शुरुआती पाठ्यक्रम · निःशुल्क
एआई फाउंडेशन
समझें कि एआई क्या है, सिस्टम कैसे सीखते हैं, वे कहां विफल होते हैं, और बिना प्रचार के दावों का न्याय कैसे करें।
इसके लिए: जो कोई भी आधुनिक एआई का विश्वसनीय मानसिक मॉडल चाहता है
- एआई क्या है2 मार्गदर्शक
- सिस्टम कैसे सीखते हैं3 मार्गदर्शक
- मॉडल और अनुमान3 मार्गदर्शक
- साक्ष्य और अनिश्चितता3 मार्गदर्शक
- 4मॉड्यूल
- 11गाइड
- ~4hपूरा करना
- 6योग्यताएँ
परिणाम
आप क्या कर पाएंगे
- प्रशिक्षण और अनुमान को सरल भाषा में समझाएं।
- प्रदर्शित क्षमता को विपणन दावों से अलग करें।
- साक्ष्य, अनिश्चितता और उद्देश्य के लिए उपयुक्त परीक्षणों का उपयोग करके एआई आउटपुट का मूल्यांकन करें।
पूर्वावश्यकताएँ: कोई नहीं.
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पाठ्यचर्या
पाठ्यक्रम मॉड्यूल
- मॉड्यूल 1
एआई क्या है
परिणाम: एआई, मशीन लर्निंग और साधारण सॉफ्टवेयर में अंतर बताएं।
अभ्यास करें: पाँच रोजमर्रा की प्रणालियों को वर्गीकृत करें और बताएं कि आपने एआई की किस परिभाषा का उपयोग किया है।
एआई अवधारणाएं और सीमाएं - मॉड्यूल 2
सिस्टम कैसे सीखते हैं
परिणाम: उदाहरणों, उद्देश्यों और सामान्यीकरण की भूमिका का वर्णन करें।
अभ्यास करें: निदान करें कि एक मॉडल परीक्षण में अच्छा प्रदर्शन क्यों कर सकता है लेकिन नई आबादी के लिए विफल हो जाता है।
डेटा, प्रशिक्षण और सामान्यीकरण - मॉड्यूल 3
मॉडल और अनुमान
परिणाम: बताएं कि क्या होता है जब एक प्रशिक्षित मॉडल आउटपुट उत्पन्न करता है।
अभ्यास करें: मॉडल आउटपुट और मानव समीक्षा के माध्यम से इनपुट से एक उपयोगकर्ता अनुरोध का पता लगाएं।
मॉडल, अनुमान और सीमाएँ - मॉड्यूल 4
साक्ष्य और अनिश्चितता
परिणाम: दावों, बेंचमार्क और आत्मविश्वास से भरे आउटपुट की जाँच करें।
अभ्यास करें: एक एआई उत्पाद घोषणा के लिए दावा खाता बनाएं।
मूल्यांकन और बेंचमार्क साक्षरताअनिश्चितता और आत्मविश्वास अंशांकनस्रोत और दावा सत्यापन
कैपस्टोन लगाया
एआई दावा तथ्य जांच
एक सार्वजनिक एआई दावा चुनें और एक गैर-तकनीकी पाठक के लिए एक पृष्ठ की साक्ष्य समीक्षा तैयार करें।
साक्ष्य जाँच सूची
- मूल दावा और स्रोत
- दो समर्थक या विरोधाभासी स्रोत
- ज्ञात सीमाएँ
- आत्मविश्वास के साथ सरल भाषा में निष्कर्ष