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
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।
यहां से प्रारंभ करें
प्रत्येक पाठ्यक्रम में स्पष्ट परिणाम, मैप की गई दक्षताएं, अभ्यास गतिविधियाँ और एक लागू कैपस्टोन शामिल हैं।
समझें कि एआई क्या है, सिस्टम कैसे सीखते हैं, वे कहां विफल होते हैं, और बिना प्रचार के दावों का न्याय कैसे करें।
गोपनीयता की रक्षा करते हुए, आउटपुट की जांच करते हुए और मानवीय जवाबदेही को संरक्षित करते हुए एआई का उत्पादक रूप से उपयोग करें।
कार्यस्थल उपयोग के मामलों का मूल्यांकन करें, सुरक्षित पायलट चलाएं, मूल्य मापें और जिम्मेदारीपूर्वक परिवर्तनों का संचार करें।
अधिकारों, इक्विटी, शासन, सुरक्षा और जनहित परिणामों के माध्यम से एआई प्रणालियों का विश्लेषण करें।
व्यावहारिक सिस्टम डिज़ाइन के माध्यम से भाषा मॉडल, पुनर्प्राप्ति, एजेंटों, मूल्यांकन, लागत और परिनियोजन सुरक्षा उपायों को समझें।
विषय ट्रैक
उस क्षेत्र में कूदें जिसकी आप परवाह करते हैं। प्रत्येक ट्रैक में कई सादे-अंग्रेजी गाइड होते हैं।
पूर्ण पुस्तकालय
1019 का 1019 गाइड दिखाए गए. ट्रैक के आधार पर फ़िल्टर करें या ऊपर खोजें।
ज्ञान आसवन एक छोटे 'छात्र' मॉडल को एक बड़े, सटीक 'शिक्षक' मॉडल की नकल करने के लिए प्रशिक्षित करता है।
तकनीकीविशेषज्ञों का मिश्रण (एमओई) एक मॉडल डिज़ाइन है जो एक नेटवर्क को कई विशिष्ट उप-नेटवर्क में विभाजित करता है और प्रति इनपुट केवल कुछ को सक्रिय करता है।
बुनियादी बातेंएंबेडिंग शब्दों, छवियों या अन्य डेटा को संख्याओं (वेक्टर) की सूची में बदल देती है ताकि समान चीजें उच्च-आयामी स्थान में एक साथ बंद हो जाएं।
बुनियादी बातेंटोकनाइजेशन वह कदम है जो पाठ को छोटे टुकड़ों में काटता है जिन्हें टोकन कहा जाता है, भाषा मॉडल वास्तव में इकाइयों को पढ़ता है और भविष्यवाणी करता है।
बुनियादी बातेंफ़ीचर इंजीनियरिंग कच्चे डेटा को सूचनात्मक इनपुट (फ़ीचर) में बदलने की कला है जो एक मॉडल को सीखने में मदद करती है।
तकनीकीमॉडल परिमाणीकरण एक तंत्रिका नेटवर्क की संख्या को कम बिट्स में संग्रहीत करके उसे छोटा कर देता है, इसलिए वही मॉडल तेजी से और छोटे हार्डवेयर पर चलता है।
तकनीकीफ़ेडरेटेड लर्निंग कई उपकरणों या संगठनों के कच्चे डेटा को एक ही स्थान पर एकत्र किए बिना एक साझा मॉडल को प्रशिक्षित करता है।
बुनियादी बातेंएक निर्णय वृक्ष फ़्लोचार्ट की तरह सरल हाँ/नहीं प्रश्नों की एक श्रृंखला पूछकर भविष्यवाणियाँ करता है।
बुनियादी बातेंसपोर्ट वेक्टर मशीन (एसवीएम) एक क्लासिक एल्गोरिदम है जो दो समूहों के बीच यथासंभव व्यापक सीमा खींचकर उन्हें अलग करता है।
बुनियादी बातेंआयामीता में कमी महत्वपूर्ण संरचना को बनाए रखते हुए डेटा को कई स्तंभों (विशेषताओं) से घटाकर कुछ तक सीमित कर देती है।
बुनियादी बातेंट्रांसफर लर्निंग एक बड़े डेटासेट पर पहले से ही प्रशिक्षित मॉडल का पुन: उपयोग करता है और इसे एक नए, संबंधित कार्य के लिए अनुकूलित करता है।
बुनियादी बातेंस्व-पर्यवेक्षित शिक्षण एक ऐसे कार्य का आविष्कार करके बिना लेबल वाले डेटा पर मॉडल को प्रशिक्षित करता है जिसका उत्तर डेटा के अंदर ही छिपा होता है।
जांचें कि आपने विषय प्रश्नोत्तरी के साथ क्या सीखा, फिर हमारे संरचित पाठ्यक्रमों का पता लगाएं या प्रमाणपत्र की दिशा में काम करें। प्रत्येक मार्गदर्शिका पढ़ने के लिए निःशुल्क रहती है।