व्यावहारिक मशीन लर्निंग, डीप लर्निंग, क्वांटम एल्गोरिदम और हाइब्रिड एआई-क्यूसी अनुप्रयोग।
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एआई और मशीन लर्निंग में महारत हासिल करें – एआई के मूल सिद्धांत, सुपरवाइज़्ड और अनसुपरवाइज़्ड लर्निंग सीखें और वास्तविक मॉडल बनाएं।
डीप लर्निंग मॉडल बनाएं – छवि पहचान, एनएलपी और उन्नत एआई के लिए TensorFlow और PyTorch का उपयोग करके न्यूरल नेटवर्क, CNN और RNN को प्रशिक्षित करें।
क्वांटम कंप्यूटिंग को समझें – क्यूबिट्स, सुपरपोजीशन, एंटैंगलमेंट और क्वांटम सर्किट्स का Qiskit और IBM Quantum के साथ अध्ययन करें।
क्वांटम एल्गोरिदम लागू करें – ग्रोवर सर्च, शोर एल्गोरिदम और वेरिएशनल क्वांटम सर्किट्स विकसित करें।
क्वांटम कंप्यूटिंग के साथ एआई मॉडल को प्रशिक्षित करें – क्वांटम मशीन लर्निंग (QML) के माध्यम से एआई में तेजी और फीचर मैपिंग का लाभ उठाएं।
एआई-संचालित चैटबॉट और एनएलपी सिस्टम बनाएं – चैटबॉट्स, वॉयस असिस्टेंट्स और सेंटिमेंट एनालिसिस मॉडल डिजाइन करें।
वित्त और ट्रेडिंग के लिए एआई विकसित करें – शेयर प्रवृत्तियों का पूर्वानुमान लगाएं, पोर्टफोलियो अनुकूलित करें और जोखिम प्रबंधन को बेहतर बनाएं।
क्वांटम क्रिप्टोग्राफी और सुरक्षा का अन्वेषण करें – QKD और क्वांटम-सेफ एन्क्रिप्शन लागू करें।
एआई-आधारित धोखाधड़ी पहचान प्रणालियाँ बनाएं – वित्तीय और साइबर सुरक्षा क्षेत्रों में धोखाधड़ी का पता लगाएं।
एआई और क्वांटम कंप्यूटिंग को मिलाकर अगली पीढ़ी के हेल्थकेयर, फाइनेंस और डेटा साइंस एप्लिकेशन बनाएं।
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