इससे बेहतर सीखने का अनुभव नहीं मांग सकता था। संरचना पूरी तरह से प्रवाहित हुई, और उदाहरण अविश्वसनीय रूप से प्रासंगिक थे। अत्यधिक अनुशंसा करता हूँ!
सामग्री सूचना विज्ञान डेटा-संचालित डिजाइन के लिए
सामग्री की खोज में तेजी लाने और जटिल सामग्री संरचनाओं का विश्लेषण करने के लिए डेटा विज्ञान, मशीन लर्निंग और कम्प्यूटेशनल वर्कफ़्लो को कैसे लागू करें, यह जानें।
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कोई शेड्यूल या डेडलाइन नहीं — अपनी गति से, जब चाहें तब सीखें। -
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इस कोर्स के बारे में
पारंपरिक सामग्री खोज अक्सर धीमी होती है और परीक्षण-और-त्रुटि प्रयोगों पर बहुत अधिक निर्भर करती है। सामग्री सूचना विज्ञान डेटा विज्ञान, मशीन लर्निंग और कम्प्यूटेशनल टूल का लाभ उठाकर अभूतपूर्व गति से सामग्री डिजाइन, विश्लेषण और खोज करके इसे बदल देता है।
यह पाठ्यक्रम आपको सामग्री सूचना विज्ञान की मूलभूत अवधारणाओं के माध्यम से मार्गदर्शन करता है, यह दर्शाता है कि आप एल्गोरिदम द्वारा विश्लेषण किए जाने वाले डिजिटल डेटा में भौतिक सामग्री संरचनाओं को कैसे परिवर्तित कर सकते हैं। आप भविष्य कहनेवाला मॉडल बनाने, सार्वजनिक सामग्री डेटाबेस का उपयोग करने और विभिन्न संरचनात्मक पैमानों पर विकास में तेजी लाने के लिए आधुनिक डेटा-संचालित वर्कफ़्लो लागू करने का तरीका समझेंगे।
आप क्या सीखेंगे:
- सामग्री सूचना विज्ञान के मूल सिद्धांतों को समझें और डेटा विज्ञान भौतिक सामग्री रसायन विज्ञान के साथ कैसे प्रतिच्छेद करता है।
- क्रिस्टल और आणविक डिस्क्रिप्टर, फिंगरप्रिंट और फ़ीचर इंजीनियरिंग का उपयोग करके डिजिटल रूप से सामग्री संरचनाओं का प्रतिनिधित्व करें।
- सामग्री डेटा से यांत्रिक, तापीय और इलेक्ट्रॉनिक गुणों की भविष्यवाणी करने के लिए मशीन लर्निंग एल्गोरिदम लागू करें।
- ओपन-एक्सेस सामग्री डेटाबेस और रिपॉजिटरी से मूल्यवान जानकारी को नेविगेट करें और निकालें।
- कुशल सामग्री खोज के लिए सक्रिय शिक्षण और बायेसियन अनुकूलन रणनीतियों का अन्वेषण करें।
- कम्प्यूटेशनल मॉडलिंग तकनीकों का उपयोग करके कई लंबाई पैमानों पर फैले पदानुक्रमित सामग्री संरचनाओं का विश्लेषण करें।
आप व्यावहारिक कम्प्यूटेशनल वर्कफ़्लो में जाने से पहले सामग्री डेटा और प्रतिनिधित्व की मौलिक परिभाषाओं से शुरुआत करेंगे। स्पष्ट लिखित स्पष्टीकरण, संरचित कोड स्निपेट और व्यावहारिक अभ्यासों के माध्यम से, आप भविष्य कहनेवाला मॉडल बनाना और सामग्री डेटाबेस को क्वेरी करना सीखेंगे।
यह पाठ्यक्रम सामग्री विज्ञान, रसायन विज्ञान, या डेटा विज्ञान में छात्रों, शोधकर्ताओं और इंजीनियरों के लिए डिज़ाइन किया गया है जो सूचना विज्ञान के लिए नए हैं। मशीन लर्निंग के साथ किसी पूर्व अनुभव की आवश्यकता नहीं है, हालांकि सामग्री विज्ञान की अवधारणाओं की बुनियादी समझ सहायक होती है।
आज ही सामग्री खोज के भविष्य में अपनी यात्रा शुरू करें।
आपको क्या मिलेगा
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व्यक्तिगत AI ट्यूटर
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चलते-फिरते सीखें — स्क्रीन की ज़रूरत नहीं -
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फ़ोन या कंप्यूटर
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14-दिन वापसी
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छोटा और केंद्रित
2 घंटे 36 मिनट व्यावहारिक सामग्री
समीक्षाएँ (8)
शानदार संसाधन। मैंने बहुत कुछ सीखा, और अवधारणाओं को समझने में उपयोग किए गए उदाहरण बहुत मददगार थे। अत्यधिक अनुशंसा करता हूं।
इस कोर्स ने मेरी उम्मीदों को पार कर दिया। चर्चा किए गए वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोग अविश्वसनीय रूप से उपयोगी हैं। बहुत बढ़िया काम!
शानदार सीखने का अनुभव। गति एकदम सही थी, और उदाहरणों ने अवधारणाओं को अच्छी तरह से मजबूत किया। बहुत बढ़िया!
शानदार कोर्स! सामग्री को बहुत ही सुपाच्य तरीके से प्रस्तुत किया गया था, और वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोगों ने इसे सुपर मूल्यवान बना दिया। इसकी अत्यधिक अनुशंसा करता हूँ।
शानदार कोर्स डिज़ाइन। अवधारणाएं एक-दूसरे पर जिस तरह से बनती हैं वह सहज है। बहुत व्यावहारिक और अच्छी तरह से समझाया गया।
सच कहूँ तो, यह थोड़ा नीरस लगा। उदाहरण हमेशा सबसे प्रासंगिक नहीं थे, जिससे कुछ मॉड्यूल के माध्यम से लगे रहना मुश्किल हो गया।
क्या सफ़र था! सामग्री को बहुत ही सुलभ तरीके से प्रस्तुत किया गया था। मैं पहले से ही सीखे हुए को लागू करने के बारे में सोच रहा हूँ। शानदार चीज़।
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अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
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बस इंटरनेट वाला एक फ़ोन या कंप्यूटर। कोई इंस्टॉल नहीं, कोई विशेष हार्डवेयर नहीं।
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