जेनरेटिव एआई और डीप लर्निंग

LangChain और LlamaIndex जैसे फ्रेमवर्क का उपयोग करके लार्ज लैंग्वेज मॉडल (LLM) द्वारा संचालित एप्लिकेशन बनाना सीखें। रिट्रीवल-ऑगमेंटेड जेनरेशन (RAG) के साथ चैटबॉट, प्रश्न-उत्तर प्रणाली और एजेंट विकसित करें।

ऐसे मॉडल बनाना सीखें जो टेक्स्ट, इमेज, ऑडियो और वीडियो जैसे कई तौर-तरीकों में सामग्री को समझते और उत्पन्न करते हैं। उन आर्किटेक्चर का अन्वेषण करें जो बेहतर AI एप्लिकेशन के लिए विभिन्न डेटा प्रकारों को जोड़ते हैं।

कंटेंट जनरेशन से लेकर जटिल तर्क तक, विभिन्न कार्यों के लिए लार्ज लैंग्वेज मॉडल (LLM) का मार्गदर्शन करने के लिए प्रभावी प्रॉम्प्ट तैयार करने की कला और विज्ञान में महारत हासिल करें। ज़ीरो-शॉट, फ़्यू-शॉट और चेन-ऑफ़-थॉट प्रॉम्प्टिंग जैसी तकनीकें सीखें।

कस्टम डेटासेट पर पहले से प्रशिक्षित लैंग्वेज मॉडल्स को फाइन-ट्यून करना सीखकर प्रॉम्प्टिंग से आगे बढ़ें। प्रदर्शन और सटीकता में सुधार के लिए GPT, Llama और BERT जैसे मॉडल्स को विशिष्ट डोमेन और कार्यों के लिए अनुकूलित करें।

बड़े पैमाने पर जेनरेटिव मॉडल को तैनात करने, मॉनिटर करने और बनाए रखने की परिचालन चुनौतियों पर ध्यान केंद्रित करें। मॉडल वर्जनिंग, प्रदर्शन ट्रैकिंग, लागत प्रबंधन और मजबूत उत्पादन पाइपलाइन बनाने के बारे में जानें।

जानें कि कैसे जेनरेटिव मॉडल का उपयोग करके नया ऑडियो, भाषण और संगीत बनाया जा सकता है। टेक्स्ट-टू-स्पीच, वॉयस क्लोनिंग और एल्गोरिथम संगीत रचना के लिए मॉडल के बारे में जानें।

जेनरेटिव एडवरसैरियल नेटवर्क के सिद्धांत और अभ्यास का अन्वेषण करें। इमेज जनरेशन, स्टाइल ट्रांसफर और डेटा ऑग्मेंटेशन जैसे कार्यों के लिए GANs बनाना और प्रशिक्षित करना सीखें।

टेक्स्ट प्रॉम्प्ट से उच्च-गुणवत्ता वाली इमेज बनाने के लिए डिफ्यूजन मॉडल के आर्किटेक्चर और एप्लिकेशन में गोता लगाएँ। Stable Diffusion और DALL-E जैसे मॉडल का अन्वेषण करें, और इमेज सिंथेसिस और एडिटिंग की तकनीकें सीखें।

आधुनिक AI को शक्ति देने वाले मूलभूत डीप लर्निंग आर्किटेक्चर को समझें। सेल्फ़-अटेंशन मैकेनिज़्म, पोजिशनल एन्कोडिंग और एन्कोडर-डिकोडर संरचना के बारे में जानें जो GPT और BERT जैसे मॉडल को संभव बनाते हैं।