Artificial Engineering and Machine Learning -आर्टिफिशियल इंजीनियरिंग और मशीन लर्निंग

आर्टिफिशियल इंजीनियरिंग और मशीन लर्निंग कोर्स क्या है ?

आर्टिफिशियल इंजीनियरिंग और मशीन लर्निंग पाठ्यक्रम अत्याधुनिक तकनीकों को शामिल करते हैं जो स्पष्ट प्रोग्रामिंग के बिना सीखने और कार्य करने में सक्षम बुद्धिमान प्रणालियों के विकास से संबंधित हैं। भारत में, एआई और एमएल शिक्षा के लिए कई पाठ्यक्रम उपलब्ध हैं। एआई और एमएल का अद्भुत तथ्य इसके विविध अनुप्रयोगों में निहित है। विचार करने के लिए यहां कुछ रोमांचक ट्रैक दिए गए हैं:

आज की तेजी से बदलती हुई तकनीकी दुनिया में, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) और मशीन लर्निंग (ML) ने अभूतपूर्व विकास किया है। ये तकनीकें विभिन्न उद्योगों में क्रांति ला रही हैं और मानव जीवन के हर पहलू में परिवर्तन कर रही हैं। आर्टिफिशियल इंजीनियरिंग और मशीन लर्निंग का अध्ययन आज के समय में अत्यधिक महत्वपूर्ण हो गया है, क्योंकि ये न केवल कंप्यूटर विज्ञान के क्षेत्र में बल्कि स्वास्थ्य, फाइनेंस, ऑटोमोबाइल, शिक्षा, और कई अन्य क्षेत्रों में भी अनगिनत संभावनाओं के द्वार खोलते हैं।

इस कोर्स का उद्देश्य छात्रों को AI और मशीन लर्निंग की बुनियादी अवधारणाओं से लेकर उन्नत तकनीकों तक की गहरी समझ प्रदान करना है। इसमें डेटा प्रोसेसिंग, एल्गोरिदम डिजाइन, भविष्यवाणी मॉडल और मशीनों को स्वचालित रूप से सीखने की क्षमता देने के लिए आवश्यक टूल्स और तकनीकों का समावेश होता है। इसके साथ ही, छात्रों को व्यावहारिक अनुभव प्रदान करने के लिए प्रोजेक्ट्स और केस स्टडीज का भी महत्वपूर्ण योगदान रहेगा।

AI और ML में विशेषज्ञता प्राप्त करना उन लोगों के लिए एक सुनहरा अवसर है, जो भविष्य की तकनीकी दुनिया में अपना एक मजबूत स्थान बनाना चाहते हैं।

• कंप्यूटर विज़न: दृश्य दुनिया को "देखने" और व्याख्या करने के लिए मशीनों को प्रशिक्षित करना, जिससे चेहरे की पहचान, स्वचालित कार और चिकित्सा छवि विश्लेषण जैसे अनुप्रयोगों को सक्षम किया जा सके।
• प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी): मशीनों को मानव भाषा को समझने और उसमें हेरफेर करने के लिए सुसज्जित करना, जिससे चैटबॉट, मशीन अनुवाद और भावना विश्लेषण में प्रगति हो सके।
• रोबोटिक्स: एआई और एमएल को मैकेनिकल इंजीनियरिंग के साथ संयोजित करके बुद्धिमान रोबोट बनाएं जो भौतिक दुनिया के साथ बातचीत कर सकें, तथा विनिर्माण, स्वास्थ्य सेवा और अन्वेषण में कार्य कर सकें।
• डेटा विज्ञान: यह व्यापक क्षेत्र एआई और एमएल को सम्मिलित करता है, जो मूल्यवान अंतर्दृष्टि निकालने के लिए विशाल मात्रा में डेटा एकत्र करने, साफ करने, विश्लेषण करने और व्याख्या करने पर ध्यान केंद्रित करता है।

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और मशीन लर्निंग कोर्स विवरण

मशीन लर्निंग और एआई पाठ्यक्रमों के बारे में संक्षिप्त जानकारी, साथ ही उनके प्रवेश और नौकरी से संबंधित जानकारी प्राप्त करने के लिए तालिका देखें :

विवरण	विवरण
एआई और एमएल पाठ्यक्रम स्तर	बीई/बीटेक और डिप्लोमा
AI और ML अवधि	चार वर्ष
एआई और एमएल पाठ्यक्रम शुल्क	10 लाख रुपये तक
एआई और एमएल शीर्ष संस्थान	आईआईटी रूड़की, आईआईटी गुवाहाटी, आईपीयू, आदि
एआई और एमएल औसत वेतन	4 से 8 लाख रुपये
AI और ML शीर्ष भर्तीकर्ता	इंफोसिस, विप्रो, टाटा मोटर्स, फ्लिपकार्ट
एआई और एमएल प्रवेश परीक्षा	जेईई मेन, एमएचटी सीईटी, केईएएम, आदि।
एआई और एमएल नौकरी के पद	डेटा वैज्ञानिक, डेटा विश्लेषक, मशीन लर्निंग इंजीनियर, आदि।

मशीन इंटेलिजेंस पाठ्यक्रमों के लिए त्वरित लिंक:

बिल गेट्स ने आईआईटी दिल्ली के छात्रों को अभिनव समाधानों के साथ वैश्विक मुद्दों को सुलझाने के लिए प्रेरित किया NTA ने JEE Main 2024 सत्र 2 का रिजल्ट घोषित कर दिया है। रिजल्ट देखने के लिए JEE Main की आधिकारिक वेबसाइट jeemain.nta.ac.in है। उम्मीदवार JEE MAIN 2024 सत्र 2 का रिजल्ट देखने के लिए अपने आवेदन संख्या और जन्म तिथि का उपयोग कर सकते हैं ।

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और मशीन लर्निंग का अध्ययन कौन कर सकता है?

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) और मशीन लर्निंग (ML) ऐसे रोमांचक क्षेत्र हैं जो कई तरह के लोगों के लिए खुले हैं। यहाँ बताया गया है कि कौन मशीन इंटेलिजेंस कोर्स कर सकता है :

शैक्षिक पृष्ठभूमि:

• विज्ञान, प्रौद्योगिकी, इंजीनियरिंग और गणित (STEM) में मजबूत आधार: विज्ञान, प्रौद्योगिकी, इंजीनियरिंग और गणित (STEM) में एक ठोस आधार अत्यधिक अनुशंसित है।
• स्नातक स्तर: आदर्श रूप से, कंप्यूटर विज्ञान, गणित, सांख्यिकी, भौतिकी या इंजीनियरिंग जैसे प्रासंगिक क्षेत्र में स्नातक की डिग्री लाभदायक होगी। कुछ संस्थान विशिष्ट कार्यक्रमों के लिए विज्ञान पृष्ठभूमि (भौतिकी, रसायन विज्ञान, गणित) पर विचार कर सकते हैं।
• स्नातकोत्तर स्तर: स्नातकोत्तर कार्यक्रमों के लिए, कंप्यूटर विज्ञान, गणित, सांख्यिकी या इंजीनियरिंग में स्नातक की डिग्री आमतौर पर आवश्यक होती है।

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और मशीन लर्निंग पाठ्यक्रम पात्रता मानदंड

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और मशीन लर्निंग में स्नातक या स्नातकोत्तर पाठ्यक्रम करने से पहले उम्मीदवार को कुछ आवश्यक पात्रता शर्तें पूरी करनी होंगी। इसके अलावा, पात्रता मानदंड विशिष्ट कार्यक्रम और संस्थान के आधार पर भिन्न हो सकते हैं। नवीनतम जानकारी के लिए हमेशा उस कार्यक्रम की आधिकारिक वेबसाइट देखें जिसमें आप रुचि रखते हैं। विभिन्न कॉलेजों के पाठ्यक्रम-वार सामान्य मानदंड नीचे दिए गए हैं:

पाठ्यक्रम स्तर	शैक्षिक पृष्ठभूमि	अतिरिक्त आवश्यकताएँ
स्नातक कार्यक्रम एआई और मशीन लर्निंग में बी.टेक, एआई और मशीन लर्निंग में बी.एससी	·       विज्ञान पृष्ठभूमि (भौतिकी, रसायन विज्ञान, गणित) को प्राथमिकता दी जाएगी ·   मजबूत गणित आधार वाले अन्य विषयों पर विचार कर सकते हैं	पायथन या सी++ जैसी   प्रोग्रामिंग भाषाओं का पूर्व अनुभव
स्नातकोत्तर कार्यक्रम एआई और मशीन लर्निंग में एम.टेक, एआई और मशीन लर्निंग में एम.एससी	प्रासंगिक क्षेत्र में स्नातक की डिग्री: कंप्यूटर विज्ञान, गणित, सांख्यिकी, इंजीनियरिंग	गणित, सांख्यिकी और  प्रोग्रामिंग में मजबूत आधार
डिप्लोमा कार्यक्रम एआई और मशीन लर्निंग में डिप्लोमा	10+2 या समकक्ष योग्यता	आईटी या संबंधित  क्षेत्रों में पूर्व अनुभव लाभकारी हो सकता है
प्रमाणपत्र कार्यक्रम   ऑनलाइन/ऑफ़लाइन	विविध - 10+2, स्नातक, या कोई औपचारिक शिक्षा की आवश्यकता नहीं हो सकती	पूर्व अनुभव की आवश्यकता  हो भी सकती है और नहीं भी

  शीर्ष प्रवेश परीक्षा 2024

AI और मशीन लर्निंग प्रोग्राम प्रदान करने वाले कई विश्वविद्यालय और संस्थान अपनी प्रवेश परीक्षाएँ आयोजित करते हैं। ये परीक्षाएँ गणित, सांख्यिकी, प्रोग्रामिंग और बुनियादी AI और मशीन लर्निंग अवधारणाओं के बारे में आपके ज्ञान का आकलन करने पर केंद्रित हो सकती हैं। जबकि JEE Main 2024 मुख्य रूप से स्नातक इंजीनियरिंग कार्यक्रमों के लिए है, कुछ संस्थान अपने AI और मशीन लर्निंग कार्यक्रमों के लिए अतिरिक्त परीक्षणों या साक्षात्कारों के साथ  JEE Main 2024 के अंकों पर विचार कर सकते हैं ।

भारतीय सांख्यिकी संस्थान (ISI) प्रवेश परीक्षा विभिन्न स्नातकोत्तर कार्यक्रमों में प्रवेश के लिए भारतीय सांख्यिकी संस्थान (ISI) द्वारा आयोजित की जाती है , जिसमें सांख्यिकी, मात्रात्मक अर्थशास्त्र और कंप्यूटर विज्ञान जैसे पाठ्यक्रम शामिल हैं - जिनमें AI और मशीन लर्निंग पर विशेष ध्यान दिया जाता है। नीचे कुछ सामान्य AI और ML प्रवेश परीक्षाएँ दी गई हैं :

परीक्षा	परीक्षा तिथियां	परीक्षा कार्यक्रम
जेईई मेन	जेईई मेन 2024 परीक्षा तिथि  सत्र 1 -  24 जनवरी '24 - 1 फरवरी '24 जेईई मेन 2024 परीक्षा तिथि  सत्र 2 -  4 अप्रैल '24 - 15 अप्रैल '24	जेईई मेन शेड्यूल
जेईई एडवांस्ड	26 मई 2024	जेईई एडवांस्ड शेड्यूल
एमएचटी सीईटी	पीसीबी ग्रुप के लिए एमएचटी सीईटी 2024 परीक्षा  -  22 अप्रैल '24 - 30 अप्रैल '24 पीसीएम ग्रुप के लिए एमएचटी सीईटी 2024 परीक्षा -  02 मई '24 - 17 मई '24	एमएचटीसीईटी अनुसूची
सीयूईटी	15 मई '24 - 31 मई '24	सीयूईटी अनुसूची
टीएस ईएएमसीईटी	09 मई '24 - 11 मई '24	टीएस ईएएमसीईटी अनुसूची
बिटसैट	BITSAT 2024 परीक्षा तिथि ( सत्र I) - 20 मई '24 - 24 मई '24 BITSAT 2024 परीक्षा तिथि ( सत्र II) - 22 जून '24 - 26 जून '24	BITSAT अनुसूची
COMEDK यूगेट	12 मई '24	COMEDK UGET अनुसूची
केसीईटी	18 अप्रैल '24 - 19 अप्रैल '24	केसीईटी अनुसूची
केईएएम	5 जून '24 - 9 जून '24	केईएएम अनुसूची
डब्ल्यूबीजेईई	28 अप्रैल '24	WBJEE अनुसूची
Viteee	19 अप्रैल '24 - 30 अप्रैल '24	VITEEE अनुसूची

नोट- यह जानकारी संस्थान/परीक्षा की आधिकारिक वेबसाइट से ली गई है।

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और मशीन लर्निंग कोर्स का पाठ्यक्रम

सेमेस्टर-1	सेमेस्टर-2
गणित I	गणित द्वितीय
भौतिक विज्ञान	बेसिक इलेक्ट्रॉनिक्स इंजीनियरिंग
भौतिकी प्रयोगशाला	बेसिक इलेक्ट्रॉनिक्स इंजीनियरिंग लैब
सी भाषा में प्रोग्रामिंग	सी के साथ डेटा संरचनाएं
सेमेस्टर-3	सेमेस्टर-4
कंप्यूटर सिस्टम आर्किटेक्चर	ऑपरेटिंग सिस्टम
एल्गोरिदम का डिज़ाइन और विश्लेषण	डेटा संचार और कंप्यूटर नेटवर्क
एल्गोरिदम लैब का डिजाइन और विश्लेषण	डेटा संचार और कंप्यूटर नेटवर्क लैब
वेब टेक्नोलॉजीज	जावा और ओओपीएस का परिचय
सेमेस्टर-5	सेमेस्टर-6
औपचारिक भाषाएँ और ऑटोमेटा सिद्धांत	तर्क, समस्या समाधान और रोबोटिक्स
मोबाइल एप्लिकेशन विकास	मशीन लर्निंग का परिचय
मोबाइल एप्लीकेशन डेवलपमेंट लैब	मशीन लर्निंग का परिचय
बुद्धिमान प्रणालियों के लिए एल्गोरिदम	प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण
सेमेस्टर-7	सेमेस्टर-8
कार्यक्रम ऐच्छिक	प्रमुख परियोजनाएँ 2
वेब टेक्नोलॉजीज	कार्यक्रम ऐच्छिक-5
प्रमुख परियोजना- 1	कार्यक्रम ऐच्छिक-6
व्यापक परीक्षा	ओपन इलेक्टिव - 4

नोट-  यह जानकारी वेब पर कई स्रोतों से ली गई है। इसलिए, इसमें बदलाव हो सकता है।

शीर्ष आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और मशीन लर्निंग कॉलेज

AI और ML डोमेन में भारी मांग और उछाल के कारण, IIT, NIT, VIT वेल्लोर आदि सहित कई प्रतिष्ठित कॉलेजों ने पूर्णकालिक और अंशकालिक पाठ्यक्रमों में AI और ML पाठ्यक्रम पेश करना शुरू कर दिया है। ये पाठ्यक्रम डिप्लोमा, सर्टिफिकेट या यूजी स्तर पर प्रदान किए जाते हैं। कृपया AI और ML पाठ्यक्रम प्रदान करने वाले IIT, सरकारी और निजी संस्थानों की दी गई सूची देखें और पाठ्यक्रम शुल्क विवरण सहित उनकी प्रमुख विशेषताओं को रेखांकित करें।  

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और मशीन लर्निंग पाठ्यक्रम प्रदान करने वाले शीर्ष आईआईटी

आईआईटी रुड़की एआई और एमएल में मास्टर प्रोग्राम के साथ-साथ डेटा साइंस और एआई में ऑनलाइन एडवांस्ड सर्टिफिकेट प्रोग्राम भी प्रदान करता है। इसके अलावा, नीचे एआई और एमएल पाठ्यक्रम प्रदान करने वाले कुछ शीर्ष आईआईटी दिए गए हैं। एआई और एमएल कौशल की बढ़ती मांग के साथ, अधिक से अधिक विश्वविद्यालय इस क्षेत्र में पाठ्यक्रम प्रदान करना शुरू कर रहे हैं।

आईआईटी में एआई और एमएल	ट्यूशन शुल्क
आईआईटी रुड़की	8 लाख रुपये
आईआईटी गुवाहाटी	9 लाख रुपये
आईआईटी रोपड़	8 लाख रुपये
आईआईटी गांधीनगर	8 लाख रुपये
आईआईटी जोधपुर	8 लाख रुपये
आईआईटी पटना	8 लाख रुपये
आईआईटी भिलाई	9 लाख रुपये
आईआईटी हैदराबाद	8 लाख रुपये

नोट-  यह जानकारी आधिकारिक वेबसाइट/परामर्श निकाय से ली गई है तथा इसमें भिन्नता हो सकती है।

शीर्ष आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और मशीन लर्निंग अन्य सरकारी कॉलेज
प्रतिष्ठित आईआईटी के अलावा, भारत में कई अन्य सरकारी कॉलेज भी बेहतरीन आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और मशीन लर्निंग कोर्स कराते हैं। यहाँ कुछ बेहतरीन विकल्प दिए गए हैं:

शीर्ष एआई और एमएल सरकारी कॉलेज	ट्यूशन शुल्क
जीजस्ट	2.44 लाख रुपये
आईपीयू	4.64 लाख रुपये
एनएसयूटी	3.54 लाख रुपये
यूआईईटी रोहतक	2.2 लाख रुपये
सीआईटी कोयंबटूर	1.04 लाख रुपये

नोट- यह जानकारी आधिकारिक वेबसाइट/परामर्श निकाय से ली गई है तथा इसमें भिन्नता हो सकती है।

शीर्ष आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और मशीन लर्निंग निजी कॉलेज

भारत में कई शीर्ष निजी कॉलेज हैं जो आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) और मशीन लर्निंग (ML) में पाठ्यक्रम प्रदान करते हैं। ये कॉलेज अपने बेहतरीन संकाय, बुनियादी ढांचे और उद्योग सहयोग के लिए जाने जाते हैं।

इसके अलावा, कुछ निजी विश्वविद्यालय विशेष रूप से एआई और एमएल कार्यक्रमों के लिए छात्रवृत्ति या वित्तीय सहायता प्रदान कर सकते हैं।

शीर्ष एआई और एमएल निजी कॉलेज	ट्यूशन शुल्क
कमला इंस्टीट्यूट ऑफ टेक्नोलॉजी एंड साइंस	3.6 लाख रुपये
श्री साईराम इंजीनियरिंग कॉलेज	2 लाख रुपये
एमसीकेवी इंस्टिट्यूट ऑफ इंजीनियरिंग	3.65 लाख रुपये
केएल विश्वविद्यालय, हैदराबाद	7.65 लाख - 10.6 लाख रुपये
गुरु नानक विश्वविद्यालय	7.2 लाख रुपये
करुण्या विश्वविद्यालय	8.74 लाख - 11.74 लाख रुपये
एमवीएसआर इंजीनियरिंग कॉलेज	5.2 लाख रुपये
श्री वेंकटेश्वर कॉलेज	2.11 लाख रुपये
श्री दत्ता ग्रुप ऑफ एजुकेशनल इंस्टिट्यूशंस	2.8 लाख रुपये
दयानंद सागर विश्वविद्यालय	17.08 लाख रुपये

नोट- यह जानकारी आधिकारिक वेबसाइट/परामर्श निकाय से ली गई है तथा इसमें भिन्नता हो सकती है।

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और मशीन लर्निंग करियर, स्कोप, जॉब प्रोफाइल, वेतन और भर्तीकर्ता

AI और ML कई क्षेत्रों में बदलाव ला रहा है - स्वास्थ्य सेवा, वित्त, ई-कॉमर्स, कृषि, विनिर्माण, और बहुत कुछ - कुशल पेशेवरों की भारी मांग पैदा कर रहा है। इसके अलावा, AI और ML में वेतन अनुभव, स्थान, कौशल और विशिष्ट भूमिका के आधार पर भिन्न हो सकता है। हालाँकि, यह आम तौर पर एक अच्छा वेतन वाला क्षेत्र है, जिसमें कुछ वरिष्ठ पद 20+ लाख प्रति वर्ष (LPA) तक पहुँचते हैं ।

इसके अलावा, कई सरकारी और निजी पहल एआई और एमएल प्रशिक्षण कार्यक्रम प्रदान करते हैं , जिससे यह क्षेत्र इच्छुक पेशेवरों के लिए सुलभ हो जाता है। एडटेक स्टार्टअप का उदय लचीले और ऑनलाइन सीखने के अवसर प्रदान करता है , जबकि कुछ प्लेटफ़ॉर्म हिंदी और अन्य क्षेत्रीय भाषाओं में एआई और मशीन लर्निंग पाठ्यक्रम भी प्रदान करते हैं , जो समावेशिता को बढ़ावा देते हैं। एआई और एमएल के अनुप्रयोग स्वास्थ्य सेवा, वित्त और कृषि जैसे विविध क्षेत्रों में फैले हुए हैं , जिससे कुशल पेशेवरों की मांग बढ़ रही है।

विभिन्न नौकरी भूमिकाओं, उनके नौकरी विवरण और औसत वेतन के बारे में जानने के लिए नीचे दी गई तालिका देखें:

नौकरी का नाम	नौकरी का विवरण	औसत वेतन
डेटा वैज्ञानिक	अंतर्दृष्टि निकालने, एमएल मॉडल बनाने और जटिल व्यावसायिक समस्याओं को हल करने के लिए डेटा का विश्लेषण करता है।	INR 8-20+ LPA
मशीन लर्निंग इंजीनियर	उत्पादन वातावरण में एमएल मॉडलों को डिजाइन, विकसित और तैनात करता है।	INR 10-25+ LPA
कंप्यूटर विज़न इंजीनियर	ऐसे एल्गोरिदम और अनुप्रयोग विकसित करता है जो कंप्यूटर को दृश्य डेटा की व्याख्या और विश्लेषण करने में सक्षम बनाते हैं।	8-18 लाख रुपये प्रति वर्ष
प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण इंजीनियर	ऐसी प्रणालियाँ निर्मित करना जो मानव भाषा को समझ सकें और उसका प्रसंस्करण कर सकें।	7-15 लाख रुपये प्रति वर्ष
रोबोटिक्स इंजीनियर	विभिन्न अनुप्रयोगों के लिए रोबोटों का डिजाइन, विकास और कार्यान्वयन।	7-18 लाख रुपये प्रति वर्ष
एआई अनुसंधान वैज्ञानिक	एआई के अत्याधुनिक क्षेत्रों में अनुसंधान संचालित करता है तथा नए एल्गोरिदम और तकनीक विकसित करता है।	INR 12-20+ LPA
बिजनेस इंटेलिजेंस डेवलपर	डेटा-संचालित निर्णय लेने के लिए एआई और एमएल तकनीकों को बिजनेस इंटेलिजेंस टूल्स के साथ एकीकृत करता है।	6-12 लाख रुपये प्रति वर्ष
एआई उत्पाद प्रबंधक	एआई-संचालित उत्पादों के विकास और लॉन्च का नेतृत्व करता है।	INR 10-20+ LPA
डेटा विश्लेषक	प्रवृत्तियों और पैटर्न की पहचान करने के लिए डेटा तैयार करना, साफ़ करना और उसका विश्लेषण करना।	4-8 लाख रुपये प्रति वर्ष

नोट- उपरोक्त वेतन बाहरी स्रोतों से लिया गया है, अतः इसमें भिन्नता हो सकती है।

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और मशीन लर्निंग पेशेवरों के कुछ शीर्ष भर्तीकर्ता निम्नलिखित हैं:

AI और ML शीर्ष भर्तीकर्ता
शीर्ष आईटी सेवा
टीसीएस	इंफोसिस	विप्रो
ई-कॉमर्स दिग्गज
Flipkart	वीरांगना	Myntra
निर्माण कंपनियां
महिंद्रा	BOSCH	टाटा मोटर्स

यह भी पढ़ें: आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और मशीन लर्निंग के लिए लोकप्रिय कॉलेज

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और मशीन लर्निंग पाठ्यक्रमों के बारे में अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न

एआई में करियर के बारे में अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न

Q.1 क्या AI नौकरियों की मांग अधिक है?

उत्‍तर : आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) में नौकरी का मौजूदा परिदृश्य काफी आशाजनक है। यू.एस. ब्यूरो ऑफ लेबर स्टैटिस्टिक्स को उम्मीद है कि 2019 से 2029 तक कंप्यूटर साइंस और सूचना प्रौद्योगिकी में रोजगार में 11% की वृद्धि होगी। इससे उद्योग में लगभग 531,200 नई नौकरियाँ जुड़ेंगी, जिसमें उम्मीदवारों को आकर्षित करने के लिए औसत से अधिक वेतन होगा।

Q.2  क्या आप बिना किसी अनुभव के AI में प्रवेश पा सकते हैं?

उत्‍तर :एक व्यावहारिक क्षेत्र के रूप में, एक AI पेशेवर का निर्णायक कारक परियोजनाओं को निष्पादित करने की उनकी क्षमता है। यह केवल अनुभव से ही आ सकता है। इसलिए, AI में नौकरी पाने के लिए आपके पास व्यावहारिक अनुभव होना चाहिए, भले ही वह कॉर्पोरेट कार्य अनुभव न हो। उदाहरण के लिए, स्प्रिंगबोर्ड के डेटा साइंस करियर ट्रैक में 14 वास्तविक दुनिया की परियोजनाएँ शामिल हैं, जो आपको व्यावसायिक चुनौतियों के लिए AI को लागू करने में सहज बनाती हैं।

Q.3 क्या आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस में काम करने के लिए आपको डिग्री की आवश्यकता है?

उत्‍तर : ऑनलाइन अधिकांश नौकरी विवरण में कम से कम स्नातक की डिग्री की अपेक्षा की जाएगी। हालाँकि, जैसा कि हमने ऊपर उल्लेख किया है, प्रतिभा का अंतर बढ़ रहा है। संगठन अब कॉलेज की डिग्री के बिना कर्मचारियों को अस्वीकार नहीं कर सकते हैं यदि उनके पास कृत्रिम बुद्धिमत्ता में प्रदर्शन योग्य कौशल और अनुभव है।

Q.4 क्या आपको AI में काम करने के लिए उन्नत डिग्री (मास्टर डिग्री) की आवश्यकता है?

उत्‍तर : आपको जरूरी नहीं कि मास्टर डिग्री की जरूरत हो, लेकिन एंट्री लेवल की नौकरियों के लिए भी कंप्यूटर साइंस या सूचना प्रौद्योगिकी में स्नातक की डिग्री या किसी अन्य इंजीनियरिंग डिग्री की आवश्यकता हो सकती है। एंट्री लेवल पदों के लिए आवेदन करते समय, आवश्यक कौशल पर करीब से नज़र डालें। क्या आपको वाकई मास्टर डिग्री की जरूरत है या आपके पास पहले से ही भूमिका निभाने के लिए सही कौशल और ज्ञान है? यदि आपके पास सही तकनीकी कौशल, संचार कौशल और समस्या-समाधान कौशल हैं - और आपके पास समर्थन के लिए एक पोर्टफोलियो है - तो आप आगे की पढ़ाई किए बिना इस क्षेत्र में काम कर सकते हैं।

चूंकि आप यहाँ हैं... क्या आप इस करियर ट्रैक में रुचि रखते हैं? हमारे मुफ़्त गाइड से जानें कि डेटा प्रोफेशनल वास्तव में क्या करता है । जब आप एक ऐसा CV बनाने के लिए तैयार हों जो हायरिंग मैनेजर्स को पिघला देगा, तो हमारे डेटा साइंस बूटकैंप में शामिल हों जो आपको नौकरी दिलाने या आपकी ट्यूशन वापस पाने में मदद करेगा!

AI के साथ शुरुआत करें

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लोकप्रिय कैरियर प्रमाणपत्र

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• गूगल डेटा एनालिटिक्स प्रोफेशनल सर्टिफिकेट
• गूगल डिजिटल मार्केटिंग प्रोफेशनल सर्टिफिकेट
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• Google UX डिज़ाइन प्रोफेशनल सर्टिफिकेट
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• सभी कैरियर प्रमाण पत्र

लोकप्रिय विषय

• साइबर सुरक्षा
• डेटा विश्लेषण
• डेटा विज्ञान
• डिजिटल विपणन
• जनरेटिव एआई
• परियोजना प्रबंधन
• पायथन

लोकप्रिय संसाधन

• डेटा विश्लेषक कैसे बनें
• PMP प्रमाणन कैसे प्राप्त करें
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• लोकप्रिय डेटा एनालिटिक्स प्रमाणन
• लोकप्रिय आईटी प्रमाणन
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• लोकप्रिय SQL प्रमाणन
• सॉफ्टवेयर डेवलपर्स के लिए GenAI
• डेटा विज्ञान के लिए GenAI
• कैरियर अंतर्दृष्टि और सलाह केंद्र

उद्योग अंतर्दृष्टि और रुझान

यद्यपि विभिन्न उद्योगों और विभिन्न स्तरों पर एआई नौकरियों के बारे में जानना महत्वपूर्ण है, फिर भी वर्तमान रुझानों और बाजार की गतिविधियों का अनुसरण किए बिना नौकरी बाजार में आगे नहीं बढ़ा जा सकता है।

उन्नत कंप्यूटिंग दक्षता के लिए AI-संचालित चिपलेट्स

चूंकि मूर के नियम को ट्रांजिस्टर के लघुकरण में भौतिक सीमाओं का सामना करना पड़ता है , इसलिए चिपलेट्स की अवधारणा एक अभूतपूर्व समाधान के रूप में उभरती है। चिपलेट्स छोटे, विशेष चिप्स होते हैं जिन्हें एक बड़े, पारंपरिक चिप के कार्यों को करने के लिए जोड़ा जा सकता है, लेकिन बढ़ी हुई दक्षता और प्रदर्शन के साथ । यह मॉड्यूलर दृष्टिकोण कंप्यूटिंग हार्डवेयर में अधिक तीव्र नवाचार और अनुकूलन की अनुमति देता है, जो एआई एल्गोरिदम और अनुप्रयोगों की विशिष्ट आवश्यकताओं को पूरा करता है।

एक्सास्केल कंप्यूटिंग

एक्सास्केल कंप्यूटिंग कम्प्यूटेशनल पावर में एक महत्वपूर्ण मील का पत्थर है, जो कम से कम एक एक्साफ्लॉप या प्रति सेकंड एक बिलियन बिलियन (क्विंटिलियन) गणना करने में सक्षम सिस्टम को संदर्भित करता है। प्रदर्शन का यह स्तर एआई के लिए अभूतपूर्व संभावनाओं को खोलता है, अधिक सटीक जलवायु मॉडल से लेकर सामग्री विज्ञान और जैव सूचना विज्ञान में प्रगति तक, विशाल डेटासेट के प्रसंस्करण और विश्लेषण को पहले कभी प्राप्त नहीं की जा सकने वाली गति से सक्षम करके।

क्लाउड में कस्टमाइज्ड बड़े भाषा मॉडल

विशिष्ट उद्यम आवश्यकताओं के लिए पूर्व-प्रशिक्षित बड़े भाषा मॉडल को अनुकूलित करने की प्रवृत्ति जोर पकड़ रही है। क्लाउड-आधारित AI सुपरकंप्यूटिंग और सॉफ़्टवेयर की सहायता से, व्यवसाय अब इन LLM को अधिक आसानी से अनुकूलित कर सकते हैं, जिससे AI उद्योगों में अधिक सुलभ हो जाएगा।

इसमें एंटरप्राइज़ डेटा झीलों से असंरचित डेटा को निकालने के लिए जनरेटिव एआई का लाभ उठाना, इष्टतम संसाधन उपयोग के लिए AWS के विकल्प ढूंढना और प्रमुख प्रोटोकॉल के साथ एकीकृत करना, उन्हें क्लाउड में आधारित करना शामिल है।

औद्योगिक डिजिटलीकरण के लिए जनरेटिव एआई

औद्योगिक डिजिटलीकरण के साथ जनरेटिव एआई को एकीकृत करने से डिजिटल दुनिया में भौतिक संस्थाओं की प्रतिकृति बनाने का तरीका बदल जाता है। वास्तविकता के जटिल पहलुओं - जैसे ज्यामिति, प्रकाश और भौतिकी - को डिजिटल डेटा में कैप्चर करके, जनरेटिव एआई अधिक कुशल डिज़ाइन, अनुकूलन और आभासी परीक्षण प्रक्रियाओं को सक्षम बनाता है। यह अधिक सटीक डिजिटल जुड़वाँ और सिंथेटिक डेटा के निर्माण की सुविधा देता है, जिससे विनिर्माण, स्वायत्त प्रणालियों और उससे परे नवाचार में तेजी आती है।

अपना AI कैरियर बनाना

जब महत्वाकांक्षी डेटा व्यवसायी पूछते हैं, 'मैं एआई कैसे सीखूं और नौकरी कैसे पाऊं?' तो वे लगभग हमेशा ज्ञान संबंधी आवश्यकताओं का उल्लेख करते हैं। हालाँकि पायथन, आर सीखना और टेंसरफ्लो के साथ काम करना सभी महत्वपूर्ण हैं, लेकिन वे एआई में करियर की नींव मात्र हैं। वास्तव में, आपको इस क्षेत्र की गतिशील प्रकृति के साथ तालमेल बिठाना होगा।

विशिष्ट AI प्रौद्योगिकियों में विशेषज्ञता

एआई के विशिष्ट क्षेत्रों जैसे कि प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण, कंप्यूटर विज़न, या सुदृढीकरण सीखने में गहराई से गोता लगाएँ। विशेषज्ञता आपको अलग कर सकती है और आपको आला बाजार की माँगों के साथ संरेखित कर सकती है।

ओपन-सोर्स परियोजनाओं में योगदान दें

ओपन-सोर्स समुदाय के साथ जुड़ना व्यावहारिक अनुभव प्रदान कर सकता है और आपको नौकरी के बाजार में उच्च स्थान दिला सकता है। यदि आप आरंभ करने के लिए प्रेरणा की तलाश कर रहे हैं, तो हगिंग फेस के साथ ओपन सोर्स एआई मॉडल का उपयोग करने पर इस कोड-अलॉन्ग को देखें ।

एआई परियोजनाओं का एक पोर्टफोलियो विकसित करें

AI के साथ जटिल समस्याओं को हल करने में अपनी विशेषज्ञता को प्रदर्शित करने वाला एक मजबूत पोर्टफोलियो बनाएं। इसमें ऐसे प्रोजेक्ट शामिल होने चाहिए जो बड़े डेटासेट के साथ काम करने, उन्नत मशीन लर्निंग एल्गोरिदम को नियोजित करने और ठोस परिणाम उत्पन्न करने की आपकी क्षमता को प्रदर्शित करते हों। आप डेटाकैंप पोर्टफोलियो का उपयोग करके अपनी सभी परियोजनाओं को एक ही स्थान पर रख सकते हैं ।

एआई अनुसंधान से अवगत रहें

नवीनतम AI शोध पत्रों को नियमित रूप से पढ़ें और उनसे जुड़ें, NeurIPS, ICML या CVPR जैसे सम्मेलनों में भाग लें। इससे आपको अत्याधुनिक तकनीकों को समझने में मदद मिलती है और यह भी कि उन्हें वास्तविक दुनिया की समस्याओं को हल करने के लिए कैसे लागू किया जा सकता है। ये 2024 के लिए शीर्ष डेटा विज्ञान सम्मेलन हैं ।

एआई परिनियोजन और स्केलिंग में महारत हासिल करें

बड़े पैमाने पर AI मॉडल को कुशलतापूर्वक तैनात करने के लिए टूल और प्लेटफ़ॉर्म के बारे में जानें, जैसे कि Docker, Kubernetes और क्लाउड सेवाएँ (AWS, Google Cloud, Azure)। वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोगों के लिए AI के परिचालन पहलुओं को समझना महत्वपूर्ण है।

एआई पेशेवरों के साथ नेटवर्क बनाएं और एआई समुदायों में शामिल हों

फ़ोरम, सोशल मीडिया समूहों या लिंक्डइन जैसे पेशेवर नेटवर्क के ज़रिए AI समुदाय से जुड़ें। नेटवर्किंग से उद्योग के रुझानों, नौकरी के अवसरों और सहयोगात्मक अवसरों के बारे में जानकारी मिल सकती है।

नैतिक एआई और पूर्वाग्रह शमन

एआई नैतिकता , डेटा में पूर्वाग्रहों को समझना और एल्गोरिदम को जिम्मेदारी से कैसे विकसित किया जाए, इस बारे में खुद को शिक्षित करें । यह तेजी से महत्वपूर्ण होता जा रहा है क्योंकि एआई समाज में अधिक एकीकृत होता जा रहा है।

अंतःविषय सहयोग

एआई समाधानों के लिए अक्सर कंप्यूटर विज्ञान के बाहर के क्षेत्रों जैसे मनोविज्ञान, भाषा विज्ञान या स्वास्थ्य सेवा से डोमेन ज्ञान के मिश्रण की आवश्यकता होती है। विभिन्न विषयों में सहयोग करने से आपकी एआई परियोजनाओं की प्रभावशीलता और प्रयोज्यता बढ़ सकती है।

निष्कर्ष

आर्टिफिशियल इंजीनियरिंग और मशीन लर्निंग में यात्रा जितनी चुनौतीपूर्ण है, उतनी ही फायदेमंद भी है। यह नवाचार, विकास और दुनिया भर के उद्योगों और समाजों पर गहरा प्रभाव डालने के अवसरों से भरा परिदृश्य प्रदान करता है। हमें उम्मीद है कि हमने अनुकूलनशीलता, निरंतर सीखने और आगे की सोच वाली मानसिकता के महत्व को सफलतापूर्वक रेखांकित किया है। इस गतिशील क्षेत्र में उतरने के लिए तैयार लोगों के लिए, पुरस्कार व्यक्तिगत उपलब्धि से परे मानव प्रगति की व्यापक कथा में योगदान करने तक फैले हुए हैं।

जैसे-जैसे AI विकसित होता रहेगा, वैसे-वैसे इसके भीतर सफलता के रास्ते भी विकसित होते रहेंगे। यह एक ऐसे भविष्य का वादा करता है जहाँ तकनीक और मानवीय सरलता मिलकर आर्टिफिशियल इंजीनियरिंग और मशीन लर्निंग से असीमित संभावनाओं की दुनिया का निर्माण करेगी।

अब जब आपको एआई में कैरियर पथ के बारे में अच्छी जानकारी हो गई है, तो हम आपको इनमें से किसी एक संसाधन के साथ अपनी सीखने की यात्रा शुरू करने के लिए प्रोत्साहित करते हैं:

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FAQ1

Q1. एआई और मशीन लर्निंग कोर्स क्या है?

उत्‍तर: "मशीन और मशीन लर्निंग कोर्स" एक ऐसा अध्ययन कार्यक्रम है जिसमें छात्रों को कृत्रिम बुद्धि (आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस) और मशीन लर्निंग (मशीन लर्निंग) का प्रशिक्षण और उन्नत तकनीकों के बारे में सिखाया जाता है। इस कोर्स में गणित, लैपटॉप, कंप्यूटर विज्ञान और डेटा विश्लेषण का गहन अध्ययन किया जाता है, जिससे छात्र कोचिंग का उपयोग कर सकते हैं। यह पाठ्यक्रम छात्रों को वास्तविक दुनिया की संभावनाओं को हल करने के लिए भवन और रहस्यों के सिद्धांत और प्रैक्टिकल अनु प्रदान करता है

Q2. आर्टिफिशियल इंजीनियर का क्या काम होता है?

उत्‍तर: "आर्टिफिशियल इंजीनियर" का काम कृत्रिम बुद्धिमत्ता (Artificial Intelligence) और मशीन लर्निंग तकनीकों का उपयोग करके ऐसे सिस्टम और मॉडल्स बनाना होता है, जो इंसानों की तरह सोचने, समझने और निर्णय लेने में सक्षम हो सकें।

इनका कार्य डेटा एनालिसिस करना, एल्गोरिदम विकसित करना, और विभिन्न क्षेत्रों में एआई समाधानों को लागू करना होता है, जैसे कि:

1. स्वचालन (Automation): मशीनों को स्वायत्तता से काम करने के लिए तैयार करना।
2. डेटा प्रोसेसिंग: बड़े डेटा सेट्स का विश्लेषण करके उपयोगी जानकारी निकालना।
3. भविष्यवाणी और निर्णय लेना: भविष्य की घटनाओं का पूर्वानुमान लगाना और इसके आधार पर निर्णय लेना।
4. स्वाभाविक भाषा प्रोसेसिंग (NLP): मानव भाषा को समझने और उस पर प्रतिक्रिया करने वाले सिस्टम्स बनाना।

आर्टिफिशियल इंजीनियर हेल्थकेयर, फाइनेंस, ऑटोमोबाइल, रोबोटिक्स और अन्य क्षेत्रों में AI के उपयोग को बढ़ाने का काम करते हैं।

Q3.आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का कोर्स कितने साल का होता है?

उत्‍तर: आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) का कोर्स विभिन्न स्तरों और संस्थानों के आधार पर अलग-अलग अवधि का हो सकता है:

1. डिप्लोमा या सर्टिफिकेट कोर्स: 6 महीने से 1 साल तक।
2. बैचलर डिग्री (B.Tech/BE in AI): 4 साल का कोर्स होता है।
3. मास्टर डिग्री (M.Tech/M.Sc in AI): 2 साल का कोर्स होता है।
4. पीएच.डी. (Ph.D. in AI): 3 से 5 साल या उससे अधिक समय लग सकता है, यह रिसर्च के आधार पर होता है।

   इसके अलावा, ऑनलाइन प्लेटफार्मों पर उपलब्ध छोटे AI सर्टिफिकेशन कोर्स 3 से 6 महीने के होते हैं।

 

Q4. 12वीं के बाद आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस इंजीनियर कैसे बने?

उत्‍तर: 12वीं के बाद आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस इंजीनियर बनने के लिए निम्नलिखित चरणों का पालन किया जा सकता है:

1. साइंस स्ट्रीम में 12वीं पास करें: 12वीं में फिजिक्स, केमिस्ट्री और मैथ्स (PCM) के साथ साइंस स्ट्रीम से पास होना जरूरी है। कंप्यूटर साइंस एक ऐच्छिक विषय के रूप में लेना फायदेमंद हो सकता है।

2. इंजीनियरिंग एंट्रेंस एग्जाम दें: जेईई मेन (JEE Main), जेईई एडवांस (JEE Advanced), या अन्य राज्य और राष्ट्रीय स्तर की इंजीनियरिंग प्रवेश परीक्षाएं दें। इनके अच्छे स्कोर के आधार पर आपको अच्छे कॉलेज में दाखिला मिल सकता है।

3. AI में स्नातक डिग्री (B.Tech/BE) प्राप्त करें: AI या कंप्यूटर साइंस इंजीनियरिंग में बैचलर डिग्री के लिए एडमिशन लें। B.Tech या BE की पढ़ाई 4 साल की होती है।

4. प्रोग्रामिंग और डेटा साइंस सीखें: AI में करियर बनाने के लिए आपको प्रोग्रामिंग लैंग्वेजेज जैसे Python, C++, Java आदि में निपुण होना चाहिए। साथ ही, डेटा साइंस, मशीन लर्निंग और एल्गोरिदम की गहरी समझ होनी चाहिए।

5. इंटर्नशिप और प्रोजेक्ट्स करें: पढ़ाई के दौरान इंटर्नशिप करें और AI प्रोजेक्ट्स पर काम करें ताकि आपको प्रैक्टिकल अनुभव मिल सके।

6. मास्टर डिग्री या सर्टिफिकेट कोर्स करें (ऐच्छिक): B.Tech के बाद आप M.Tech, M.Sc या AI में विशेषज्ञता के लिए सर्टिफिकेट कोर्स भी कर सकते हैं, जिससे आपकी नॉलेज और स्किल्स में और सुधार होगा।

7. नौकरी के अवसर: डिग्री के बाद, AI इंजीनियरिंग में जॉब के लिए आवेदन करें। AI इंजीनियर के रूप में करियर शुरू करने के लिए सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट, मशीन लर्निंग, और डेटा एनालिसिस के क्षेत्रों में काम करें।

इस प्रकार, इन चरणों का पालन करके आप एक सफल आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस इंजीनियर बन सकते हैं।

Q5. क्या मैं बिना डिग्री के एआई इंजीनियर बन सकता हूं?

उत्‍तर: हाँ, आप बिना डिग्री के भी आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) इंजीनियर बन सकते हैं, लेकिन इसके लिए आपको सही कौशल और अनुभव प्राप्त करने की आवश्यकता होगी। नीचे कुछ कदम दिए गए हैं जो बिना डिग्री के AI इंजीनियर बनने में आपकी मदद कर सकते हैं:

1. प्रोग्रामिंग सीखें: AI के लिए Python, C++, Java, और R जैसी प्रोग्रामिंग भाषाओं का ज्ञान जरूरी है। आप ऑनलाइन प्लेटफॉर्म जैसे Coursera, Udemy, edX से इन भाषाओं को सीख सकते हैं।

2. मशीन लर्निंग और डेटा साइंस का ज्ञान प्राप्त करें: मशीन लर्निंग, डीप लर्निंग, और डेटा साइंस की नींव को समझें। इसके लिए TensorFlow, PyTorch जैसे टूल्स और लाइब्रेरी का उपयोग करें।

3. ऑनलाइन कोर्स और सर्टिफिकेट प्राप्त करें: AI और मशीन लर्निंग में कई ऑनलाइन कोर्स और सर्टिफिकेशन उपलब्ध हैं, जैसे Coursera, Google AI, Microsoft AI School, आदि। इन्हें पूरा करने से आपको आवश्यक कौशल मिल सकते हैं।

4. प्रोजेक्ट्स और पोर्टफोलियो बनाएं: अपने ज्ञान को व्यावहारिक रूप में इस्तेमाल करने के लिए AI पर प्रोजेक्ट्स बनाएं। GitHub या किसी अन्य प्लेटफ़ॉर्म पर अपने प्रोजेक्ट्स का पोर्टफोलियो तैयार करें।

5. ओपन-सोर्स कंट्रीब्यूशन करें: विभिन्न ओपन-सोर्स AI प्रोजेक्ट्स में योगदान करके अपना अनुभव और स्किल्स बढ़ाएं।

6. इंटर्नशिप और अनुभव प्राप्त करें: बिना डिग्री के भी आप AI संबंधित इंटर्नशिप कर सकते हैं, जो आपके व्यावहारिक अनुभव और नेटवर्किंग में मदद करेगा।

7. नेटवर्किंग करें: AI समुदाय में शामिल हों, जैसे कि AI फोरम्स, सोशल मीडिया ग्रुप्स, और AI सेमिनार्स, ताकि आप अन्य पेशेवरों से सीख सकें।

8. नौकरी के लिए आवेदन करें: बिना डिग्री के भी कई कंपनियां उन लोगों को हायर करती हैं जिनके पास मजबूत स्किल्स और प्रोजेक्ट्स होते हैं। अपने कौशल और अनुभव के आधार पर कंपनियों में आवेदन करें।

इस प्रकार, यदि आप सही तरीके से सीखने और अनुभव प्राप्त करने में ध्यान देते हैं, तो बिना डिग्री के भी AI इंजीनियर बन सकते हैं।