आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के लिए पायथन सीखें:सीखने के संसाधन, पुस्तकालय और बुनियादी कदम

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस तकनीकी क्रांति चला रहा है, और इस क्षेत्र के विशेषज्ञों का मानना ​​​​है कि इसमें गेम-चेंजिंग टेक्नोलॉजी होने की क्षमता है जो दुनिया को बदल देगी। यदि आप आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस में अपना करियर बनाना चाहते हैं, तो पायथन सबसे महत्वपूर्ण कौशलों में से एक है जिसे आपको सीखना चाहिए।

यदि आप कृत्रिम बुद्धिमत्ता के लिए पायथन सीखना चाहते हैं, तो आपको यह समझना होगा कि पायथन क्या है और इसका उपयोग प्रौद्योगिकी उद्योग में कई क्षेत्रों में कैसे किया जा सकता है। यह लेख पायथन सीखने के लिए सबसे तेज़ और सबसे भरोसेमंद शैक्षिक पथों के साथ-साथ कृत्रिम बुद्धिमत्ता के लिए पायथन सीखने के लिए चरण-दर-चरण मार्गदर्शिका को कवर करेगा।

पायथन क्या है?

पायथन एक वस्तु उन्मुख, व्याख्या की गई सामान्य-उद्देश्य प्रोग्रामिंग भाषा है। यह उद्योग में सबसे लोकप्रिय प्रोग्रामिंग भाषाओं में से एक है और सीखने में सबसे आसान में से एक है। चाहे आप एक नौसिखिया या विशेषज्ञ प्रोग्रामर हों, आप थोड़े समय के भीतर बुनियादी पायथन सीख सकते हैं और इसे छोटे, मध्यम या बड़े पैमाने की परियोजनाओं के लिए उपयोग कर सकते हैं।

जबकि यह लेख कृत्रिम बुद्धि के लिए पायथन सीखने पर केंद्रित है, यह प्रोग्रामिंग भाषा के कई अनुप्रयोगों में से एक है। पायथन एक लोकप्रिय भाषा है जिसका उपयोग वेब एप्लिकेशन डेवलपमेंट, वेबसाइट डेवलपमेंट, एक्सप्लोरेटरी डेटा एनालिसिस, डेटा एनालिटिक्स, नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग, रीइन्फोर्समेंट लर्निंग, गेम डेवलपमेंट और मशीन लर्निंग में किया जाता है।

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस में पायथन का उपयोग किस लिए किया जाता है?

सबसे सरल और सबसे कुशल तरीके से एआई-आधारित प्रोग्राम बनाने के लिए पायथन का उपयोग किया जा सकता है। यह ध्यान रखना महत्वपूर्ण है कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता केवल बुनियादी पायथन प्रोग्रामिंग कौशल से अधिक की आवश्यकता है। आपको उन्नत पायथन सीखना होगा। एआई में जटिल एल्गोरिदम और बहुमुखी कार्यप्रवाह शामिल हैं, लेकिन पायथन इसे आसान बनाता है।

एआई कोडिंग के लिए उपयोग किए जाने वाले सबसे अच्छे पायथन फ्रेमवर्क में से एक है स्किकिट-लर्न, एक मशीन लर्निंग पायथन लाइब्रेरी। स्किकिट-लर्न का उपयोग वर्गीकरण, प्रतिगमन और क्लस्टरिंग के लिए एल्गोरिदम बनाने के लिए किया जा सकता है। उन्नत एआई डेवलपर्स ध्यान दें कि पायथन विकास के लिए एक सहज भाषा है, खासकर जब सी ++ जैसी अन्य प्रोग्रामिंग भाषाओं की तुलना में।

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के लिए पायथन सीखने में कितना समय लगेगा?

प्रोग्रामिंग के साथ आपके वर्तमान अनुभव के आधार पर, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के लिए पायथन सीखने में पांच से दस सप्ताह का समय लगेगा। इसका मतलब यह है कि कोई व्यक्ति जो पहले से ही जानता है कि कोडिंग कैसे काम करती है और जिसे बीजगणित, कंप्यूटर विज्ञान और उच्च-स्तरीय संगणना का बुनियादी ज्ञान है, वह बिना किसी पिछले अनुभव वाले व्यक्ति की तुलना में कम समय में सीख सकता है।

कई कारक प्रभावित करते हैं कि पायथन सीखने में कितना समय लगता है, लेकिन सबसे महत्वपूर्ण आपका दृढ़ संकल्प और सीखने का मार्ग है। आप कार्यक्रम को पूरा करने के लिए जितने अधिक प्रतिबद्ध होंगे, आप उतना ही अधिक समय अध्ययन के लिए समर्पित करेंगे, और तेज़ी से आप एक पेशेवर पायथन एआई डेवलपर बनेंगे।

81% प्रतिभागियों ने कहा कि बूटकैंप में भाग लेने के बाद उन्हें अपनी तकनीकी नौकरी की संभावनाओं के बारे में अधिक आत्मविश्वास महसूस हुआ। आज ही एक बूटकैंप से मिलान करें।

बूटकैंप शुरू करने से लेकर अपनी पहली नौकरी खोजने तक, औसत बूटकैंप ग्रेड ने करियर संक्रमण में छह महीने से भी कम समय बिताया।

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के लिए आपको पायथन क्यों सीखना चाहिए?

आपको आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के लिए पायथन सीखना चाहिए क्योंकि यह क्षेत्र के विशेषज्ञों द्वारा सबसे उच्च श्रेणी की प्रोग्रामिंग भाषाओं में से एक है। सी ++ के विपरीत, पायथन कोड अंग्रेजी भाषा के समान है, जिससे शुरुआती लोगों के लिए सीखना आसान हो जाता है। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के लिए पायथन सीखने के विशिष्ट कारणों के लिए नीचे दी गई सूची देखें।

अर्निंग की प्रभावशाली संभावना

संयुक्त राज्य अमेरिका में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस पेशेवर टेक उद्योग में सबसे अधिक वेतन पाने वालों में से हैं। ZipRecruiter ने नोट किया कि ये विशेषज्ञ $ 132,150 का औसत वेतन कमाते हैं, कुछ विशेषज्ञों को $ 231,500 जितना मिलता है। ये आंकड़े उन लोगों के हैं जो तकनीकी फर्मों में काम करते हैं और कई अन्य चर जैसे स्थान और नौकरी विवरण से प्रभावित हो सकते हैं।

यदि आप एक स्वतंत्र सलाहकार या फ्रीलांसर के रूप में काम करते हैं, जो किसी भी कंपनी से संबद्ध नहीं है, तो आप सालाना कितना कमा सकते हैं, इसकी बहुत कम सीमा है। यदि आपके पास एक अच्छा उत्पाद विचार है जो निवेशकों को आकर्षित करता है, तो आप अपनी खुद की कंपनी भी शुरू कर सकते हैं।

पेशेवर विकास और मान्यता

एआई उद्योग ने पिछले दो दशकों में काफी प्रगति की है, लेकिन यह अभी भी एक उभरती हुई तकनीक है। इसका तात्पर्य यह है कि प्रौद्योगिकी की पूरी क्षमता का एहसास होना अभी बाकी है। नतीजतन, यदि आप एआई अनुसंधान और विकास में काम करते हैं, तो आपके पास अपने पूरे करियर में महत्वपूर्ण पेशेवर पहचान हासिल करने का एक अच्छा मौका होगा।

इसके अतिरिक्त, साक्ष्य इंगित करते हैं कि आने वाले वर्षों में कृत्रिम बुद्धिमत्ता और उद्योगों में जटिल मशीन सीखने की बहुमुखी प्रतिभा बढ़ती रहेगी। नतीजतन, आपको प्रौद्योगिकी की मांग में गिरावट के परिणामस्वरूप अपनी नौकरी खोने से डरने की जरूरत नहीं है। यह जल्द ही दूर नहीं होने वाला है।

लगभग असीमित संसाधन

जावास्क्रिप्ट एकमात्र प्रोग्रामिंग भाषा है जिसमें पायथन के तुलनीय संसाधन हैं। पायथन विभिन्न प्रकार के संसाधनों के साथ एक लोकप्रिय भाषा है, जिनमें से अधिकांश मुफ्त हैं। पायथन में हजारों पुस्तकालय, ढांचे, कार्य और मॉड्यूल शामिल हैं जिनका उपयोग एआई परियोजनाओं में किया जा सकता है। जुपिटर नोटबुक जैसे सहयोगी उपकरण आपके करियर में उत्कृष्टता प्राप्त करने में आपकी मदद करने के लिए एकदम सही हैं।

Intel, IBM, Facebook, NASA, Pixar, JP Morgan Chase, Spotify और Netflix जैसी कंपनियाँ अपनी कृत्रिम बुद्धिमत्ता, मशीन सीखने और डेटा विज्ञान परियोजनाओं के लिए Python का उपयोग करती हैं। यहां तक ​​​​कि नासा डेवलपर्स द्वारा अपनी परियोजनाओं के लिए पायथन का उपयोग किया गया है। सबसे महत्वपूर्ण बात यह है कि एआई के लिए पायथन सीखने से करियर बदलना बहुत आसान हो जाता है क्योंकि इसका उपयोग विभिन्न तकनीकी क्षेत्रों में किया जा सकता है।

मैं आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के लिए पायथन कैसे सीख सकता हूं?

Python AI सीखने के लिए कई विकल्प उपलब्ध हैं। यदि आप हाल ही में हाई स्कूल स्नातक हैं, तो आप कृत्रिम बुद्धिमत्ता में विशेषज्ञता के साथ कंप्यूटर विज्ञान की डिग्री हासिल करने पर विचार कर सकते हैं। हालांकि, डिग्री में समय लगता है और काफी मात्रा में पैसा लगता है। एआई पायथन सीखने के कुछ छोटे, अधिक किफायती और अधिक सुलभ तरीके यहां दिए गए हैं।

बूटकैंप कोडिंग

यदि आप पर्यवेक्षित शिक्षण पसंद करते हैं तो आज तकनीकी उद्योग में कोडिंग बूटकैंप सभी गुस्से में हैं। नियोक्ता उन पर विश्वास करते हैं क्योंकि वे उद्योग में सबसे अधिक मांग वाली प्रौद्योगिकियों के आधार पर नौकरी-विशिष्ट प्रशिक्षण प्रदान करते हैं। आप शीर्ष आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस बूटकैंप्स के लिए ऑनलाइन आवेदन कर सकते हैं। कुछ बेहतरीन विकल्पों में BrainStation, The Tech Academy और Simplilearn शामिल हैं।

ये बूटकैंप आपको न केवल एआई परियोजनाओं के लिए पायथन का उपयोग करना सिखाते हैं, बल्कि यह भी सिखाते हैं कि टेक उद्योग में पनपने के लिए आवश्यक सॉफ्ट स्किल्स कैसे विकसित करें। बूटकैंप आमतौर पर तीन से छह महीने तक चलते हैं, उनके पास लचीले वित्तीय सहायता विकल्प होते हैं, और अक्सर छात्रों को स्नातक होने के बाद शुरू करने में मदद करने के लिए कैरियर सेवाएं प्रदान करते हैं।

ऑनलाइन कोर्स

आपने शायद बड़े पैमाने पर ऑनलाइन ओपन कोर्स के बारे में सुना होगा। ये कौरसेरा, उडेमी और प्लूरलसाइट जैसी कंपनियों द्वारा पेश किए जाने वाले किफायती ऑनलाइन पाठ्यक्रम हैं। ये प्लेटफ़ॉर्म कई तरह के पायथन एआई पाठ्यक्रम भी प्रदान करते हैं, अक्सर लागत कम रखने के लिए विशेष ऑफ़र के साथ। ये पाठ्यक्रम आम तौर पर इंटरनेट कनेक्शन और कंप्यूटर वाले किसी भी व्यक्ति के लिए उपलब्ध हैं।

आप शुरुआती पाठ्यक्रमों से शुरू कर सकते हैं और अपनी सीखने की दर पर उन्नत पाठ्यक्रमों में जा सकते हैं। कुछ पाठ्यक्रम लॉजिस्टिक रिग्रेशन, लीनियर रिग्रेशन, वैक्टर, फैक्टर एनालिसिस, प्रेडिक्टर वेरिएबल्स और एक सही भविष्यवाणी कैसे करें सहित आवश्यक विषयों के लिए एक बुनियादी परिचय प्रदान करेंगे। उन्नत पाठ्यक्रम कवर कर सकते हैं कि कृत्रिम बुद्धि मानव मस्तिष्क की नकल कैसे कर सकती है।

किताबें

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के लिए पायथन सीखने के लिए गतिविधियों वाली किताबें बहुत अच्छी हैं। सबसे अच्छी किताबें पायथन और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और मशीन लर्निंग के बुनियादी सिद्धांतों से लेकर उन्नत एआई और डीप लर्निंग मॉडल पर अधिक जटिल पाठ्यक्रमों तक आपके लिए आवश्यक सभी चीजों को कवर करती हैं।

आप सबसे अच्छी किताबें ऑनलाइन पा सकते हैं और जब भी यह आपके लिए सुविधाजनक हो, उन्हें पढ़ सकते हैं। पायथन के साथ आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस प्रतीक जोशी द्वारा और पायथन के साथ आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस - दूसरा संस्करण अल्बर्टो आर्टसांचेज़ द्वारा विचार की जाने वाली दो पुस्तकें हैं।

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस लाइब्रेरी के लिए शीर्ष पायथन

एक पायथन पुस्तकालय विकास के समय को कम करने और उत्पादन के दौरान दक्षता बढ़ाने के लिए डिज़ाइन किए गए कोड और अन्य संसाधनों का एक संग्रह है। लगातार बढ़ते हुए पायथन समुदाय के लिए धन्यवाद, मशीन लर्निंग और एआई के लिए पुस्तकालय हमेशा बढ़ रहे हैं। पुस्तकालय खुले स्रोत हैं और किसी के लिए भी सुलभ हैं। शीर्ष पांच पायथन कृत्रिम बुद्धिमत्ता पुस्तकालय नीचे सूचीबद्ध हैं।

• टेंसरफ्लो
• केरस
• पंडों
• SciPy
• NumPy

TensorFlow प्रौद्योगिकी उद्योग में डेटा प्रवाह ग्राफ़ के साथ मॉडल बनाने के लिए सर्वश्रेष्ठ पायथन पुस्तकालयों में से एक है। केरस उपयोगकर्ता के अनुकूल गहरे तंत्रिका नेटवर्क के निर्माण के लिए एक पायथन-आधारित पुस्तकालय है। पांडा डेटा विश्लेषण और हेरफेर के लिए महान हैं। SciPy तकनीकी और वैज्ञानिक कंप्यूटिंग के लिए स्वर्ण मानक है, जबकि NumPy सरणियों के साथ काम करने के लिए बहुत अच्छा है।

पायथन आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस कैसे सीखें:एक चरण-दर-चरण मार्गदर्शिका

यदि आप सही कदम उठाते हैं तो आप कुछ ही महीनों में Python AI डेवलपर बन सकते हैं। ये कदम केवल पायथन और कृत्रिम बुद्धिमत्ता सीखने से परे हैं और दो प्रौद्योगिकियां कैसे परस्पर क्रिया करती हैं। अपने कौशल को बढ़ावा देने और आप जो कर सकते हैं उसके लिए भुगतान पाने के लिए, आपको कार्रवाई योग्य कदम उठाने होंगे। ये आवश्यक कदम नीचे दिए गए हैं।

पायथन को प्रोग्रामिंग भाषा के रूप में सीखें

पायथन एक प्रोग्रामिंग भाषा है, जिसका अर्थ है कि आपको इसका सिंटैक्स और संचालन सीखना चाहिए। आप साधारण कमांड के लिए पायथन कोड स्निपेट लिखकर शुरुआत कर सकते हैं। आप अपने कोडिंग कौशल का परीक्षण करने के लिए एक एक्सेल स्प्रेडशीट या डैशबोर्ड बनाने के लिए पायथन का उपयोग कर सकते हैं। जैसे ही आप सीखेंगे कि पायथन कैसे काम करता है, आपको शब्दार्थ, सरल वाक्य रचना और अन्य समान अवधारणाओं में महारत हासिल करनी होगी।

एक प्रोग्रामिंग भाषा के रूप में पायथन के मूल सिद्धांतों को सीखने के लिए इंटरनेट अनंत संसाधनों से भरा हुआ है। यदि आप संरचना चाहते हैं, तो आपको ऑनलाइन पाठ्यक्रम या कोडिंग बूटकैंप से सीखना चाहिए।

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के लिए पायथन सीखें

इसके बाद, आपको आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के बारे में जानने और पायथन में मशीन लर्निंग एल्गोरिदम की मूल बातें समझने की जरूरत है। पायथन आपके एआई-आधारित परियोजनाओं का स्रोत कोड होगा। आप स्मार्ट इंटेलिजेंट सिस्टम और अनुपयोगी लर्निंग एल्गोरिदम विकसित करने के लिए स्क्रिप्टिंग भाषा के रूप में पायथन का उपयोग करेंगे, जैसे कि घरों, फोन और सेल्फ-ड्राइविंग कारों में एआई सहायक।

पायथन को आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के लिए काम करने के लिए, आपको पंडों, पायटोरच, टेन्सरफ्लो, न्यूमपी और साइपी जैसे संसाधनों का उपयोग करना सीखना होगा। ये पुस्तकालय, कई अन्य के साथ, सफल एआई विकास परियोजनाओं को पूरा करने के लिए आवश्यक सब कुछ प्रदान करते हैं।

बूटकैंप में भाग लें

पायथन और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस सिद्धांतों के मूल सिद्धांतों को समझने के बाद, आप पायथन बूटकैंप में नामांकन करके चीजों को अगले स्तर तक ले जाने पर विचार कर सकते हैं। चार साल के ऑनलाइन डिग्री प्रोग्राम की तुलना में, यह आपका समय और पैसा बचाएगा।

अपना पोर्टफोलियो व्यवस्थित करें

पायथन एआई डेवलपर बनने की अपनी यात्रा के दौरान, आप विकास के विभिन्न स्तरों पर प्रोजेक्ट तैयार करेंगे। सुनिश्चित करें कि आप समय सीमा के दौरान अपनी सबसे सफल परियोजनाओं और अभिव्यंजक कार्यक्रमों का एक पोर्टफोलियो व्यवस्थित करते हैं। इससे कोई फर्क नहीं पड़ता कि यह एक शुरुआती या उन्नत स्तर की परियोजना है। जब तक परियोजना सफल रही, आपको इसके बारे में लिखना चाहिए।

आपका प्रोजेक्ट पोर्टफोलियो सम्मान का एक डिजिटल बैज है जो आपके सभी एआई प्रोजेक्ट्स, संपर्क विवरण, और वर्षों से आपके काम के सामाजिक प्रमाण के संग्रह से बना है। आपका प्रोजेक्ट पोर्टफोलियो जितना मजबूत होगा, आपको क्लाइंट और पूर्णकालिक नौकरी मिलने की संभावना उतनी ही अधिक होगी। इसलिए, सुनिश्चित करें कि आप अपने रिज्यूमे में अपने पोर्टफोलियो का लिंक संलग्न करें।

सशुल्क नौकरियों के लिए आवेदन करना प्रारंभ करें

अब जब आप एक पेशेवर एआई विशेषज्ञ बन गए हैं तो आपको सशुल्क नौकरियों की तलाश शुरू कर देनी चाहिए। अगर आपको किसी प्रतिष्ठित कंपनी में पूर्णकालिक नौकरी नहीं मिल रही है, तो आप फ्रीलांसिंग शुरू कर सकते हैं। शुल्क के लिए, कई फ्रीलांसिंग प्लेटफॉर्म एआई डेवलपर्स को ग्राहकों से जोड़ते हैं।

यदि आप फ्रीलांसिंग का विकल्प चुनते हैं, तो सुनिश्चित करें कि आप अपने ग्राहकों से सकारात्मक प्रतिक्रिया और प्रशंसापत्र मांगते हैं जो अन्य संभावित ग्राहक संदर्भित कर सकते हैं। आप अपनी विश्वसनीयता बढ़ाने के लिए इन प्रशंसापत्रों को अपने पोर्टफोलियो में शामिल कर सकते हैं।

आज ही आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के लिए पायथन सीखना शुरू करें

एक ठोस कैरियर लाभ के साथ कृत्रिम बुद्धिमत्ता तकनीकी उद्योग में सबसे अधिक भुगतान करने वाले क्षेत्रों में से एक है। ZipRecruiter के अनुसार, मशीन लर्निंग विशेषज्ञ सालाना $ 126,249 तक कमाते हैं, जिसमें वेतन $ 199,000 जितना अधिक होता है। मशीन लर्निंग और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस की कुछ सीमाएँ हैं, इसलिए आपके करियर के विकास के लिए बहुत जगह है।

गौर कीजिए कि कैसे आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस एल्गोरिदम दुनिया को बदल रहा है। आप हर साल अच्छी खासी कमाई करते हुए अत्याधुनिक तकनीक से अपना काम कर रहे होंगे। चाहे आप कॉर्पोरेट अनुसंधान संगठनों के लिए काम करना चाहते हों या स्वचालित वाक् पहचान प्रणाली या सेल्फ-ड्राइविंग कार विकसित करना चाहते हों, इस क्षेत्र में आपके लिए जगह है।