Course Modules
Our Course Modules
All lectures are in Hindi with practical examples.
1
Data Science क्या है? (Concepts, Applications, Career Scope)
इस ब्लॉग में हम Data Science के concepts, इसके real-world applications और career opportunities को detail में सीखेंगे। इसमें हम समझेंगे कि Data Science क्या है, यह कैसे काम करता है और भविष्य में इसके scope क्या हैं।
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Generative AI का परिचय (LLMs, GANs, Diffusion Models)
इस ब्लॉग में हम Generative AI के बारे में detail में जानेंगे। इसमें हम Large Language Models (LLMs), Generative Adversarial Networks (GANs), और Diffusion Models को हिंदी में समझेंगे।
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Traditional AI vs Generative AI vs Data Science
इस ब्लॉग में हम Traditional AI, Generative AI और Data Science के बीच के अंतर और उनके applications को हिंदी में विस्तार से समझेंगे।
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Python Basics (Variables, Data Types, Operators)
इस ब्लॉग में हम Python के basics जैसे Variables, Data Types और Operators को विस्तार से हिंदी में सीखेंगे। यह Data Science और Generative AI के लिए foundational knowledge है।
5
Libraries: NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn
इस ब्लॉग में हम Python की popular libraries NumPy, Pandas, Matplotlib और Seaborn को विस्तार से सीखेंगे। ये Data Science और Generative AI projects के लिए essential हैं।
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Data Structures (List, Dict, Tuple, Sets)
इस ब्लॉग में हम Python के core data structures जैसे List, Dictionary, Tuple और Sets को विस्तार से सीखेंगे। ये Data Science और Generative AI projects के लिए fundamental हैं।
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Data Structures (List, Dict, Tuple, Sets)
इस ब्लॉग में हम Python के data structures (List, Dictionary, Tuple, Sets) को Functions, Loops और Conditional Statements के context में विस्तार से सीखेंगे।
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Functions, Loops, Conditional Statements
इस ब्लॉग में हम Python के सबसे ज़रूरी building blocks — Functions, Loops और Conditional Statements — को detail में समझेंगे और उनके practical examples देखेंगे।
9
Data Cleaning & Wrangling (Null values, duplicates)
इस ब्लॉग में हम Data Cleaning और Wrangling के महत्वपूर्ण steps सीखेंगे — Null values को handle करना, duplicates को remove करना और data को सही format में लाना। यह Data Science workflow का सबसे critical हिस्सा है।
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Feature Engineering (Scaling, Encoding, Normalization)
Feature Engineering Data Science और Machine Learning का सबसे महत्वपूर्ण step है। इस ब्लॉग में हम Scaling, Encoding और Normalization जैसे techniques को detail में समझेंगे और Python examples के साथ सीखेंगे।
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Exploratory Data Analysis (EDA)
Exploratory Data Analysis (EDA) Data Science का सबसे ज़रूरी step है। इस blog में हम सीखेंगे EDA की importance, techniques और Python libraries जैसे Pandas, Matplotlib, Seaborn का उपयोग।
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Visualization with Matplotlib & Seaborn
Matplotlib और Seaborn Python की सबसे powerful libraries हैं data visualization के लिए। इस blog में हम सीखेंगे charts, plots और statistical visualizations बनाना।
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Descriptive Statistics (Mean, Median, Mode, Variance)
Descriptive Statistics data को summarize और describe करने का method है। इस blog में हम Mean, Median, Mode और Variance को detail में सीखेंगे।
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Probability Basics
इस ब्लॉग में हम Probability के मूलभूत सिद्धांत सीखेंगे: experiment, outcome, sample space, events, conditional probability, independence और सामान्य distributions का परिचय। Python examples और practice assignments भी शामिल हैं।
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Probability Distributions (Normal, Binomial, Poisson)
इस ब्लॉग में हम Probability Distributions के बारे में जानेंगे। इसमें Normal Distribution, Binomial Distribution और Poisson Distribution को हिंदी में विस्तार से समझाया गया है।
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Hypothesis Testing (p-value, t-test, chi-square)
इस ब्लॉग में हम Hypothesis Testing के बारे में विस्तार से जानेंगे। इसमें p-value, t-test और chi-square test को हिंदी में उदाहरणों के साथ समझाया गया है।
17
Supervised Learning (Regression, Classification)
इस ब्लॉग में हम Supervised Learning के बारे में जानेंगे। इसमें Regression और Classification को step-by-step हिंदी में समझाया गया है।
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Unsupervised Learning (Clustering, Dimensionality Reduction)
इस ब्लॉग में हम Unsupervised Learning को detail में समझेंगे। इसमें Clustering और Dimensionality Reduction की techniques को हिंदी में step-by-step examples के साथ explain किया गया है।
19
Model Evaluation (Accuracy, Precision, Recall, F1-score)
इस ब्लॉग में हम Model Evaluation के महत्वपूर्ण metrics जैसे Accuracy, Precision, Recall और F1-score को detail में समझेंगे। ये metrics Machine Learning models के performance को मापने के लिए बहुत जरूरी हैं।
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Hands-on Projects: House Price Prediction / Customer Segmentation
इस ब्लॉग में हम दो महत्वपूर्ण Machine Learning hands-on projects को detail में सीखेंगे: House Price Prediction (Regression problem) और Customer Segmentation (Clustering problem)।
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Ensemble Methods (Random Forest, XGBoost, Gradient Boosting)
इस मेगा ब्लॉग में हम Ensemble Methods को जड़ से समझेंगे—Bagging (Random Forest) और Boosting (Gradient Boosting, XGBoost) की थ्योरी, अंतर्ज्ञान, गणित, हाइपरपैरामीटर्स, ट्यूनिंग, व्यावहारिक उपयोग, Python कोड, इंटरव्यू सवाल, और हैंड्स-ऑन असाइनमेंट्स के
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Feature Selection Techniques
इस मेगा-ब्लॉग में हम Feature Selection को जड़ से समझेंगे—क्यों ज़रूरी है, किन-किन प्रकारों में आता है (Filter, Wrapper, Embedded, Hybrid), कौन-से सांख्यिकीय परीक्षण और स्कोरिंग उपयोग होते हैं (Correlation, Chi-Square, ANOVA F, Mutual Information, Inf
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Model Optimization (Hyperparameter Tuning, GridSearchCV)
इस मेगा ब्लॉग में हम Model Optimization के हर पहलू को विस्तार से सीखेंगे — Hyperparameter vs Parameter, GridSearchCV, RandomizedSearchCV, Bayesian Optimization (Optuna/Hyperopt), practical tuning strategies, cross-validation integration, pipelines पर
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Cross-Validation in Machine Learning (K-Fold, Stratified, LOOCV)
इस ब्लॉग में हम Cross-Validation के बारे में detail में जानेंगे। इसमें हम K-Fold Cross-Validation, Stratified Cross-Validation और Leave-One-Out Cross-Validation (LOOCV) को हिंदी में समझेंगे। साथ ही, इनके advantages, disadvantages और Python examples भ
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Neural Networks Basics (Perceptron, MLP)
इस ब्लॉग में हम Neural Networks की मूलभूत बातें समझेंगे। इसमें Perceptron, Multi-Layer Perceptron (MLP), neurons का काम करने का तरीका, mathematical intuition और Python examples cover किए जाएंगे।
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Activation Functions in Neural Networks
इस ब्लॉग में हम Activation Functions की गहराई से समझ लेंगे। Activation Functions Neural Network का दिमाग हैं जो यह तय करते हैं कि कौन सा neuron fire होगा और network complex patterns सीख पाएगा या नहीं। इसमें हम Step, Sigmoid, Tanh, ReLU, Leaky ReLU, S
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Activation Functions in Deep Learning (Sigmoid, ReLU, Tanh, Softmax)
इस ब्लॉग में हम Deep Learning में इस्तेमाल होने वाले Activation Functions जैसे Sigmoid, ReLU, Tanh और Softmax को detail में समझेंगे। यह neural networks को non-linearity provide करते हैं और learning process को effective बनाते हैं।
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Backpropagation in Deep Learning
इस ब्लॉग में हम Deep Learning के सबसे महत्वपूर्ण algorithm Backpropagation को detail में समझेंगे। Backpropagation ही वह तरीका है जिससे neural networks सीखते हैं और weights को optimize किया जाता है।
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Deep Learning Frameworks: TensorFlow & PyTorch
इस ब्लॉग में हम Deep Learning frameworks TensorFlow और PyTorch को detail में समझेंगे। इन frameworks का इस्तेमाल करके neural networks बनाना, train करना और deploy करना आसान हो जाता है।
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Image Preprocessing in Computer Vision (Hindi)
इस ब्लॉग में हम Computer Vision (CV) के लिए Image Preprocessing techniques को detail में समझेंगे। Preprocessing वह पहला step है जिसमें raw images को साफ, normalized और transform करके ML/DL models के लिए suitable बनाया जाता है।
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Convolutional Neural Networks (CNN) — Complete Guide
इस ब्लॉग में हम Convolutional Neural Networks (CNNs) को शुरुआत से advanced तक समझेंगे — convolution operation, kernels, padding, stride, pooling, common architectures (LeNet, AlexNet, VGG, ResNet), training tips, regularization, visualization और Pyth
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Transfer Learning (ResNet, VGG, MobileNet)
इस ब्लॉग में हम Transfer Learning को detail में समझेंगे और देखेंगे कि ResNet, VGG और MobileNet जैसे pre-trained models का इस्तेमाल real-world computer vision tasks में कैसे किया जाता है।
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Project: Image Classification with CNN
इस ब्लॉग में हम step-by-step एक पूरा Image Classification Project बनाएंगे, जिसमें Convolutional Neural Network (CNN) का इस्तेमाल करके real-world dataset को train और evaluate किया जाएगा।
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Text Preprocessing (Tokenization, Lemmatization, Stopwords Removal)
इस ब्लॉग में हम NLP के सबसे ज़रूरी step - Text Preprocessing को detail में समझेंगे। इसमें Tokenization, Lemmatization और Stopwords Removal जैसी techniques शामिल हैं।
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Word Embeddings (Word2Vec, GloVe, FastText)
इस ब्लॉग में हम Word Embeddings (Word2Vec, GloVe, FastText) के बारे में विस्तार से जानेंगे। NLP में word embeddings semantic meaning को numbers में बदलते हैं।
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Sentiment Analysis Project — Part 1: Data & Preprocessing
Part 1 of the Sentiment Analysis Project: detailed guide on data collection, exploratory data analysis, and robust preprocessing pipelines for NLP (tokenization, normalization, stopword handling, lemmatization, handling emojis, URLs, and contractions
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Transformer Models (BERT, GPT)
इस ब्लॉग में हम Transformer Models (BERT और GPT) को detail में समझेंगे। NLP की दुनिया में ये models सबसे powerful architectures में गिने जाते हैं। इसमें हम transformers का architecture, working, training mechanism, use-cases और Python में implementat
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Generative Models क्या हैं?
इस ब्लॉग में हम Generative Models की दुनिया को विस्तार से समझेंगे। इसमें Types of Generative Models (GAN, VAE, Diffusion), उनका कार्य करने का तरीका, उपयोग और Python उदाहरण शामिल हैं।
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GANs (Generative Adversarial Networks)
इस लेख में हम GANs (Generative Adversarial Networks) का परिचय, आर्किटेक्चर, कार्यप्रणाली, गणितीय सिद्धांत, प्रकार, उपयोग, चुनौतियाँ और Python कोड उदाहरण विस्तार से समझेंगे।
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Variational Autoencoders (VAE)
इस मेगा ब्लॉग में हम Variational Autoencoders (VAE) को जड़ से समझेंगे: intuition, probabilistic foundations, ELBO, reparameterization trick, architecture design, regularization, training dynamics, evaluation, common pitfalls, और real-world use-cases.
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Diffusion Models (Stable Diffusion, DALL·E Basics)
इस मेगा ब्लॉग में हम Diffusion Models को जड़ से समझेंगे: forward और reverse diffusion, denoising score matching, UNet आर्किटेक्चर, noise schedules, guidance, Latent Diffusion, टेक्स्ट-टू-इमेज पाइपलाइन्स, Stable Diffusion और DALL·E की रूपरेखा, evaluat
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Large Language Models (LLMs) Basics
इस मेगा ब्लॉग में हम Large Language Models यानी LLMs की बुनियादी समझ विकसित करेंगे: भाषा मॉडल क्या होते हैं, Transformers कैसे काम करते हैं, tokenization, attention, pre-training, fine-tuning, instruction tuning, RLHF, inference, evaluation, hallucin
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Prompt Engineering Fundamentals
इस व्यापक लेख में हम Prompt Engineering के मौलिक सिद्धांत, practical patterns, templates, evaluation strategies, common pitfalls और सुरक्षा (safety) best-practices को हिंदी में जानेंगे — ताकि आप Large Language Models और अन्य generative systems से pre
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Text Generation with GPT Models (Hindi)
Text Generation with GPT Models: concept, architecture, decoding, fine-tuning, prompt engineering, evaluation, deployment and ethics — deep Hindi guide.
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Project: AI-based Chatbot in Hindi/English
Step-by-step project guide to build a production-ready bilingual AI chatbot in Hindi and English: design, data, RAG, models, evaluation, deployment, monitoring and safety.
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Stable Diffusion & DALL·E — Deep Dive (Hindi)
इस लेख में हम Stable Diffusion और DALL·E जैसे text-to-image जनरेटिव सिस्टम का गहन अध्ययन करेंगे। इसमें forward-reverse diffusion, Latent Diffusion, UNet architecture, conditioning via CLIP/T5, samplers, guidance techniques और production deployment शा
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Hands-on: AI Image Generation
Practical, step by step hands on guide to AI image generation using Stable Diffusion, img2img, inpainting, ControlNet, LoRA, DreamBooth, upscaling, prompt engineering and production deployment in Hindi and English.
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Project: Generate Posters / AI-based Art
Step by step project guide to design, generate, post process and deploy AI based posters and art using Stable Diffusion, ControlNet, LoRA and upscalers. Practical prompts, pipelines, ethical and production guidance.
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Video Generation Overview (Generative AI)
इस ब्लॉग में हम Video Generation की दुनिया को समझेंगे — कैसे AI models जैसे Stable Video Diffusion, Pika Labs, Runway ML वीडियो जनरेट करते हैं, उनके उपयोग, challenges और भविष्य की संभावनाओं पर विस्तार से चर्चा करेंगे।
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Project: AI-based Voice Assistant
Step-by-step project guide to build a production-ready AI Voice Assistant — speech-to-text, NLU, dialogue management, text-to-speech, evaluation, deployment and ethics. Practical code, dataset suggestions and deployment plan included.
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Fine-tuning Pre-trained Models
विस्तृत प्रैक्टिकल गाइड (हिंदी+English mix) — pre-trained LLMs को production-grade तरीके से fine-tune करने के लिए methods (full, LoRA, adapters, PEFT), data preparation, instruction tuning, RLHF, evaluation, deployment, cost estimates और best practic
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Instruction Tuning & RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback)
Comprehensive practical guide (Hindi+English mix) on instruction tuning and RLHF: data collection, annotation, reward models, PPO training, safety, evaluation, tooling, and deployment best-practices for aligning LLMs to human preferences.
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LangChain Framework Basics
Comprehensive practical guide (Hindi+English mix) to LangChain: architecture, chains, agents, memory, prompts, document loaders, retrievers, integrations, deployment and hands-on projects.
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Project: Build Custom AI Assistant
Step-by-step project guide (Hindi+English mix) to design, build and deploy a custom AI Assistant — speech/text interfaces, retrieval, LLM orchestration, fine-tuning, evaluation, MLOps and ethics.
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Model Deployment (Flask, FastAPI)
Step-by-step Hindi+English guide for deploying ML/DL models using Flask and FastAPI, including REST APIs, Docker, CI/CD, scalability, monitoring and security best practices.
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Docker Basics for AI Models
Comprehensive 5000-word Hindi-English guide on Docker basics for AI/ML models: installation, Dockerfile creation, containerization, GPU support, deployment workflows, best practices.
Get Free Certification
After completing the course, you will receive an official certificate that you can include in your resume to boost your career.
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