स्कूलों में 60 घंटे होगी AI की पढ़ाई, तैयार हुआ सिलेबस, देखें विषयों की लिस्ट
नई दिल्ली (AI Courses for School Students). अगले कुछ सालों में टेक्नोलॉजी पूरी तरह से बदलने वाली है. कई क्षेत्रों में अभी से ही एआई यानी आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का बोलबाला बढ़ने लगा है.
ऐसे में स्टूडेंट्स को स्कूल के लेवल से ही एआई के लिए तैयार करने की प्रक्रिया शुरू की जा रही है (AI Topics). इससे भविष्य में उन्हें कोई परेशानी नहीं होगी.
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| AI Courses for School Students |
एआई यानी आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का क्षेत्र काफी बड़ा है (Artificial Intelligence Syllabus). इसमें करियर बनाकर लाखों रुपये महीने की कमाई आसानी से की जा सकती है. अब स्कूल सिलेबस में भी एआई कोर्स को अनिवार्य रूप से शामिल किया जा रहा है. 12वीं के बाद भी इंजीनियरिंग व आईटीआई स्टूडेंट्स के साथ ही नॉन आईटी बैकग्राउंड वालों को भी एआई से जुड़े विषय पढ़ाए जाएंगे.
स्कूल सिलेबस में एआई (AI School Syllabus)
स्कूलों में कुल 60 घंटे एआई कोर्सेस की पढ़ाई करवाई जाएगी. इन्हें क्लासेस के हिसाब से बांटा जाएगा. देखिए स्कूल में अलग-अलग क्लास के लिए एआई के किन टॉपिक्स को वरीयता दी गई है.
क्लास 6-8 (7.5 घंटे की पढाई)
1- एआई क्या है?
2- एआई टूल्स का इस्तेमाल- फोटोज, म्यूजिक, डॉक्युमेंट और वेबसाइट बनाने में जेनरेटिव एआई टूल्स का इस्तेमाल
3- एआई और एथिक्स
क्लास 9-10 (22.5 घंटे की पढ़ाई)
1- फंडामेंटल कॉन्सेप्ट्स ऑफ एआई एंड एआई टूल्स
2- एआई और एथिक्स
3- आर्ट, म्यूजिक, गेम डिजाइनिंग में मशीन लर्निंग
4- इंट्रोडक्शन टु एआई प्रोग्रामिंग
5- मिनी प्रोजेक्ट
क्लास 11-12 (30 घंटे)
1- मैथ्स एंड स्टैटिस्टिक्स फॉर एआई
2- एआई लाइब्रेरी, टूल्स एंड फ्रेमवर्क
3- एप्लीकेशन ऑफ एआई- एनएलपी, कंप्यूटर विजन
4- बेसिक एआई एप्लिकेशन में एआई टूल्स का इस्तेमाल (AI Tools)
5- डेटा सिक्योरिटी और प्राइवेसी
6- एथिक्स इन एआई सॉफ्टवेयर
इंजीनियरिंग स्टूडेंट्स का एआई सिलेबस (AI Syllabus for Engineering Students)
1- एआई एल्गोरिदम
2- मशीन लर्निंग
3- डीप लर्निंग
4- डेटा एनालिटिक्स
आईटीआई स्टूडेंट्स का एआई सिलेबस (AI Syllabus for ITI Students)
1- ChatGPT और बार्ड ऑफ वेबसाइट डिजाइन
2- बेसिक्स इन एआई
3- बेसिक्स ऑफ प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग
नॉन आईटी इंजीनियरिंग बैंकग्राउंड स्टूडेंट्स का एआई सिलेबस (Non IT AI Syllabus)
1- बेसिक्स इन एआई
2- डेटा सेट एंड टाइप्स ऑफ डेटा
3- इंटरनेट ऑफ थिंग्स
4- रोबोटिक्स एंड ऑटोमेशन
5- मालवेयर थ्रेट्स
6- प्रॉब्लम सॉल्विंग एंड डिसीजन मेकिंग