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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
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तकनीकी
रैखिक जांच और जमे हुए फ़ीचर मूल्यांकन
रैखिक जांच नेटवर्क को फ्रीज करके और शीर्ष पर केवल एक सरल रैखिक क्लासिफायरियर को प्रशिक्षित करके परीक्षण करती है कि पूर्व-प्रशिक्षित मॉडल का आंतरिक प्रतिनिधित्व कितना अच्छा है।
भाषा ए.आईसट्टा नमूनाकरण सत्यापन
सट्टा नमूनाकरण एक छोटे 'ड्राफ्ट' मॉडल को कई टोकन आगे का अनुमान लगाने की अनुमति देकर बड़े भाषा मॉडल निर्माण को गति देता है, फिर बड़े मॉडल को सत्यापित करता है ...
भाषा ए.आईएन्ट्रॉपी-आधारित नमूनाकरण
एन्ट्रॉपी-आधारित नमूनाकरण यह बताता है कि एलएलएम उस समय मॉडल कितना अनिश्चित है, इसके आधार पर अपना अगला टोकन कैसे चुनता है।
तकनीकीडेंसनेट और डेंस कनेक्टिविटी
DenseNet एक कनवल्शनल नेटवर्क है जहां प्रत्येक परत इनपुट के रूप में सभी पूर्ववर्ती परतों के फीचर मैप प्राप्त करती है।
तकनीकीबॉटलनेक आर्किटेक्चर
एक टोंटी आर्किटेक्चर डेटा को फिर से विस्तारित करने से पहले एक संकीर्ण मध्यवर्ती परत के माध्यम से निचोड़ता है, जिससे नेटवर्क को कॉम्पैक्ट, कुशल सीखने के लिए मजबूर होना पड़ता है…
तकनीकीक्रमिक संचय
ग्रेडिएंट संचयन आपको अपडेट करने से पहले कई छोटे मिनी-बैचों पर ग्रेडिएंट्स को जोड़कर सीमित जीपीयू मेमोरी पर एक बड़े बैच आकार का अनुकरण करने देता है…
बुनियादी बातेंजल्दी रुकना
प्रारंभिक रोक एक नियमितीकरण तकनीक है जो मॉडल प्रशिक्षण को उस क्षण रोक देती है जब रुके हुए सत्यापन डेटा पर प्रदर्शन में सुधार होना बंद हो जाता है।
तकनीकीअनुक्रम 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।
बुनियादी बातेंमोमेंटम के साथ स्टोकेस्टिक ग्रेडिएंट डिसेंट
मोमेंटम ग्रेडिएंट डिसेंट का एक बदलाव है जो पिछले ग्रेडिएंट्स के रनिंग औसत को जमा करता है, जिससे ऑप्टिमाइज़ेशन घाटियों और नमी के माध्यम से तेजी से आगे बढ़ता है...
बुनियादी बातेंनेस्टरोव त्वरित ढाल
नेस्टरोव एक्सेलेरेटेड ग्रैडिएंट (एनएजी) गति का एक स्मार्ट रूप है जो ग्रेडिएंट की गणना करने से पहले आगे की ओर देखता है, इसे एक सुधारात्मक रूप देता है।
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