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
सेल्फ-प्ले फ़ाइन-ट्यूनिंग
सेल्फ-प्ले फाइन-ट्यूनिंग एक मॉडल को अपने स्वयं के पिछले आउटपुट के खिलाफ प्रतिस्पर्धा करके या उससे सीखकर, अपना स्वयं का प्रशिक्षण संकेत उत्पन्न करके बेहतर बनाता है।
बुनियादी बातेंपरीक्षण-समय प्रशिक्षण
परीक्षण-समय प्रशिक्षण (टीटीटी) एक मॉडल को प्रशिक्षण के बाद जमे रहने के बजाय, भविष्यवाणी करते समय प्रत्येक नए इनपुट से सीखते रहने देता है।
बुनियादी बातेंग्रोकिंग और विलंबित सामान्यीकरण
ग्रोकिंग एक चौंकाने वाली घटना है जहां एक तंत्रिका नेटवर्क पहले अपने प्रशिक्षण डेटा को याद रखता है, लंबे समय तक लगभग शून्य सत्यापन सटीकता पर बैठता है, और फिर…
बुनियादी बातेंओवरफिटिंग और अंडरफिटिंग
ओवरफिटिंग तब होती है जब कोई मॉडल अपने प्रशिक्षण डेटा को याद रखता है और नए उदाहरणों पर विफल रहता है; अंडरफ़िटिंग तब होती है जब वास्तविक पैटर्न को पकड़ना बहुत आसान होता है।
बुनियादी बातेंनियमितीकरण
नियमितीकरण तकनीकों का एक सेट है जो जानबूझकर एक मॉडल को बाधित करता है ताकि यह प्रशिक्षण सेट को याद रखने के बजाय नए डेटा को सामान्यीकृत कर सके।
बुनियादी बातेंपश्चप्रचार
बैकप्रॉपैगेशन वह एल्गोरिदम है जो तंत्रिका नेटवर्क को कुशलतापूर्वक गणना करके अपनी गलतियों से सीखने देता है कि प्रत्येक वजन ने त्रुटि में कितना योगदान दिया।
बुनियादी बातेंक्रमिक अवतरण
ग्रेडिएंट डिसेंट एक अनुकूलन विधि है जो वास्तव में एक मॉडल के वजन को कम त्रुटि की ओर ले जाती है, एक समय में एक छोटा कदम।
बुनियादी बातेंहानि कार्य
हानि फ़ंक्शन वह एकल संख्या है जो एक मॉडल को बताती है कि उसकी भविष्यवाणियां कितनी गलत हैं, एक अस्पष्ट लक्ष्य को किसी ऐसी चीज़ में बदलना जिसे गणित अनुकूलित कर सके।
बुनियादी बातेंसक्रियण कार्य
सक्रियण फ़ंक्शन प्रत्येक न्यूरॉन के अंदर छोटे गैर-रेखीय द्वार होते हैं जो तंत्रिका नेटवर्क को केवल सीधी रेखाओं के बजाय जटिल, घुमावदार पैटर्न सीखने देते हैं।
बुनियादी बातेंकन्वेन्शनल न्यूरल नेटवर्क
कन्वेन्शनल न्यूरल नेटवर्क (सीएनएन) छवियों को समझने के लिए वर्कहॉर्स आर्किटेक्चर हैं।
बुनियादी बातेंआवर्तक तंत्रिका नेटवर्क
आवर्ती तंत्रिका नेटवर्क (आरएनएन) पाठ, भाषण और समय श्रृंखला जैसे अनुक्रमों को संभालने के लिए बनाए गए हैं।
बुनियादी बातेंजनरेटिव एडवरसैरियल नेटवर्क
जेनरेटिव एडवरसैरियल नेटवर्क (जीएएन) एक प्रतियोगिता में दो तंत्रिका नेटवर्क को एक-दूसरे के खिलाफ खड़ा करके यथार्थवादी नया डेटा बनाते हैं।
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