History

leestott 464396d431 🌐 Update translations via Co-op Translator		2025-08-24 10:52:15 +00:00
..
etc	🌐 Update translations via Co-op Translator	2025-08-24 10:52:15 +00:00
lessons	🌐 Update translations via Co-op Translator	2025-08-24 10:52:15 +00:00
README.md	🌐 Update translations via Co-op Translator	2025-08-24 10:52:15 +00:00
SECURITY.md	🌐 Update translations via Co-op Translator	2025-08-24 10:52:15 +00:00

README.md

शुरुआती लोगों के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता - एक पाठ्यक्रम


शुरुआती लोगों के लिए AI - @girlie_mac द्वारा स्केच नोट

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 टूल्स के साथ-साथ AI में नैतिकता भी शामिल है।

आप क्या सीखेंगे

पाठ्यक्रम का माइंडमैप

इस पाठ्यक्रम में, आप सीखेंगे:

कृत्रिम बुद्धिमत्ता के विभिन्न दृष्टिकोण, जिसमें ज्ञान प्रतिनिधित्व और तर्क के साथ "पुराने अच्छे" प्रतीकात्मक दृष्टिकोण (GOFAI) शामिल हैं।
न्यूरल नेटवर्क्स और डीप लर्निंग, जो आधुनिक AI के केंद्र में हैं। हम इन महत्वपूर्ण विषयों के पीछे के विचारों को दो सबसे लोकप्रिय फ्रेमवर्क - TensorFlow और PyTorch में कोड का उपयोग करके समझाएंगे।
छवियों और पाठ के साथ काम करने के लिए न्यूरल आर्किटेक्चर। हम हाल के मॉडलों को कवर करेंगे लेकिन अत्याधुनिक तकनीकों में थोड़े पीछे हो सकते हैं।
कम लोकप्रिय AI दृष्टिकोण, जैसे जेनेटिक एल्गोरिदम और मल्टी-एजेंट सिस्टम्स।

हम इस पाठ्यक्रम में क्या कवर नहीं करेंगे:

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

व्यवसाय में AI का उपयोग करने के व्यावसायिक मामले। Microsoft Learn पर व्यवसाय उपयोगकर्ताओं के लिए AI का परिचय या AI बिजनेस स्कूल, जो INSEAD के सहयोग से विकसित किया गया है, को लेने 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 बनाए गए व्यावहारिक AI अनुप्रयोग। इसके लिए, हम Microsoft Learn के विज़न, नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग, Azure OpenAI Service के साथ जनरेटिव AI और अन्य मॉड्यूल से शुरुआत करने की सिफारिश करते हैं।
विशिष्ट ML क्लाउड फ्रेमवर्क, जैसे Azure Machine Learning, Microsoft Fabric, या Azure Databricks। Azure Machine Learning के साथ मशीन लर्निंग समाधान बनाएं और संचालित करें और Azure Databricks के साथ मशीन लर्निंग समाधान बनाएं और संचालित करें लर्निंग पाथ्स का उपयोग करने पर विचार करें।
संवादी AI और चैट बॉट्स। इसके लिए एक अलग संवादी AI समाधान बनाएं लर्निंग पाथ है, और आप अधिक विवरण के लिए इस ब्लॉग पोस्ट का भी संदर्भ ले सकते हैं।
डीप लर्निंग के पीछे का गहन गणित। इसके लिए, हम Ian Goodfellow, Yoshua Bengio और Aaron Courville द्वारा लिखित Deep Learning की सिफारिश करेंगे, जो ऑनलाइन भी उपलब्ध है https://www.deeplearningbook.org/।

क्लाउड में AI विषयों के लिए एक सरल परिचय के लिए, आप Azure पर कृत्रिम बुद्धिमत्ता के साथ शुरुआत करें लर्निंग पाथ लेने पर विचार कर सकते हैं।

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 नेटवर्क्स 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	लैब
09	ऑटोएन्कोडर्स और VAEs	PyTorch / TensorFlow
10	जेनरेटिव एडवर्सेरियल नेटवर्क्स और आर्टिस्टिक स्टाइल ट्रांसफर	PyTorch / TensorFlow
11	ऑब्जेक्ट डिटेक्शन	TensorFlow	लैब
12	सेमांटिक सेगमेंटेशन. U-Net	PyTorch / TensorFlow
V	नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग	PyTorch /TensorFlow	Microsoft Azure पर नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग एक्सप्लोर 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	लैब
16	रिकरेंट न्यूरल नेटवर्क्स	PyTorch / TensorFlow
17	जेनरेटिव रिकरेंट नेटवर्क्स	PyTorch / TensorFlow	लैब
18	ट्रांसफॉर्मर्स. BERT.	PyTorch /TensorFlow
19	नेम्ड एंटिटी रिकग्निशन	TensorFlow	लैब
20	लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स, प्रॉम्प्ट प्रोग्रामिंग और फ्यू-शॉट टास्क्स	PyTorch
VI	अन्य AI तकनीकें
21	जेनेटिक एल्गोरिदम्स	Notebook
22	डीप रिइंफोर्समेंट लर्निंग	PyTorch /TensorFlow	लैब
23	मल्टी-एजेंट सिस्टम्स
VII	AI एथिक्स
24	AI एथिक्स और जिम्मेदार AI	Microsoft Learn: जिम्मेदार AI सिद्धांत
IX	एक्स्ट्रा
25	मल्टी-मोडल नेटवर्क्स, CLIP और VQGAN	Notebook

प्रत्येक पाठ में शामिल है

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

शुरुआत कैसे करें

हमने आपके विकास पर्यावरण को सेटअप करने में मदद करने 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:

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

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

इस रेपो को स्टार (🌟) करना न भूलें ताकि इसे बाद में आसानी से ढूंढ सकें।

अन्य शिक्षार्थियों से मिलें

हमारे आधिकारिक AI Discord सर्वर में शामिल हों ताकि आप इस कोर्स को लेने वाले अन्य शिक्षार्थियों से मिल सकें, नेटवर्क बना सकें और सहायता प्राप्त कर सकें।

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

क्विज़

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

मदद चाहिए

क्या आपके पास सुझाव हैं या आपने वर्तनी या कोड में त्रुटियां पाई हैं? एक समस्या 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

अन्य पाठ्यक्रम

हमारी टीम अन्य पाठ्यक्रम भी बनाती है! इन्हें देखें:

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 आधिकारिक 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।