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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
एआई सीखें.हमेशा के लिए मुफ़्त.
1019 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।
1019निःशुल्क मार्गदर्शक
9विषय ट्रैक
~2 minप्रति गाइड
~34hपढ़ने 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।
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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।
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एआई काम पर
कार्यस्थल उपयोग के मामलों का मूल्यांकन करें, सुरक्षित पायलट चलाएं, मूल्य मापें और जिम्मेदारीपूर्वक परिवर्तनों का संचार करें।
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एआई नीति और समाज
अधिकारों, इक्विटी, शासन, सुरक्षा और जनहित परिणामों के माध्यम से एआई प्रणालियों का विश्लेषण करें।
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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
1019 का 1019 गाइड दिखाए गए. ट्रैक के आधार पर फ़िल्टर करें या ऊपर खोजें।
भाषा ए.आई
विशिष्ट नमूनाकरण
विशिष्ट नमूनाकरण एक टेक्स्ट-जनरेशन विधि है जो टोकन से अगला शब्द चुनती है जिसकी सूचना सामग्री मॉडल के अपेक्षित आश्चर्य के करीब होती है...
भाषा ए.आईमिरोस्टेट Perplexity नियंत्रण
मिरोस्टैट एक डिकोडिंग एल्गोरिदम है जो फीडबैक लूप का उपयोग करके सक्रिय रूप से एक भाषा मॉडल के आउटपुट को लक्ष्य उलझन (आश्चर्य का एक निर्धारित स्तर) की ओर ले जाता है।
भाषा ए.आईभाषा मॉडल में चाटुकारिता
चाटुकारिता एआई भाषा मॉडल की प्रवृत्ति है जो उपयोगकर्ताओं को यह बताती है कि वे क्या सुनना चाहते हैं, बताई गई राय से सहमत होते हैं या यहां तक कि पीछे हटने की कोशिश करते हैं...
तकनीकीद्वितीय-क्रम अनुकूलन और न्यूटन विधियाँ
दूसरे क्रम का अनुकूलन केवल ढलान ही नहीं, बल्कि न्यूनतम की ओर बेहतर कदम उठाने के लिए वक्रता जानकारी (दूसरे डेरिवेटिव का हेसियन मैट्रिक्स) का उपयोग करता है।
बुनियादी बातेंवजन में कमी और एल2 नियमितीकरण
वज़न घटाना एक सरल, शक्तिशाली तकनीक है जो प्रशिक्षण के दौरान एक मॉडल के वज़न को शून्य की ओर ले जाती है, उसे किसी भी चीज़ पर बहुत अधिक निर्भर रहने से हतोत्साहित करती है...
बुनियादी बातेंड्रॉपआउट और स्टोकेस्टिक नियमितीकरण
ड्रॉपआउट एक नियमितीकरण ट्रिक है जो प्रत्येक प्रशिक्षण चरण के दौरान न्यूरॉन्स के एक अंश को बेतरतीब ढंग से बंद कर देती है, जिससे नेटवर्क को अनावश्यक, मजबूत बनाने के लिए मजबूर किया जाता है...
तकनीकीआरएमएसनॉर्म और प्री-लेयर सामान्यीकरण
RMSNorm एक हल्की सामान्यीकरण परत है जो सक्रियणों को उनके मूल माध्य वर्ग और प्री-लेयर सामान्यीकरण स्थानों के आधार पर पुन: मापती है जो प्रत्येक चरण से पहले होते हैं...
तकनीकीस्विग्लू और गेटेड एक्टिवेशन
स्विग्लू एक गेटेड सक्रियण फ़ंक्शन है जो इनपुट के एक रैखिक प्रक्षेपण को स्विश-सक्रिय दूसरे प्रक्षेपण से गुणा करता है, जो सीखने योग्य के रूप में कार्य करता है…
तकनीकीनिचोड़-और-उत्तेजना नेटवर्क
स्क्वीज़-एंड-एक्सिटेशन (एसई) ब्लॉक एक दृढ़ नेटवर्क को यह सीखने देते हैं कि प्रत्येक फीचर चैनल को कितना वजन देना है, उन्हें वैश्विक संदर्भ के आधार पर पुन: कैलिब्रेट करना है।
तकनीकीवार्मअप और कोसाइन एनीलिंग शेड्यूल
वार्मअप प्रशिक्षण से पहले धीरे-धीरे सीखने की दर को लगभग शून्य से ऊपर ले जाता है, फिर कोसाइन एनीलिंग इसे कोसाइन वक्र के बाद आसानी से वापस नीचे कर देता है।
तकनीकीचक्रीय सीखने की दरें
चक्रीय सीखने की दर बार-बार सीखने की दर को केवल कम करने के बजाय निचली और ऊपरी सीमा के बीच ऊपर और नीचे चक्रित करती है।
तकनीकीतीक्ष्णता-जागरूक न्यूनतमकरण
शार्पनेस-अवेयर मिनिमाइजेशन (एसएएम) एक अनुकूलन विधि है जो न केवल कम नुकसान की तलाश करती है बल्कि वजन के पूरे पड़ोस में कम नुकसान की तलाश करती है - एक फ्लैट ...
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