2. भाषा और साहित्य : भाषा और साहित्य का संबंध अत्यंत घनिष्ठ है।

जनरेटिव एआई इस बात को बदल रहा है कि हम सॉफ्टवेयर कैसे बनाते हैं, लेकिन यह समझना कि ये विशाल मॉडल वास्तव में कैसे काम करते हैं, उनकी वास्तविक क्षमता का पता लगाने की कुंजी है। आप मॉडलों को कैसे प्रशिक्षित किया जाता है, उन्हें विशिष्ट कार्यों के लिए कैसे ठीक किया जाता है, और संदर्भ-जागरूक एआई अनुप्रयोगों का निर्माण करने के लिए रिकवरी-अगमेंटेड जनरेशन (RAG) जैसे आधुनिक पैटर्न को कैसे एकीकृत किया जाता है। आप क्या सीखेंगे: - ट्रांसफॉर्मर के कोर आर्किटेक्चर को समझें और एलएलएम कैसे प्रक्रिया और पाठ उत्पन्न करते हैं। -डेटा चयन और प्रशिक्षण से लेकर तैनाती तक उत्पादक एआई जीवन चक्र के चरणों का विश्लेषण करना। -पूर्व प्रशिक्षित मॉडलों को विशिष्ट व्यापार क्षेत्रों के अनुकूल बनाने के लिए सूक्ष्म-संशोधन तकनीकों का उपयोग करना। -सटीक प्रतिक्रिया के लिए वेक्टर डेटाबेस का उपयोग करते हुए रिकवरी-अगमेंटेड जनरेशन (आरएजी) पैटर्न लागू करना। -सुरक्षा और विश्वसनीयता सुनिश्चित करने के लिए मानक मापदंडों का उपयोग करके मॉडल प्रदर्शन का आकलन करना। - तैनात भाषा मॉडल की निगरानी और रखरखाव के लिए बुनियादी MLOps अवधारणाओं को कॉन्फ़िगर करें। यह पाठ्यक्रम आवश्यक शब्दावली और ट्रांसफॉर्मर आर्किटेक्चर के यांत्रिकी के साथ शुरू होता है, फिर बारीकी से समायोजन, मूल्यांकन और अनुप्रयोग तैनाती के लिए अवधारणात्मक मार्गदर्शिकाओं में जाता है. आप विस्तृत व्याख्याएं पढ़ेंगे और कोड स्निपेट का विश्लेषण करेंगे जो वास्तविक दुनिया के कार्यान्वयन पैटर्न को दर्शाते हैं. यह पाठ्यक्रम सॉफ्टवेयर डेवलपर्स, उत्पाद प्रबंधकों और प्रौद्योगिकी उत्साही लोगों के लिए डिज़ाइन किया गया है जो जनरेटिव एआई के लिए नए हैं और उन्नत गणित में पृष्ठभूमि की आवश्यकता के बिना एक ठोस, वैचारिक नींव का निर्माण करना चाहते हैं। आधुनिक भाषाओं के विकास के लिए इनकी महत्वपूर्ण भूमिका रही है।