01
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।
निःशुल्क एआई लाइब्रेरी
बुनियादी बातें मार्गदर्शकहमेशा के लिए मुफ़्त.
84 सादे-अंग्रेजी गाइड, संरचित शिक्षण पथ और एक खुली लाइब्रेरी - एक स्वतंत्र 501(c)(3) गैर-लाभकारी संस्था द्वारा निर्मित ताकि कोई भी आधुनिक AI को समझ सके।
84निःशुल्क मार्गदर्शक
1विषय ट्रैक
~2 minप्रति गाइड
~3hपढ़ने का समय
यहां से प्रारंभ करें
पांच परिणाम-आधारित पाठ्यक्रम
प्रत्येक पाठ्यक्रम में स्पष्ट परिणाम, मैप की गई दक्षताएं, अभ्यास गतिविधियाँ और एक लागू कैपस्टोन शामिल हैं।
02
जिम्मेदार एआई उपयोगकर्ता
गोपनीयता की रक्षा करते हुए, आउटपुट की जांच करते हुए और मानवीय जवाबदेही को संरक्षित करते हुए एआई का उत्पादक रूप से उपयोग करें।
03
एआई काम पर
कार्यस्थल उपयोग के मामलों का मूल्यांकन करें, सुरक्षित पायलट चलाएं, मूल्य मापें और जिम्मेदारीपूर्वक परिवर्तनों का संचार करें।
04
एआई नीति और समाज
अधिकारों, इक्विटी, शासन, सुरक्षा और जनहित परिणामों के माध्यम से एआई प्रणालियों का विश्लेषण करें।
05
एआई सिस्टम्स के साथ निर्माण
व्यावहारिक सिस्टम डिज़ाइन के माध्यम से भाषा मॉडल, पुनर्प्राप्ति, एजेंटों, मूल्यांकन, लागत और परिनियोजन सुरक्षा उपायों को समझें।
विषय ट्रैक
ट्रैक द्वारा ब्राउज़ करें
उस क्षेत्र में कूदें जिसकी आप परवाह करते हैं। प्रत्येक ट्रैक में कई सादे-अंग्रेजी गाइड होते हैं।
बुनियादी बातेंमुख्य अवधारणाएँ: AI उच्च स्तर पर कैसे काम करता है।84 मार्गदर्शक भाषा ए.आईएलएलएम, एनएलपी, ChatGPT, प्रॉम्प्टिंग, और पाठ समझ।155 मार्गदर्शक विजुअल एआईछवि निर्माण, कंप्यूटर विज़न, वीडियो और डिज़ाइन।133 मार्गदर्शक ऑडियो एआईआवाज, संगीत, पॉडकास्टिंग, और ऑडियो-प्रथम एआई।117 मार्गदर्शक कंपनियाँOpenAI, Anthropic, Google, Meta, और अधिक की प्रोफ़ाइल।121 मार्गदर्शक अनुप्रयोगकोडिंग, खोज, एजेंटों और दैनिक जीवन में एआई कैसे दिखाई देता है।111 मार्गदर्शक उद्योगस्वास्थ्य देखभाल, वित्त, शिक्षा, ऊर्जा और बहुत कुछ में एआई।91 मार्गदर्शक तकनीकीचिप्स, फाइन-ट्यूनिंग, आरएजी, वैक्टर और एआई इंफ्रास्ट्रक्चर।177 मार्गदर्शक समाजपूर्वाग्रह, गोपनीयता, कॉपीराइट, सुरक्षा और एआई भविष्य।30 मार्गदर्शक
पूर्ण पुस्तकालय
सभी मार्गदर्शक
84 का 1019 गाइड दिखाए गए. ट्रैक के आधार पर फ़िल्टर करें या ऊपर खोजें।
बुनियादी बातें
मोमेंटम के साथ स्टोकेस्टिक ग्रेडिएंट डिसेंट
मोमेंटम ग्रेडिएंट डिसेंट का एक बदलाव है जो पिछले ग्रेडिएंट्स के रनिंग औसत को जमा करता है, जिससे ऑप्टिमाइज़ेशन घाटियों और नमी के माध्यम से तेजी से आगे बढ़ता है...
बुनियादी बातेंनेस्टरोव त्वरित ढाल
नेस्टरोव एक्सेलेरेटेड ग्रैडिएंट (एनएजी) गति का एक स्मार्ट रूप है जो ग्रेडिएंट की गणना करने से पहले आगे की ओर देखता है, इसे एक सुधारात्मक रूप देता है।
बुनियादी बातेंट्रिपल लॉस और मेट्रिक लर्निंग
ट्रिपलेट लॉस एक तंत्रिका नेटवर्क को एम्बेडिंग स्पेस में समान वस्तुओं को एक साथ और असमान वस्तुओं को दूर दूर रखना सिखाता है।
बुनियादी बातेंलेबल स्मूथिंग
लेबल स्मूथिंग एक सरल नियमितीकरण चाल है जो कठिन एक-हॉट प्रशिक्षण लक्ष्यों को नरम करती है, मॉडल को सही उत्तर बताने की बहुत संभावना है लेकिन 100 नहीं...
बुनियादी बातेंदीर्घकालिक अल्पकालिक स्मृति कोशिकाएँ
लॉन्ग शॉर्ट-टर्म मेमोरी (LSTM) कोशिकाएं एक विशेष प्रकार की आवर्ती तंत्रिका नेटवर्क इकाई हैं जो लंबे अनुक्रमों में जानकारी को याद रखने के लिए बनाई गई हैं।
बुनियादी बातेंके-मीन्स क्लस्टरिंग
K-मीन्स एक अनपर्यवेक्षित एल्गोरिदम है जो क्लस्टर केंद्रों को ढूंढकर स्वचालित रूप से K समूहों में डेटा को सॉर्ट करता है।
बुनियादी बातेंK-निकटतम पड़ोसी
K-निकटतम पड़ोसी (KNN) K निकटतम उदाहरणों को देखकर और बहुमत का वोट लेकर एक नए डेटा बिंदु को वर्गीकृत करता है।
बुनियादी बातेंलॉजिस्टिक रिग्रेशन
लॉजिस्टिक रिग्रेशन एस-आकार के वक्र के माध्यम से एक भारित राशि को निचोड़कर इस संभावना की भविष्यवाणी करता है कि कोई चीज किसी वर्ग से संबंधित है, जैसे स्पैम या स्पैम नहीं।
बुनियादी बातेंनाइव बेयस क्लासिफायर
नाइव बेयस बेयस प्रमेय पर निर्मित एक तेज़, संभाव्य वर्गीकरणकर्ता है जो मानता है कि वर्ग को देखते हुए प्रत्येक विशेषता स्वतंत्र है।
बुनियादी बातेंआरओसी वक्र और एयूसी
एक आरओसी वक्र प्लॉट करता है कि एक क्लासिफायर प्रत्येक संभावित निर्णय सीमा में दो वर्गों को कितनी अच्छी तरह अलग करता है, और एयूसी उस पूरे वक्र को एक संख्या में संपीड़ित करता है।
बुनियादी बातेंकन्फ्यूजन मैट्रिक्स
कन्फ्यूजन मैट्रिक्स एक सरल तालिका है जो क्लासिफायरियर की भविष्यवाणियों को प्रत्येक वर्ग के लिए सही और गलत गणनाओं में तोड़ देती है।
बुनियादी बातेंबायस-वेरिएंस ट्रेडऑफ़
पूर्वाग्रह-विचरण ट्रेडऑफ़ बताता है कि कोई मॉडल बहुत सरल या बहुत जटिल होने के कारण विफल क्यों हो सकता है।
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