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
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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
पार सत्यापन
क्रॉस-वैलिडेशन यह अनुमान लगाने के लिए एक पुन: नमूनाकरण तकनीक है कि कोई मॉडल अनदेखे डेटा को कितनी अच्छी तरह सामान्यीकृत करेगा।
बुनियादी बातेंपरिशुद्धता और स्मरण
क्लासिफायर के मूल्यांकन के लिए परिशुद्धता और रिकॉल दो पूरक मेट्रिक्स हैं, खासकर जब कक्षाएं असंतुलित होती हैं।
बुनियादी बातेंदोहरी वंश घटना
डबल डिसेंट एक आश्चर्यजनक अवलोकन है कि जैसे-जैसे एक मॉडल बड़ा होता जाता है, परीक्षण त्रुटि पहले 'इंटरपोलेशन थ्रेशोल्ड' के पास खराब हो जाती है, लेकिन फिर बेहतर हो जाती है...
बुनियादी बातेंतंत्रिका स्पर्शरेखा कर्नेल सिद्धांत
न्यूरल टैंगेंट कर्नेल (एनटीके) एक गणितीय उपकरण है जो दर्शाता है कि असीम रूप से विस्तृत तंत्रिका नेटवर्क एक विशिष्ट, निश्चित कर्नेल विधि की तरह व्यवहार करते हैं...
बुनियादी बातेंलॉटरी टिकट परिकल्पना
लॉटरी टिकट परिकल्पना कहती है कि एक बड़े, बेतरतीब ढंग से आरंभ किए गए तंत्रिका नेटवर्क के अंदर एक छोटा सबनेटवर्क छिपा होता है - एक 'जीतने वाला टिकट' - जो प्रशिक्षित होता है...
बुनियादी बातेंतंत्रिका नेटवर्क के लिए स्केलिंग कानून
स्केलिंग कानून अनुभवजन्य सूत्र हैं जो दिखाते हैं कि जैसे-जैसे आप मॉडल आकार, डेटासेट आकार और गणना बढ़ाते हैं, तंत्रिका नेटवर्क का नुकसान अनुमानित रूप से कम हो जाता है।
बुनियादी बातेंचिनचिला कंप्यूट-इष्टतम प्रशिक्षण
चिनचिला 2022 डीपमाइंड ने पाया है कि अधिकांश बड़े भाषा मॉडल बुरी तरह प्रशिक्षित थे: एक निश्चित गणना बजट के लिए आपको मापदंडों को मापना चाहिए...
बुनियादी बातेंआरएलएचएफ में समूहीकृत पुरस्कार सामान्यीकरण
समूहीकृत इनाम सामान्यीकरण एक ही संकेत पर प्रतिक्रियाओं के एक बैच के भीतर एक मॉडल के पुरस्कारों को मानकीकृत करता है, शोर स्कोर को एक स्थिर प्रशिक्षण में बदल देता है ...
बुनियादी बातेंविश्व मॉडल और सीखे हुए सिमुलेटर
विश्व मॉडल एक तंत्रिका नेटवर्क है जो भविष्यवाणी करना सीखता है कि समय के साथ वातावरण कैसे बदलता है, जिससे एआई को कार्य करने से पहले भविष्य के परिणामों की 'कल्पना' करने की सुविधा मिलती है।
बुनियादी बातेंवरीयता अनुकूलन में लंबाई सामान्यीकरण
लंबाई सामान्यीकरण वरीयता-ट्यूनिंग उद्देश्यों को समायोजित करता है ताकि मॉडल केवल लंबे उत्तर लिखकर अनुमोदन प्राप्त करना बंद कर दें।
बुनियादी बातेंब्रैडली-टेरी रिवार्ड मॉडलिंग
ब्रैडली-टेरी मॉडल जोड़ीवार तुलनाओं (ए बीट्स बी) को संख्यात्मक अंकों में बदलने के लिए एक सदी पुरानी सांख्यिकीय पद्धति है।
बुनियादी बातेंपुनरावृत्तीय डीपीओ और ऑनलाइन वरीयता ट्यूनिंग
इटरेटिव डीपीओ बार-बार ताजा प्रतिक्रियाएं उत्पन्न करके, उन्हें रैंकिंग देकर और प्रत्येक नए जोड़े पर ट्यूनिंग करके एक भाषा मॉडल को मानव या एआई प्राथमिकताओं में संरेखित करता है ...
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