैयारी
पृष्ठ 2 / 2
प्रदर्शन विवरण
कोर्सवर्क सारांश
पूर्ण पाठ 14 / 14
अभ्यास प्रश्न 26 / 28
जमा असाइनमेंट 4 (औसत 4.5 / 5)
कैपस्टोन प्रोजेक्ट समीक्षित — 4.6 / 5
कुल अभ्यास 6.2 घं
प्रदर्शन बेंचमार्क
कोहोर्ट रैंक 1,625 में शीर्ष 12%
पूर्णता का समय 11 दिन (माध्यिका: 22)
महारत स्कोर 91 / 100
अभ्यास-प्रश्न स्कोर 94%
कौशल सत्यापन सत्यापित कौशल पथ
इस क्रेडेंशियल को सत्यापित करें
pickaclass.com/certificates/PCC-2026-X4F7-AP19
PickAClass के अकादमिक मानकों के तहत जारी। कौशल स्तर कोर्स की दक्षता रूब्रिक के विरुद्ध मूल्यांकित प्रदर्शन दर्शाते हैं। यह इस प्लेटफ़ॉर्म का मूल क्रेडेंशियल है।

समीक्षाएँ (9)

Molnár László HU सत्यापित शिक्षार्थी
★ 5 · 13.08.2026

इस कोर्स ने मेरी उम्मीदों को पार कर दिया! उदाहरण बहुत प्रासंगिक थे और अवधारणाओं को मजबूत करने में मदद की। बहुत आनंददायक।

خالد عبد العزيز EG सत्यापित शिक्षार्थी
★ 4 · 10.08.2026

यह सीखने का एक शानदार तरीका था! संरचना तार्किक थी, गति बिल्कुल सही थी, और उदाहरण बहुत मददगार थे। अत्यधिक अनुशंसा करते हैं!

طارق DZ सत्यापित शिक्षार्थी
★ 4 · 10.08.2026

यह एक बढ़िया कोर्स है। संरचना तार्किक है और ज़्यादातर उदाहरण मददगार थे। हालाँकि, कुछ और वास्तविक दुनिया के परिदृश्यों की आवश्यकता है।

Sofia Dimitriou GR सत्यापित शिक्षार्थी
★ 4 · 08.07.2026

बहुत कुछ सीखा और संरचना ने अनुसरण करना आसान बना दिया। उनके द्वारा प्रदान किए गए व्यावहारिक अनुप्रयोग उदाहरण मुझे बहुत पसंद आए।

Segun Olatunji NG सत्यापित शिक्षार्थी
★ 4 · 04.07.2026

यदि आपके पास कुछ पूर्व ज्ञान है तो यह एक अच्छा कोर्स है। पूर्ण शुरुआती लोगों के लिए, कुछ अवधारणाएं थोड़ी चुनौतीपूर्ण हो सकती हैं। हालांकि, संरचना तार्किक है।

Santiago Pérez MX सत्यापित शिक्षार्थी
★ 4 · 20.06.2026

एक वास्तव में उत्कृष्ट सीखने का अनुभव। प्रवाह तार्किक था और उदाहरण बहुत मददगार थे।

Emi Ito KE
★ 4 · 19.06.2026

मेरी अपेक्षाओं से बढ़कर! संरचना तार्किक थी, और वास्तविक दुनिया के परिदृश्यों ने वास्तव में सीखने को मजबूत करने में मदद की। महान मूल्य।

Evelin Paju EE सत्यापित शिक्षार्थी
★ 5 · 02.06.2026

मूल्यवान सामग्री, अच्छी तरह से संरचित। कुछ उदाहरण थोड़े अमूर्त थे, लेकिन कुल मिलाकर एक अच्छा सीखने का अनुभव था।

حسن DZ
★ 4 · 30.05.2026

शानदार संसाधन। मैंने बहुत कुछ सीखा, और अवधारणाओं को समझने में उपयोग किए गए उदाहरण बहुत मददगार थे। अत्यधिक अनुशंसा करता हूं।

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अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न

इस कोर्स के लिए मुझे क्या चाहिए? +

बस इंटरनेट वाला एक फ़ोन या कंप्यूटर। कोई इंस्टॉल नहीं, कोई विशेष हार्डवेयर नहीं।

मैं भुगतान कैसे करूँ? +

Stripe के माध्यम से कार्ड से। हम कार्ड विवरण स्टोर नहीं करते — Stripe सुरक्षित रूप से संभालता है।

क्या मुझे रिफ़ंड मिल सकता है? +

हाँ — 14 दिनों में पूर्ण रिफ़ंड, बिना सवाल।

मेरा एक्सेस कब तक रहेगा? +

हमेशा के लिए। एक बार खरीदने पर कोर्स आपका है — कभी भी दोबारा देखें।

क्या मुझे प्रमाणपत्र मिलेगा? +

हाँ। पूरा करने पर एक प्रमाणपत्र मिलेगा जिसे आप अपने LinkedIn प्रोफ़ाइल में जोड़ सकते हैं।

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