artificial intelligence course में ऐसा क्या है जो लोग इसे सीखने के लिए उत्साहित रहते है | आइये जानते है artificial intelligence course क्या है और इसे कैसे सीखें , सीखने के बाद क्या – क्या लाभ है |
दोस्तों आपको कुछ साल पीछे लेकर चलते हैं। क्या आपको याद है कि आप Tour का plan कैसे बनाते थे, ठीक रास्ता कैसे ढूंढते थे, या मौसम के बारे में कैसे जानते थे? आपको किसी ऐसे व्यक्ति से पूछना होता था जो पहले से ही वहां मौजूद है, और वह भी Reliable और accurate नहीं होता था।
IBM के डीप ब्लू, जो humans के खिलाफ chess खेलने के लिए डिज़ाइन किया गया कंप्यूटर है, के बाद से AI ने एक लंबा सफर तय किया है। अब, अधिकांश लोग AI technology के बारे में जानते हैं और इसका उपयोग Occupations and daily life के विभिन्न पहलुओं में करते हैं, जैसे customer behavior की भविष्यवाणी करना, मौजूदा वर्कफ़्लो को बढ़ाना और विभिन्न प्रश्नों को हल करना।
जिस moment से हम जागते हैं और सोने से पहले नेटफ्लिक्स की recommendations की गई मूवी देखते हैं, हम AI का बहुत ज्यादा उपयोग कर रहे होते हैं।
तो, AI क्या है? AI कैसे काम करता है? AI technology का समर्थन करने वाले various components कौन से हैं? हम इस ब्लॉग में इन सभी सवालों के जवाब देंगे।
Artificial intelligence क्या है? (What is AI in Hindi?)
artificial intelligence course computer science का एक फील्ड है जो ऐसी Machines and Software बनाने पर concentrated है जो ऐसे कार्य कर सकते हैं जिनके लिए आमतौर पर human intelligence की आवश्यकता होती है। कल्पना कीजिए कि आप एक कंप्यूटर या प्रोग्राम को एक इंसान की तरह सोचने, सीखने और निर्णय लेने की क्षमता दे रहे हैं, तो आप AI की concept के करीब पहुंच रहे हैं।
artificial intelligence course (आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस फ्री में सीखो )
AI notifications को संसाधित कर सकता है, समस्याओं का समाधान कर सकता है, निर्णय प्राप्त कर सकता है और अनुभव से भी शिक्षा प्राप्त कर सकता है। AI के सबसे महत्वपूर्ण पहलुओं में से एक है डेटा से सीखना और समय के साथ सुधारने की क्षमता। AI सिस्टम भारी मात्रा में जानकारी का विश्लेषण कर सकते हैं, पैटर्न खोज सकते हैं और इस ज्ञान का उपयोग करके बेहतर निर्णय या भविष्यवाणियाँ कर सकते हैं।
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के उदाहरण(Example of Artificial intelligence)
AI को विभिन्न डोमेन में लागू किया जाता है और इसमें प्रैक्टिकल एप्लीकेशन की एक वाइड रेंज होती है। यहां कार्रवाई में AI के कुछ उदाहरण दिए गए हैं:-
• वर्चुअल असिस्टेंट्स
ऐप्पल के सिरी, अमेज़ॅन के Alexa और गूगल असिस्टेंट जैसे वर्चुअल असिस्टेंट सवालों के जवाब देने, कार्य करने और उपयोगकर्ताओं को जानकारी प्रदान करने के लिए नैचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग और भाषा पहचान का उपयोग करते हैं।
• रिकॉमेंडेशन सिस्टम
Netflix और अमेज़ॅन जैसी सेवाएं यूजर व्यवहार के अनुरूप फिल्म्स, प्रोडक्ट्स या कंटेंट की सिफारिश करने के लिए उपयोगकर्ता के बिहेवियर और पसंद का विश्लेषण करने के लिए Ai Algorithm का उपयोग करती हैं।
• चैटबॉट्स
चैटबोट के साथ टेक्स्ट या साउंड आधारित बातचीत करने के लिए एनएलपी और मशीन लर्निंग का उपयोग करते हैं। उनका उपयोग कस्टमर सपोर्ट, सूचना की पुनर्प्राप्ति आदि में किया जाता है।
• लैंग्वेज ट्रांसलेशन
AI-पॉवरड लैंग्वेज ट्रांसलेशन टूल्स, जैसे किगूगल ट्रांसलेशन, स्वचालित टेक्स्ट को एक भाषा से दूसरी भाषा में अनुवाद कर सकता है।
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस कैसे काम करता है?
AI professions के लिए महत्वपूर्ण और बेहद उपयोगी हो गया है क्योंकि वे अपने current workflow को बढ़ाने के लिए इस Technique को शामिल कर रहे हैं। यह Operation के विभिन्न पहलुओं को customized कर सकता है और बेहतर परिणाम प्रदान कर सकता है।
हालाँकि, चूँकि AI एक Complex लेकिन महत्वपूर्ण Technique है, कई लोग आश्चर्य करते हैं कि यह कैसे काम करती है। सरल शब्दों में, AI technology data के बड़े सेट को intuitive processing algorithms के साथ जोड़ती है और डेटा सेट के भीतर behavior patterns अर्जित करके इन एल्गोरिदम में manipulation करती है।
AI केवल एक एल्गोरिदम नहीं है बल्कि एक Complete Machine Learning System
(artificial intelligence course) है जो समस्याओं को हल करने और Result सुझाने में सक्षम है।
1. इनपुट
AI का काम इनपुट से शुरू होता है, जहां एक इंजीनियर AI के perform efficiently के लिए आवश्यक डेटा एकत्र करता है। Data text input, speech or picture हो सकता है। हालाँकि, यह सुनिश्चित करना महत्वपूर्ण है कि एल्गोरिदम डेटा पढ़ सकते हैं। साथ ही, input stage में डेटा के Context and desired outcomes को परिभाषित करना आवश्यक है।
2. प्रोसेसिंग
processing stage में, AI technology data लेती है और तय करती है कि इसके साथ क्या करना है। इस stage के दौरान, यह pre-programmed किए गए डेटा की Explanation करता है और special artificial intelligence technology (artificial intelligence course) के आधार पर वास्तविक समय के डेटा में behavior patterns निर्धारित करने के लिए सीखे गए behavior patterns का उपयोग करता है।
3. डेटा परिणाम
डेटा को processed करने के बाद, AI अगले स्टेप में results की Prediction करता है। यह phase तय करता है कि डेटा और दी गई predictions successful हैं या Failure
4. एडजस्टमेंट्स
यदि data set failure दिखाता है, तो artificial intelligence technology गलतियों से सीखती है और उनसे बचने के लिए पूरी प्रक्रिया को अलग तरीके से दोहराती है। यह डेटा सेट के साथ align करने के लिए एल्गोरिदम के rules को Well Adjust या बदल सकता है। यह अधिक appropriate result देने के लिए समायोजन के दौरान results को बदल भी सकता है।
5. एसेसमेंट्स
जब निर्धारित कार्य समाप्त होता है, तो final step evaluation होता है जिससे AI सिस्टम डेटा का Analysis करके Forecast और Signal बना सकते हैं। वे एल्गोरिदम को दोबारा चलाने से पहले आवश्यक और उपयोगी फीडबैक भी प्रदान करते हैं।
AI टेक्नोलॉजी के कंपोनेंट्स
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस कांसेप्ट बिंग डाटा को iterative और fast processing और intelligent algorithm के साथ जोड़ती है। इसलिए, सॉफ़्टवेयर को डेटा में features और pattern से स्वचालित रूप से सीखने की अनुमति मिलती है।
इसमें कई Methods, principles, technologies और various sub-sectors शामिल हैं:-
यह analytical model building को स्वचालित करता है और क्या conclusion निकालना है या कहां देखना है इसके लिए स्पष्ट रूप से प्रोग्राम किए बिना hidden डेटा insight को निर्धारित करने के लिए Neural Networks, Operations Research, Statistics और physics के तरीकों का उपयोग करता है।
• डीप लर्निंग
डीप लर्निंग AI सिस्टम प्रोसेसिंग यूनिट्स की कई लेयर्स के साथ गैंट न्यूरल नेटवर्क का उपयोग करते हैं। इसलिए, काम्प्लेक्स डाटा पैटर्न्स सीखने के लिए कंप्यूटिंग पॉवर में प्रोग्रेस और एडवांस्ड ट्रेनिंग मेथड्स का लाभ उठाया जा रहा है।
• नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग
यह ह्यूमन लैंग्वेज का अस्सेस्मेंट करने, समझने और जेनेरेट करने की कंप्यूटर की क्षमता है, जिसमें भाषण भी शामिल है। इसका अगला फेज नेचुरल लैंग्वेज कांटेक्ट है, जो हिउमंस को कार्य करने के लिए एक कॉमन लैंग्वेज का उपयोग करके कंप्यूटर के साथ बातचीत करने की अनुमति देता है।
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस टेक्नोलॉजी का यह Constituent किसी वीडियो या इमेज में क्या है यह निर्धारित करने के लिए डीप लर्निंग और पैटर्न रिकग्निशन पर निर्भर करता है। चूँकि मसिंस इमेजेस को संसाधित, मूल्यांकन और समझ सकती हैं, वे वास्तविक समय में वीडियो या इमेजेस को कैप्चर करने और उनके environment की Explanation करने में सक्षम हैं।
• स्पीच रिकग्निशन
स्पीच रिकग्निशन टेक्नोलॉजी मशींस को बोली जाने वाली भाषा को टेक्स्ट या कमांड में बदलने की अनुमति देती है। Siri और speech-to-text systems जैसे वर्चुअल असिस्टेंट भाषा पहचान एप्लीकेशन के सामान्य उदाहरण हैं।
• रोबोटिक्स
रोबोटिक्स AIका एक क्षेत्र है जो autonomous or semi-autonomous रूप से कार्य करने में Capable Physical Machines (Robots) बनाने पर केंद्रित है। इन रोबोटों में अपने environment के साथ नेविगेट करने और बातचीत करने के लिए सेन्सर्स, एक्चुएटर और एआई एल्गोरिदम हो सकते हैं।
• डाटा प्रिप्रोसस्सिंग
डेटा AI का एक basic components है, और प्रीप्रोसेसिंग में डेटा को AI मॉडल के Training के लिए उपयुक्त बनाने के लिए clean, change and organize करना शामिल है। यह कदम यह सुनिश्चित करने के लिए महत्वपूर्ण है कि AI system high quality वाले डेटा से सीखें।
