
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
डेटा सायंटिस्ट (Data Scientist) आणि मशीन लर्निंग इंजिनीअर (Machine Learning Engineer) या दोन्ही भूमिकांसाठी तुम्हाला वेगवेगळ्या प्रकारच्या कौशल्यांची आणि त्या संबंधित कोर्सेसची आवश्यकता असते, तरीही या दोन्ही क्षेत्रांमध्ये मशीन लर्निंग (Machine Learning) चा सखोल अभ्यास महत्त्वाचा आहे.
डेटा सायंटिस्ट (Data Scientist) साठी आवश्यक कोर्सेस आणि कौशल्ये:
- डेटा सायंटिस्ट डेटाचे विश्लेषण करून त्यातून महत्त्वाची माहिती आणि बिझनेस इन्साईट्स काढतात. ते वैज्ञानिक पद्धतीने मॉडेल्स तयार करतात आणि भविष्यातील अंदाज (prediction) व निर्णय घेण्यासाठी मदत करतात.
- प्रोग्रामिंग भाषा: Python आणि R यांसारख्या प्रोग्रामिंग भाषांचे ज्ञान असणे आवश्यक आहे.
- सांख्यिकी (Statistics) आणि संभाव्यता (Probability): डेटाचे योग्य प्रकारे आकलन करण्यासाठी आणि मॉडेलिंगसाठी मूलभूत सांख्यिकी आणि संभाव्यता समजून घेणे महत्त्वाचे आहे.
- डेटा हाताळणी: डेटा गोळा करणे (Data Collection), डेटा क्लीनिंग (Data Cleaning), डेटा विश्लेषण (Data Analysis) आणि डेटा व्हिज्युअलायझेशन (Data Visualization) यांसारखी कौशल्ये आवश्यक आहेत. यासाठी Excel आणि Tableau सारखी साधने उपयुक्त ठरतात.
- मशीन लर्निंग: मशीन लर्निंग मॉडेल्स विकसित करणे आणि त्यांचा वापर करणे हे डेटा सायन्सचा एक महत्त्वाचा भाग आहे.
- शिक्षण: तुम्ही बीएससी डेटा सायन्स (BSc Data Science), बीसीए डेटा सायन्स (BCA Data Science) किंवा बीटेक बिग डेटा ॲनालिटिक्स (BTech Big Data Analytics) सारखे पदवी अभ्यासक्रम करू शकता. तसेच, IBM Data Science Professional Certificate किंवा Google Data Analytics Certificate सारखे व्यावसायिक प्रमाणपत्र अभ्यासक्रमही उपलब्ध आहेत.
मशीन लर्निंग इंजिनीअर (Machine Learning Engineer) साठी आवश्यक कोर्सेस आणि कौशल्ये:
- मशीन लर्निंग इंजिनीअर असे अल्गोरिदम (algorithms) तयार करतात आणि ऑप्टिमाइझ करतात जे कॉम्प्युटरला डेटामधून शिकण्यास सक्षम करतात. ते मोठ्या डेटासेटवर काम करतात, मॉडेल्स विकसित करतात आणि न्यूरल नेटवर्क (neural networks) सारख्या तंत्रांचा वापर करतात.
- मशीन लर्निंग प्रक्रिया: अल्गोरिदमच्या डिझाइनपासून ते त्याच्या डिप्लॉयमेंट (deployment) आणि उत्पादनापर्यंत (production) संपूर्ण मशीन लर्निंग प्रक्रियेवर त्यांचे प्रभुत्व असते.
- क्लाउड प्लॅटफॉर्म: AWS (Amazon Web Services) आणि Google Cloud सारख्या क्लाउड सोल्यूशन्सवर काम करण्याची क्षमता असणे आवश्यक आहे.
- मॉडेल बिल्डिंग आणि डिप्लॉयमेंट: मशीन लर्निंग मॉडेल्स तयार करणे, त्यांचे मूल्यांकन करणे आणि डेटा प्रेडिक्शनसाठी बिगक्वेरी एमएल (BigQuery ML) सारख्या साधनांचा वापर करणे.
- शिक्षण: मशीन लर्निंगमध्ये पदव्युत्तर अभ्यासक्रम (Postgraduate courses) जसे की एमटेक (M.Tech) आणि एमएससी (M.Sc) उपयुक्त आहेत. तसेच, आर्टिफिशियल इंटेलिजन्स (Artificial Intelligence) संबंधित क्षेत्रांमध्ये पदवी असणे आवश्यक आहे.
- ऑनलाईन कोर्सेस: Coursera आणि Google Cloud सारख्या प्लॅटफॉर्मवर मशीन लर्निंग इंजिनीअरिंगसाठी विशिष्ट लर्निंग पाथ (Learning Paths) आणि कोर्सेस उपलब्ध आहेत.
दोन्ही क्षेत्रांमध्ये Python, सांख्यिकी आणि मशीन लर्निंगचे ज्ञान महत्त्वाचे आहे. डेटा सायंटिस्ट डेटाचे विश्लेषण आणि त्यातून निष्कर्ष काढण्यावर अधिक लक्ष केंद्रित करतात, तर मशीन लर्निंग इंजिनीअर हे मशीन लर्निंग सिस्टीम तयार करणे, डिप्लॉय करणे आणि त्यांची देखभाल करण्यावर लक्ष केंद्रित करतात.
- पर्यावरण: प्रदूषण, जलवायु बदल, नैसर्गिक संसाधनांचे संरक्षण.
- तंत्रज्ञान: कृत्रिम बुद्धिमत्ता, सोशल मीडियाचे फायदे आणि तोटे, भविष्यकालीन तंत्रज्ञान.
- सामाजिक मुद्दे: शिक्षण, आरोग्य, गरिबी, महिला सक्षमीकरण.
- प्रेरणादायक: आत्मविश्वास, सकारात्मक दृष्टिकोन, अपयशातून शिकणे.
- सांस्कृतिक: भारतातील सण, विविध कला प्रकार, ऐतिहासिक स्थळे.
विषय निवडल्यानंतर, त्या विषयावर संशोधन करा आणि माहिती गोळा करा. भाषणाची रूपरेषा तयार करा, ज्यात प्रस्तावना, मुख्य भाग आणि निष्कर्ष असावा. भाषणात आकर्षक उदाहरणे, आकडेवारी आणि कथांचा वापर करा. भाषण प्रभावी होण्यासाठी सराव करणे खूप महत्त्वाचे आहे.
अधिक माहितीसाठी, आपण खालील वेबसाइट्सला भेट देऊ शकता:
- भाषण कसे तयार करावे: WikiHow
- भाषण कौशल्ये: SkillsYouNeed
- सेंटर फॉर डेव्हलपमेंट ऑफ एडव्हान्स्ड कंप्यूटिंग (CDAC): CDAC पुणे येथे एआय आणि मशीन लर्निंगमधील प्रगत डिप्लोमा कोर्स उपलब्ध आहे [१].
- आयआयआयटी पुणे (IIIT Pune): इंडियन इन्स्टिट्यूट ऑफ इन्फॉर्मेशन टेक्नॉलॉजी (IIIT) पुणे येथे आर्टिफिशियल इंटेलिजन्स आणि डेटा सायन्समध्ये बी.टेक (B.Tech) आणि एम.टेक (M.Tech) सारखे कोर्सेस उपलब्ध आहेत [२].
- सिम्बायोसिस स्किल अँड प्रोफेशनल युनिव्हर्सिटी (SSPU): SSPU मध्ये डेटा सायन्स आणि आर्टिफिशियल इंटेलिजन्समध्ये बी.टेक (B.Tech) कोर्स उपलब्ध आहे [३].
- व्हीआयआयटी पुणे (VIIT Pune): विश्वकर्मा इन्स्टिट्यूट ऑफ इन्फॉर्मेशन टेक्नॉलॉजी (VIIT) पुणे येथे आर्टिफिशियल इंटेलिजन्स आणि डेटा सायन्समध्ये बी.टेक (B.Tech) कोर्स उपलब्ध आहे [४].
तुम्ही तुमच्या गरजेनुसार आणि पात्रतेनुसार ह्या संस्थांमध्ये चौकशी करू शकता.
सी महासेतू, ज्याला मुंबई ट्रान्स हार्बर सी लिंक (MTHL) म्हणूनही ओळखले जाते, हा भारतातील सर्वात लांब सागरी पूल आहे. हा पूल मुंबई शहर आणि नवी मुंबईला जोडतो. या प्रकल्पाची कार्य प्रणाली खालीलप्रमाणे आहे:
- बांधकाम आणि रचना: हा पूलSegmental Box Girder तंत्रज्ञानाचा वापर करून बांधला गेला आहे. या तंत्रज्ञानामुळे पुलाच्या बांधकामाची गती वाढते आणि समुद्रात कमीतकमी बांधकाम करण्याची आवश्यकता असते.
- समुद्रातील बांधकाम: समुद्रातील खांब (Pillars) बांधण्यासाठी अत्याधुनिक तंत्रज्ञान वापरले गेले. हे खांब समुद्राच्या तळाशी असलेल्या मजबूत खडकांवर उभे केले आहेत, ज्यामुळे पुलाला स्थिरता मिळते.
- जोडणी: Segmental Box Girder चे भाग तयार करून ते खांबांवर क्रेनच्या साहाय्याने जोडले जातात.
- सामग्री: या पुलाच्या बांधकामात उच्च प्रतीचे स्टील आणि काँक्रीट वापरले गेले आहे, जेणेकरून पूल समुद्रातील खारे पाणी आणि वातावरणातील बदलांना तोंड देऊ शकेल.
- तंत्रज्ञान: या पुलामध्ये Intelligent Transport System (ITS) चा वापर केला आहे, ज्यामुळे वाहतूक व्यवस्थापन, सुरक्षा आणि देखरेख अधिक प्रभावीपणे करता येते.
सी महासेतूमुळे मुंबई आणि नवी मुंबई दरम्यानचा प्रवासाचा वेळ मोठ्या प्रमाणात कमी झाला आहे, ज्यामुळे वाहतूक कोंडी कमी होण्यास मदत झाली आहे.
- मुंबई ट्रान्स हार्बर सी लिंक प्रकल्पाची माहिती MMRDA Website वर उपलब्ध आहे.
- तसेच, या प्रकल्पाविषयी अधिक माहिती L&T Infrastructure Engineering च्या वेबसाईटवर देखील उपलब्ध आहे.
वेट बिगर (Weight Bagger) पद्धत म्हणजे वजनानुसार प्रतवारी करून धान्याची किंवा इतर वस्तूंची पोती भरणे. ही पद्धत मुख्यतः शेतीमालाच्या उत्पादनात वापरली जाते. यामध्ये, उत्पादित मालाचे वजन केले जाते आणि विशिष्ट वजनानुसार मालाची पोती भरली जातात.
वेट बिगर पद्धतीचे फायदे:
- वजन अचूक असल्याने मालाची किंमत निश्चित करणे सोपे होते.
- मालाची वाहतूक आणि साठवणूक सुलभ होते.
- ग्राहकांना योग्य वजन असलेले उत्पादन मिळते.
उदाहरण:
शेतकरी त्यांच्या शेतातील धान्याचे उत्पादन घेतल्यानंतर, ते धान्य वेट बिगर मशीनच्या साहाय्याने ५० किलोच्या पोत्यांमध्ये भरतात. त्यामुळे प्रत्येक पोत्यात ५० किलो धान्य असते आणि ते विक्रीसाठी तयार होते.
अध्ययन संक्रमण (Learning Transfer) म्हणजे एका परिस्थितीतून मिळवलेले ज्ञान, कौशल्ये किंवा क्षमता दुसऱ्या परिस्थितीत वापरणे किंवा लागू करणे.
- सकारात्मक संक्रमण: जेव्हा पूर्वीच्या अनुभवामुळे नवीन परिस्थितीत शिकणे सोपे होते, तेव्हा सकारात्मक संक्रमण होते. उदाहरणार्थ, सायकल चालवणारा माणूस स्कूटर लवकर शिकतो.
- नकारात्मक संक्रमण: जेव्हा पूर्वीच्या अनुभवामुळे नवीन परिस्थितीत शिकण्यात अडथळा येतो, तेव्हा नकारात्मक संक्रमण होते. उदाहरणार्थ, डाव्या बाजूने गाडी चालवण्याची सवय असलेल्या व्यक्तीला उजव्या बाजूने गाडी चालवताना अडचण येणे.
- शून्य संक्रमण: जेव्हा एका अनुभवाचा दुसऱ्या अनुभवावर कोणताही परिणाम होत नाही, तेव्हा शून्य संक्रमण होते.
अध्ययन संक्रमणाचे महत्त्व:
- नवीन गोष्टी शिकण्याची गती वाढवते.
- समस्या निराकरण करण्याची क्षमता सुधारते.
- शैक्षणिक आणि व्यावसायिक क्षेत्रात उपयुक्त ठरते.
अधिक माहितीसाठी, आपण खालील स्रोत पाहू शकता: