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कैटलॉग · डेटा साइंस · डेटा साइंस के मूल सिद्धांत

गणितीय विज्ञान और जनरेटिव एआई के लिए गणितीय फाउंडेशन

आधुनिक मशीन लर्निंग एल्गोरिदम और जनरेटिव एआई मॉडल को समझने के लिए आवश्यक आवश्यक रैखिक बीजगणित, संभावना, कैलकुलस और सांख्यिकी को नियंत्रित करें।

★ 4.5 (4,004) ⏱ 1 घंटे 2 मिनट 📚 7 पाठ 🎧 ऑडियो संस्करण

इस कोर्स के बारे में

गणितीय आधारों को समझें जो जटिल सूत्रों से विचलित होने के बिना आधुनिक कृत्रिम बुद्धि और डेटा विज्ञान को शक्ति प्रदान करते हैं. यह पाठ आधारित पाठ्यक्रम आपको मूल गणितीय सिद्धांतों से लेकर मशीन सीखने और जनरेटिव एआई के पीछे की मूल अवधारणाओं तक मार्गदर्शन करता है. आप एल्गोरिदम कैसे डेटा प्रक्रिया, पैरामीटर अनुकूलित करते हैं, और भविष्यवाणियां उत्पन्न करते हैं, आप तकनीकी दस्तावेज को आत्मविश्वास से पढ़ने और उन्नत मॉडल को लागू करने के लिए तैयार करेंगे। आप क्या सीखेंगे: - मूलभूत रैखिक बीजगणित को समझें, जिसमें सदिश, मैट्रिक्स, ईगेनवैल्यूज शामिल हैं, और वे शब्द एम्बेडिंग्स जैसे उच्च आयामों के डेटा का प्रतिनिधित्व कैसे करते हैं। - डिरिवेटिव्स, आंशिक डिरिवेटिव्स और ग्रेडिएंट डाउन जैसे कैलकुलस की अवधारणाओं को मशीन लर्निंग एल्गोरिदम को अनुकूलित करने के लिए लागू करें -अनिश्चितता को संभालने और भविष्यवाणियों के मॉडल बनाने के लिए संभाव्यता सिद्धांत, संभाव्यता वितरण और बेयस प्रमेय को सीखें। -आत्मविश्वास से भरपूर, डेटा आधारित निर्णय लेने के लिए प्रमुख सांख्यिकीय विधियों, परिकल्पना परीक्षण और रीग्रेसन विश्लेषण का उपयोग कर डेटा का विश्लेषण करें। आधुनिक यांत्रिकी में, यांत्रिकी के क्षेत्र में, यांत्रिकी के सिद्धांतों, यांत्रिकी के नियमों और यांत्रिकी के सिद्धांतों का अध्ययन किया जाता है। स्पष्ट लिखित व्याख्याओं और चरण-दर-चरण गणितीय टूटने के माध्यम से, आप देखेंगे कि इन सैद्धांतिक अवधारणाओं का व्यावहारिक डेटा विज्ञान अनुप्रयोगों में अनुवाद कैसे होता है। यह पाठ्यक्रम शुरुआती लोगों, महत्वाकांक्षी डेटा वैज्ञानिकों और सॉफ्टवेयर इंजीनियरों के लिए डिज़ाइन किया गया है जो बिना किसी पूर्व उन्नत गणितीय अनुभव के साथ एक कठोर गणितीय नींव बनाने की कोशिश कर रहे हैं। आधुनिक वैज्ञानिकों ने इसका उपयोग आधुनिक यंत्रों के निर्माण में किया है।

आपको क्या मिलेगा

  • 📜 समापन प्रमाणपत्र
    अपने LinkedIn प्रोफ़ाइल में जोड़ें
  • 💬 Personal AI tutor
    Stuck on a lesson? Ask your built-in tutor anything, any time.
  • 🎧 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
  • 💸 30-दिन वापसी
    बिना सवाल
  • ⚡ छोटा और केंद्रित
    1 घंटे 2 मिनट व्यावहारिक सामग्री

समीक्षाएँ (9)

Harry Wright NZ
★ 4 · 2026-05-17T06:55:52+00:00

इस कोर्स ने वही दिया जिसकी मुझे ज़रूरत थी। स्पष्टीकरण संक्षिप्त और सटीक थे। बहुत बढ़िया!

Olivia Conradie ZA
★ 4 · 2026-04-27T08:04:52+00:00

विषय का अच्छा परिचय। संरचना तार्किक थी, और अधिकांश उदाहरण प्रासंगिक थे, हालांकि मैं कुछ क्षेत्रों में अधिक गहराई चाहता था।

Gabriela Alvarado CO सत्यापित शिक्षार्थी
★ 4 · 2026-04-07T07:46:52+00:00

यह एक अच्छी शुरुआत थी। संरचना तार्किक है, और यह मूल बातों को प्रभावी ढंग से कवर करता है। उन्नत शिक्षार्थियों के लिए शायद बहुत परिचयात्मक हो।

Võ Thị Thu VN सत्यापित शिक्षार्थी
★ 5 · 2026-03-16T23:07:52+00:00

शानदार कोर्स! जानकारी का प्रवाह एकदम सही था, और उदाहरणों ने अवधारणाओं को वास्तव में मजबूत किया। बहुत पसंद आया!

Nicolás Rojas CR सत्यापित शिक्षार्थी
★ 4 · 2026-01-11T17:54:52+00:00

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

Agustín Reyes AR सत्यापित शिक्षार्थी
★ 5 · 2025-09-27T23:08:52+00:00

इस कोर्स ने मेरी सभी अपेक्षाओं को पार कर लिया। संरचना तार्किक थी और स्पष्टीकरण बिल्कुल स्पष्ट थे। एक ज़रूरी कोर्स!

Davide Lombardi IT
★ 3 · 2025-07-09T09:10:52+00:00

व्यावहारिक उदाहरण बहुत पसंद आए! उन्होंने अवधारणाओं को जीवंत कर दिया। कोर्स अच्छी तरह से व्यवस्थित और नेविगेट करने में आसान था।

Mariana Almeida PT
★ 5 · 2025-04-03T13:29:52+00:00

मुझे बिलकुल वही मिला जिसकी मुझे तलाश थी। प्रैक्टिकल उदाहरण बहुत पसंद आए, उन्होंने कॉन्सेप्ट्स को वाकई में मजबूत करने में मदद की।

Ifeanyi Nwankwo NG सत्यापित शिक्षार्थी
★ 4 · 2025-02-27T01:26:52+00:00

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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शिक्षार्थियों ने यह भी लिया

1. विज्ञान और प्रौद्योगिकी का समन्वय।

इनपुटों को निकालना, पूर्वानुमान मॉडल बनाना और आधुनिक डेटा विश्लेषण तकनीकों का उपयोग करके जटिल समस्याओं को हल करना सीखें।
★ 5.0 (6,972)
$4.99

MATLAB और AWS के साथ डेटा साइंस का परिचय

MATLAB का उपयोग करके, शून्य पूर्व अनुभव के साथ भी, डेटा को प्रोसेस करना, लो-कोड टूल के साथ मशीन लर्निंग मॉडल बनाना और अपने वर्कफ़्लो को AWS तक स्केल करना सीखें।
★ 4.9 (14)
$4.99

1. विज्ञान का विकास 2. विज्ञान का विकास

1. नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता,
★ 4.8 (6,730)
$4.99

व्यापार के नेताओं के लिए मशीन लर्निंग रणनीति

यह तकनीकी टीमों के साथ सहयोग, और डेटा-चालित निर्णय लेने के माध्यम से बुनियादी एआई अवधारणाओं के माध्यम से मशीन सीखने के अवसरों की पहचान करने के लिए सीखें।
★ 4.8 (1,588)
$4.99

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, या क्रिप्टोकरेंसी से। हम कार्ड विवरण स्टोर नहीं करते — Stripe सुरक्षित रूप से संभालता है।

क्या मुझे रिफ़ंड मिल सकता है? +

हाँ — 30 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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