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
तकनीकी मार्गदर्शकहमेशा के लिए मुफ़्त.
177 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।
177निःशुल्क मार्गदर्शक
1विषय ट्रैक
~2 minप्रति गाइड
~6hपढ़ने 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
177 का 1019 गाइड दिखाए गए. ट्रैक के आधार पर फ़िल्टर करें या ऊपर खोजें।
तकनीकी
अनुक्रम मॉडल में शिक्षक को बाध्य करना
टीचर फ़ोर्सिंग अनुक्रम मॉडल के लिए एक प्रशिक्षण चाल है जहां वास्तविक पिछले टोकन को, मॉडल का अपना अनुमान नहीं, अगले इनपुट के रूप में फीड किया जाता है।
तकनीकीअनुसूचित नमूनाकरण और एक्सपोज़र पूर्वाग्रह
एक्सपोज़र पूर्वाग्रह वह अंतर है जो तब प्रकट होता है जब एक मॉडल को केवल सही उपसर्गों पर प्रशिक्षित किया जाता है, अनुमान के अनुसार, अपने स्वयं के अपूर्ण आउटपुट पर शर्त लगानी होती है।
तकनीकीअसंतुलित जांच के लिए फोकल हानि
फोकल लॉस एक संशोधित लॉस फ़ंक्शन है जो आसान उदाहरणों को कम करता है ताकि एक डिटेक्टर कठिन, दुर्लभ उदाहरणों पर ध्यान केंद्रित कर सके।
तकनीकीपरीक्षण-समय वृद्धि
टेस्ट-टाइम ऑग्मेंटेशन (टीटीए) एक ही इनपुट के कई परिवर्तित संस्करणों पर एक प्रशिक्षित मॉडल चलाता है और भविष्यवाणियों का औसत निकालता है।
तकनीकीनकारात्मक नमूनाकरण और शोर विरोधाभासी अनुमान
नकारात्मक नमूनाकरण और शोर कंट्रास्टिव अनुमान (एनसीई) ऐसी तरकीबें हैं जो मॉडलों को महंगे पूर्ण सॉफ्टमैक्स की गणना किए बिना विशाल शब्दावलियों पर सीखने देती हैं।
तकनीकीइन्फोएनसीई और सिमसीएलआर उद्देश्य
InfoNCE एक विरोधाभासी हानि है जो एक मॉडल को मेल खाने वाली जोड़ियों को एक साथ खींचने और बेमेल जोड़ियों को एम्बेडिंग स्पेस में अलग करना सिखाती है।
तकनीकीस्टोकेस्टिक वज़न औसत
स्टोकेस्टिक वेट एवरेजिंग (एसडब्ल्यूए) केवल अंतिम को बनाए रखने के बजाय प्रशिक्षण में देर से कई बिंदुओं से मॉडल के वजन का एक साधारण औसत लेता है ...
तकनीकीलुकहेड और लायन ऑप्टिमाइज़र
लुकहेड और लायन तंत्रिका-नेटवर्क अनुकूलन पर दो आधुनिक मोड़ हैं।
तकनीकीमिक्सअप और कटमिक्स ऑग्मेंटेशन
मिक्सअप और कटमिक्स डेटा-संवर्द्धन विधियां हैं जो दो छवियों और उनके लेबलों को मिश्रित करके नए प्रशिक्षण उदाहरण बनाती हैं।
तकनीकीऑनलाइन और हार्ड नेगेटिव माइनिंग
कठिन नकारात्मक खनन मॉडल को पहले से ही प्राप्त आसान उदाहरणों पर प्रयास बर्बाद करने के बजाय प्रशिक्षित करने के लिए सबसे जानकारीपूर्ण, कठिन-से-पहचानने वाले उदाहरणों को चुनता है...
तकनीकीकैप्सूल नेटवर्क
कैप्सूल नेटवर्क एक तंत्रिका वास्तुकला है जो न्यूरॉन्स को 'कैप्सूल' में समूहित करता है जो किसी सुविधा के मौजूद होने और उसकी स्थिति दोनों को एन्कोडिंग करने वाले वेक्टर को आउटपुट करता है...
तकनीकीइको स्टेट नेटवर्क और रिजर्वायर कंप्यूटिंग
रिज़र्वेयर कंप्यूटिंग आवर्ती नेटवर्क को प्रशिक्षित करने के लिए एक चतुर शॉर्टकट है: न्यूरॉन्स के एक बड़े, बेतरतीब ढंग से जुड़े 'रिज़र्वोअर' को स्थिर छोड़ दें और केवल प्रशिक्षित करें...
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