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शुरुआती लोगों के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता - एक पाठ्यक्रम

Sketchnote by @girlie_mac https://twitter.com/girlie_mac
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।

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Azure AI Discord

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

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

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

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अन्य शिक्षार्थियों से मिलें

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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

अन्य पाठ्यक्रम

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अस्वीकरण:
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