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शुरुआती लोगों के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता - एक पाठ्यक्रम

शुरुआती लोगों के लिए AI - @girlie_mac द्वारा स्केच

कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) की दुनिया को हमारे 12-सप्ताह, 24-पाठ वाले पाठ्यक्रम के साथ खोजें! इसमें व्यावहारिक पाठ, क्विज़ और प्रयोगशालाएं शामिल हैं। यह पाठ्यक्रम शुरुआती लोगों के लिए अनुकूल है और इसमें TensorFlow और PyTorch जैसे उपकरणों के साथ-साथ AI में नैतिकता भी शामिल है।

🌐 बहुभाषी समर्थन

GitHub Action के माध्यम से समर्थित (स्वचालित और हमेशा अद्यतन)

French | Spanish | German | Russian | Arabic | Persian (Farsi) | Urdu | Chinese (Simplified) | Chinese (Traditional, Macau) | Chinese (Traditional, Hong Kong) | Chinese (Traditional, Taiwan) | Japanese | Korean | Hindi | Bengali | Marathi | Nepali | Punjabi (Gurmukhi) | Portuguese (Portugal) | Portuguese (Brazil) | Italian | Polish | Turkish | Greek | Thai | Swedish | Danish | Norwegian | Finnish | Dutch | Hebrew | Vietnamese | Indonesian | Malay | Tagalog (Filipino) | Swahili | Hungarian | Czech | Slovak | Romanian | Bulgarian | Serbian (Cyrillic) | Croatian | Slovenian | Ukrainian | Burmese (Myanmar)

यदि आप अतिरिक्त अनुवाद चाहते हैं, तो समर्थित भाषाओं की सूची यहां उपलब्ध है।

समुदाय से जुड़ें

आप क्या सीखेंगे

पाठ्यक्रम का माइंडमैप

इस पाठ्यक्रम में, आप सीखेंगे:

• कृत्रिम बुद्धिमत्ता के विभिन्न दृष्टिकोण, जिसमें "पुराने" प्रतीकात्मक दृष्टिकोण शामिल हैं, जैसे ज्ञान प्रतिनिधित्व और तर्क (GOFAI)।
• न्यूरल नेटवर्क और डीप लर्निंग, जो आधुनिक AI के केंद्र में हैं। हम इन महत्वपूर्ण विषयों के पीछे के विचारों को TensorFlow और PyTorch जैसे लोकप्रिय फ्रेमवर्क्स के कोड के माध्यम से समझाएंगे।
• छवियों और पाठ के साथ काम करने के लिए न्यूरल आर्किटेक्चर। हम हाल के मॉडलों को कवर करेंगे लेकिन अत्याधुनिक तकनीकों में थोड़ी कमी हो सकती है।
• कम लोकप्रिय AI दृष्टिकोण, जैसे जेनेटिक एल्गोरिदम और मल्टी-एजेंट सिस्टम्स।

इस पाठ्यक्रम में हम क्या कवर नहीं करेंगे:

इस पाठ्यक्रम के लिए सभी अतिरिक्त संसाधन हमारे Microsoft Learn संग्रह में खोजें

• व्यवसाय में AI का उपयोग करने के व्यावसायिक मामले। इसके लिए, व्यवसाय उपयोगकर्ताओं के लिए AI का परिचय या AI बिजनेस स्कूल पर विचार करें।
• क्लासिक मशीन लर्निंग, जिसे हमारे शुरुआती लोगों के लिए मशीन लर्निंग पाठ्यक्रम में अच्छी तरह से वर्णित किया गया है।
• कॉग्निटिव सर्विसेज का उपयोग करके व्यावहारिक AI अनुप्रयोग। इसके लिए, Generative AI with Azure OpenAI Service जैसे मॉड्यूल से शुरुआत करें।
• क्लाउड फ्रेमवर्क्स, जैसे Azure Machine Learning।
• संवादी AI और चैट बॉट्स। इसके लिए Create conversational AI solutions पर विचार करें।
• डीप लर्निंग के पीछे गहन गणित। इसके लिए, Deep Learning पुस्तक की सिफारिश की जाती है।

क्लाउड में AI के लिए एक सरल परिचय के लिए, Get started with artificial intelligence on Azure पर विचार करें।

सामग्री

	पाठ लिंक	PyTorch/Keras/TensorFlow	प्रयोगशाला
0	पाठ्यक्रम सेटअप	अपना विकास वातावरण सेट करें
I	AI का परिचय
01	AI का परिचय और इतिहास	-	-
II	प्रतीकात्मक AI
02	ज्ञान प्रतिनिधित्व और विशेषज्ञ प्रणाली	विशेषज्ञ प्रणाली / ऑन्टोलॉजी /कॉन्सेप्ट ग्राफ
III	न्यूरल नेटवर्क का परिचय
03	परसेप्ट्रॉन	नोटबुक	प्रयोगशाला
04	मल्टी-लेयर्ड परसेप्ट्रॉन और अपना फ्रेमवर्क बनाना	नोटबुक	प्रयोगशाला
05	फ्रेमवर्क्स (PyTorch/TensorFlow) और ओवरफिटिंग का परिचय	PyTorch / Keras / TensorFlow	प्रयोगशाला
IV	कंप्यूटर विज़न	PyTorch / TensorFlow	Microsoft Azure पर कंप्यूटर विज़न का अन्वेषण करें
06	कंप्यूटर विज़न का परिचय। OpenCV	नोटबुक	प्रयोगशाला
07	कन्वोल्यूशनल न्यूरल नेटवर्क्स और CNN आर्किटेक्चर	PyTorch /TensorFlow	प्रयोगशाला
08	प्री-ट्रेंड नेटवर्क्स और ट्रांसफर लर्निंग और ट्रेनिंग ट्रिक्स	PyTorch / TensorFlow	प्रयोगशाला
09	ऑटोएन्कोडर्स और VAEs	PyTorch / TensorFlow
10	जेनरेटिव एडवर्सेरियल नेटवर्क्स और आर्टिस्टिक स्टाइल ट्रांसफर	PyTorch / TensorFlow
11	ऑब्जेक्ट डिटेक्शन	TensorFlow	प्रयोगशाला
12	सेमांटिक सेगमेंटेशन। U-Net	PyTorch / TensorFlow
V	नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग	PyTorch /TensorFlow	Microsoft Azure पर नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग का अन्वेषण करें
13	टेक्स्ट रिप्रेजेंटेशन। Bow/TF-IDF	PyTorch / TensorFlow
14	सेमांटिक वर्ड एम्बेडिंग्स। Word2Vec और GloVe	PyTorch / TensorFlow
15	लैंग्वेज मॉडलिंग। अपने एम्बेडिंग्स को ट्रेन करें	PyTorch / TensorFlow	प्रयोगशाला
16	रिकरेंट न्यूरल नेटवर्क्स	PyTorch / TensorFlow
17	जेनरेटिव रिकारेंट नेटवर्क्स	PyTorch / TensorFlow	प्रयोगशाला
18	ट्रांसफॉर्मर्स। BERT.	PyTorch /TensorFlow
19	नेम्ड एंटिटी रिकग्निशन	TensorFlow	प्रयोगशाला
20	लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स, प्रॉम्प्ट प्रोग्रामिंग और फ्यू-शॉट टास्क्स	PyTorch
VI	अन्य AI तकनीकें
21	जेनेटिक एल्गोरिदम	नोटबुक
22	डीप रिइंफोर्समेंट लर्निंग	PyTorch /TensorFlow	प्रयोगशाला
23	मल्टी-एजेंट सिस्टम्स
VII	AI नैतिकता
24	AI नैतिकता और जिम्मेदार AI	Microsoft Learn: जिम्मेदार AI सिद्धांत
IX	अतिरिक्त
25	मल्टी-मोडल नेटवर्क्स, CLIP और VQGAN	नोटबुक

प्रत्येक पाठ में शामिल है

• पूर्व-पढ़ाई सामग्री
• निष्पादन योग्य Jupyter नोटबुक्स, जो अक्सर फ्रेमवर्क (PyTorch या TensorFlow) के लिए विशिष्ट होती हैं। निष्पादन योग्य नोटबुक में बहुत सारा सैद्धांतिक सामग्री भी होती है, इसलिए विषय को समझने के लिए आपको कम से कम एक संस्करण (PyTorch या TensorFlow) को पढ़ना होगा।
• प्रयोगशालाएं, जो कुछ विषयों के लिए उपलब्ध हैं, आपको सीखी गई सामग्री को किसी विशिष्ट समस्या पर लागू करने का अवसर देती हैं।
• कुछ अनुभागों में MS Learn मॉड्यूल्स के लिंक शामिल हैं, जो संबंधित विषयों को कवर करते हैं।

शुरुआत करें

• हमने आपके विकास पर्यावरण को सेटअप करने में मदद के लिए एक सेटअप पाठ बनाया है।
• शिक्षकों के लिए, हमने आपके लिए एक पाठ्यक्रम सेटअप पाठ भी बनाया है!
• VSCode या Codepace में कोड कैसे चलाएं

इन चरणों का पालन करें:

रिपॉजिटरी को फोर्क करें: इस पेज के ऊपर-दाईं ओर "Fork" बटन पर क्लिक करें।

रिपॉजिटरी को क्लोन करें: git clone https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners.git

इस रिपॉजिटरी को बाद में आसानी से खोजने के लिए इसे स्टार (🌟) करना न भूलें।

अन्य शिक्षार्थियों से मिलें

हमारे आधिकारिक AI Discord सर्वर से जुड़ें, इस कोर्स को लेने वाले अन्य शिक्षार्थियों से मिलने और नेटवर्क बनाने के लिए और सहायता प्राप्त करने के लिए।

यदि आपके पास उत्पाद प्रतिक्रिया या प्रश्न हैं, तो हमारे Azure AI Foundry डेवलपर फोरम पर जाएं।

क्विज़

क्विज़ के बारे में एक नोट: सभी क्विज़ Quiz-app फ़ोल्डर में etc\quiz-app में संग्रहीत हैं, या ऑनलाइन यहां उपलब्ध हैं। इन्हें पाठों के भीतर से जोड़ा गया है। क्विज़ ऐप को स्थानीय रूप से चलाया जा सकता है या Azure पर डिप्लॉय किया जा सकता है; quiz-app फ़ोल्डर में दिए गए निर्देशों का पालन करें। इन्हें धीरे-धीरे स्थानीय भाषाओं में अनुवादित किया जा रहा है।

मदद चाहिए

क्या आपके पास सुझाव हैं या आपने वर्तनी या कोड में त्रुटियां पाई हैं? एक मुद्दा उठाएं या एक पुल अनुरोध बनाएं।

विशेष धन्यवाद

• ✍️ मुख्य लेखक: Dmitry Soshnikov, पीएचडी
• 🔥 संपादक: Jen Looper, पीएचडी
• 🎨 स्केच नोट इलस्ट्रेटर: Tomomi Imura
• ✅ क्विज़ निर्माता: Lateefah Bello, MLSA
• 🙏 मुख्य योगदानकर्ता: Evgenii Pishchik

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• जावास्क्रिप्ट के साथ जनरेटिव एआई
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• शुरुआती के लिए IoT
• शुरुआती के लिए XR विकास
• एजेंटिक उपयोग के लिए GitHub Copilot में महारत हासिल करना
• C#/.NET डेवलपर्स के लिए GitHub Copilot में महारत हासिल करना
• अपना खुद का Copilot एडवेंचर चुनें

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अस्वीकरण:
यह दस्तावेज़ AI अनुवाद सेवा Co-op Translator का उपयोग करके अनुवादित किया गया है। जबकि हम सटीकता के लिए प्रयासरत हैं, कृपया ध्यान दें कि स्वचालित अनुवाद में त्रुटियां या अशुद्धियां हो सकती हैं। मूल भाषा में उपलब्ध मूल दस्तावेज़ को प्रामाणिक स्रोत माना जाना चाहिए। महत्वपूर्ण जानकारी के लिए, पेशेवर मानव अनुवाद की सिफारिश की जाती है। इस अनुवाद के उपयोग से उत्पन्न किसी भी गलतफहमी या गलत व्याख्या के लिए हम उत्तरदायी नहीं हैं।