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
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84 का 1019 गाइड दिखाए गए. ट्रैक के आधार पर फ़िल्टर करें या ऊपर खोजें।
बुनियादी बातें
Meta-सीखना
Meta-सीखना, या 'सीखना सीखना', मॉडलों को केवल कुछ उदाहरणों से बिल्कुल नए कार्यों के लिए जल्दी से अनुकूलित करने के लिए प्रशिक्षित करता है।
बुनियादी बातेंएन्सेम्बल मेथड्स और ग्रेडिएंट बूस्टिंग
एन्सेम्बल विधियाँ कई सरल मॉडलों को जोड़ती हैं इसलिए समूह किसी एक मॉडल की तुलना में बेहतर भविष्यवाणियाँ करता है।
बुनियादी बातेंबायेसियन डीप लर्निंग
बायेसियन डीप लर्निंग एक तंत्रिका नेटवर्क के वजन को निश्चित संख्याओं के बजाय संभाव्यता वितरण के रूप में मानता है, इसलिए मॉडल कह सकता है कि यह कितना आश्वस्त है।
बुनियादी बातेंपाठ्यचर्या सीखना
पाठ्यचर्या शिक्षण एआई मॉडल को यादृच्छिक क्रम में डेटा फीड करने के बजाय जानबूझकर क्रम में उदाहरणों पर प्रशिक्षित करता है - पहले आसान, बाद में कठिन।
बुनियादी बातेंतंत्रिका वास्तुकला खोज
न्यूरल आर्किटेक्चर सर्च (एनएएस) तंत्रिका नेटवर्क संरचनाओं के डिजाइन को स्वचालित करता है - एल्गोरिदम को, मनुष्यों को नहीं, यह तय करने देता है कि कितनी परतें, कौन से संचालन...
बुनियादी बातेंनिरंतर सीखना और विनाशकारी विस्मृति
निरंतर सीखना एआई को समय के साथ नए कार्यों की एक श्रृंखला में प्रशिक्षित करने का लक्ष्य है, जो वह पहले से जानता है उसे मिटाए बिना।
बुनियादी बातेंवैरिएशनल ऑटोएन्कोडर्स
वेरिएशनल ऑटोएन्कोडर्स (वीएई) जेनरेटिव न्यूरल नेटवर्क हैं जो डेटा को एक सहज, संभाव्य अव्यक्त स्थान में संपीड़ित करना सीखते हैं और फिर पुनर्निर्माण करते हैं…
बुनियादी बातेंराज्य अंतरिक्ष मॉडल और मांबा
राज्य अंतरिक्ष मॉडल (एसएसएम) अनुक्रम मॉडल हैं जो एक संपीड़ित छिपी हुई स्थिति के माध्यम से जानकारी को आगे ले जाते हैं, इसके बजाय अनुक्रम लंबाई के साथ रैखिक रूप से स्केलिंग करते हैं...
बुनियादी बातेंग्राफ तंत्रिका नेटवर्क
ग्राफ न्यूरल नेटवर्क (जीएनएन) ऐसे मॉडल हैं जो ग्राफ-संरचित डेटा पर सीधे सीखते हैं - किनारों से जुड़े नोड्स - जानकारी को पारित और एकत्रित करके ...
बुनियादी बातेंमल्टी-एजेंट सुदृढीकरण सीखना
मल्टी-एजेंट रीइन्फोर्समेंट लर्निंग (एमएआरएल) कई शिक्षण एजेंटों को प्रशिक्षित करता है जो एक वातावरण साझा करते हैं, प्रत्येक अपने व्यवहार को अनुकूलित करता है जबकि अन्य भी अनुकूलन करते हैं।
बुनियादी बातेंसक्रिय सीखना
सक्रिय शिक्षण एक प्रशिक्षण रणनीति है जहां मॉडल स्वयं चुनता है कि मानव को आगे कौन से गैर-लेबल वाले उदाहरणों को लेबल करना चाहिए।
बुनियादी बातेंडेटा संवर्धन
डेटा संवर्द्धन कृत्रिम रूप से मौजूदा उदाहरणों की संशोधित प्रतियां बनाकर एक प्रशिक्षण सेट का विस्तार करता है - जैसे छवियों को फ़्लिप करना या क्रॉप करना।
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