आजकल तकनीकी के क्षेत्र में तेजी से विकास हो रहा है. एआई एक ऐसी तकनीक है जो मशीनों को इंसानों की तरह ही सोचने, समझने और काम करने की क्षमता देती है. एआई का उपयोग करके मशीनें खुद सीख सकती हैं और नई स्थितियों का सामना कर सकती हैं. अगले कुछ सालों में एआई हमारे जीवन का अभिन्न अंग बन जाएगा. स्मार्टफोन, कारें, घर, अस्पताल सभी एआई पर आधारित होंगे. एआई सिस्टम हमारी भाषा समझ सकेंगे और हमारी जरूरतों के अनुसार काम करेंगे.
एआई न सिर्फ कंप्यूटर विज्ञान और तकनीक के क्षेत्र में बदलाव लाएगा बल्कि रोजगार के नए अवसर भी पैदा करेगा. एआई विशेषज्ञों और डेवलपरों की बहुत डिमांड होगी.इसलिए यदि आप अपना करियर तकनीकी क्षेत्र में बनाना चाहते हैं तो एआई एक बेहतरीन ऑप्शन है . एआई सीखने में थोड़ा मुश्किल है पर इसके भविष्य के अवसर बहुत ज्यादा और सैलरी भी अच्छी मिलेगी.एआई डेवलपर्स और रिसर्चर्स की बहुत मांग है. एआई में करियर बनाने के लिए कई अच्छे कोर्स उपलब्ध हैं. इन कोर्सों से आप एआई के बारे में जानकारी प्राप्त कर सकते हैं और अच्छी नौकरी हासिल कर सकते हैं.
मशीन लर्निंग
मशीन लर्निंग में, एल्गोरिदम यानी गणितीय निर्देशों का एक समूह होता है जिसकी मदद से मशीनें खुद सीख सकती हैं. इन एल्गोरिदम को कंप्यूटर प्रोग्राम में डाला जाता है ताकि मशीनें डेटा का विश्लेषण कर सकें और अपने आप सीख सकें. उदाहरण के लिए - मशीन लर्निंग की मदद से मशीनें हाथ से लिखे अक्षरों को पहचान सकती हैं. इसके लिए उन्हें हज़ारों लिखे हुए अक्षरों के नमूने दिखाए जाते हैं. ये नमूने मशीन को ट्रेन करते हैं और वो सीख जाती है कि कौन सा अक्षर कैसा दिखता है. इस तरह मशीन लर्निंग से मशीनों को इंसानी बुद्धिमता जैसा काम करने की क्षमता मिलती है. यह एक उपयोगी स्किल है जो एआई क्षेत्र में काम करने के लिए जरूरी है.
डीप लर्निंग
सामान्य मशीन लर्निंग की तुलना में डीप लर्निंग ज्यादा गहराई से काम करता है. इसमें मशीन को बड़े डेटासेट्स दिए जाते हैं जिनमें हजारों या लाखों उदाहरण होते हैं, जैसे - तस्वीरें, वीडियो, आवाज. फिर मशीन इन उदाहरणों का विश्लेषण करके खुद नतीजे निकालती है बिना किसी को कोड करने की जरूरत पड़े. इससे मशीनें जटिल पैटर्न की पहचान करना, चित्रों का वर्गीकरण, भाषण या लेखन का अनुवाद जैसे काम सीख जाती हैं. एआई के लिहाज से डीप लर्निंग बेहद महत्वपूर्ण है.
डेटा साइंस
डेटा साइंस एक ऐसा क्षेत्र है जो आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) और मशीन लर्निंग के लिए बहुत जरूरी है. डेटा साइंस में हम डेटा का एकत्रीकरण और विश्लेषण करते हैं. डेटा का अर्थ है आंकड़े और जानकारी. डेटा साइंस करने वाले वैज्ञानिक विशाल मात्रा में डेटा एकत्र करते हैं और फिर उसे साफ-सुथरा करने, मापने और उससे नतीजे निकालने का काम करते हैं.एआई और मशीन लर्निंग के लिए डेटा बहुत ज़रूरी होता है. मशीनों को डेटा दिखा कर ही ट्रेन किया जाता है ताकि वे कोई काम सीख सकें. इसलिए डेटा साइंस की समझ रखना एआई क्षेत्र के लिए बहुत फायदेमंद है.
कंप्यूटर विजन
कंप्यूटर विजन एक ऐसा क्षेत्र है जो आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) सिस्टम को दृश्य क्षमता प्रदान करता है.कंप्यूटर विजन के जरिए मशीनों को फोटो या वीडियो में दिखाई देने वाली वस्तुओं और लोगों को पहचानने में मदद मिलती है. यह तकनीक मशीनों को छवियों और वीडियो में से फेसियल फीचर्स, आंखें, नाक आदि की पहचान करना सिखाती है.उदाहरण के लिए - सेल्फ ड्राइविंग कारों में कंप्यूटर विजन तकनीक सड़क के निशान और दूसरी गाड़ियों को पहचानने में मदद करती है. एआई के क्षेत्र में कंप्यूटर विज़न बहुत ही महत्वपूर्ण है.
नैचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग
नैचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग एक ऐसा क्षेत्र है जो मशीनों को मानव भाषा समझने और प्रोसेस करने में मदद करता है.इसके तहत मशीन लर्निंग मॉडल को मानव भाषा जैसे - हिंदी, अंग्रेजी आदि में लिखे वाक्यों और पाठ के डेटासेट से ट्रेन किया जाता है. ये मॉडल भाषा की संरचना और शब्दावली को समझना सीख जाते हैं. इसके बाद ये मॉडल नए वाक्यों का विश्लेषण करके भाव, अर्थ और भाषा की व्याकरणिक शुद्धता आदि का पता लगा सकते हैं. एआई सिस्टम के लिए यह एक महत्वपूर्ण बुनियादी क्षमता है.
जानें सैलरी डिटेल्स
ये सभी कोर्स 6 महीने से 2 साल तक की अवधि के हो सकते हैं. इन कोर्सों से आपको AI से जुड़े सभी कॉन्सेप्ट्स की अच्छी जानकारी मिल जाएगी.इन कोर्सों को पूरा करने के बाद आपके पास अच्छी कंपनियों में नौकरी के बेहतरीन मौके होंगे. AI में हाई पे-स्केल भी काफी अच्छी होती है. शुरुआत में ही 8-12 लाख रुपये सालाना वेतन मिलना आम बात है.
CUET UG 2024: सीयूईटी यूजी परीक्षा में ये उम्मीदवार हो सकते हैं शामिल, CBT मोड में होती है परीक्षा
Education Loan Information:
Calculate Education Loan EMI