Free Artificial Intelligence (AI) Course in Hindi and get certificate after completion. यह पाठ्यक्रम, “आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) का परिचय”, AI के सिद्धांतों, अवधारणाओं और अनुप्रयोगों को समझने के लिए एक व्यापक आधार प्रदान करता है। इसे कंप्यूटर विज्ञान और प्रोग्रामिंग की बुनियादी समझ रखने वाले व्यक्तियों के लिए सुलभ होने के लिए डिज़ाइन किया गया है, लेकिन इसमें AI का पूर्व ज्ञान शामिल नहीं है।
Free Artificial Intelligence (AI) Course in Hindi पूरे syllabus के दौरान, student AI के प्रमुख घटकों का पता लगाएंगे, विभिन्न AI तकनीकों और एल्गोरिदम के बारे में सीखेंगे, और AI के वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोगों में व्यावहारिक अंतर्दृष्टि प्राप्त करेंगे। Free Artificial Intelligence (AI) Course in Hindi
Contents
What is AI (Artificial Intelligence)
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) कंप्यूटर विज्ञान की एक शाखा है जो ऐसे कार्यों को करने में सक्षम बुद्धिमान मशीनें बनाने पर केंद्रित है जिनके लिए आमतौर पर मानव बुद्धि की आवश्यकता होती है। AI का लक्ष्य ऐसी प्रणालियाँ विकसित करना है जो प्रत्येक विशिष्ट कार्य के लिए स्पष्ट मानव प्रोग्रामिंग के बिना, सीख सकें, तर्क कर सकें, अपने वातावरण को समझ सकें और स्वायत्त रूप से निर्णय ले सकें। AI का उद्देश्य जटिल समस्याओं को कुशलतापूर्वक और प्रभावी ढंग से हल करने के लिए मानव जैसी संज्ञानात्मक क्षमताओं, जैसे समस्या-समाधान, पैटर्न पहचान, भाषा समझ और निर्णय लेने का अनुकरण करना है।Free Artificial Intelligence (AI) Course in Hindi
AI को मोटे तौर पर दो प्रकारों में वर्गीकृत किया जा सकता है:
संकीर्ण AI (Weak AI): इस प्रकार का AI एक सीमित डोमेन के भीतर विशिष्ट कार्यों को करने या विशेष समस्याओं को हल करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। उदाहरणों में सिरी या एलेक्सा जैसे वॉयस असिस्टेंट, स्ट्रीमिंग प्लेटफॉर्म द्वारा उपयोग की जाने वाली अनुशंसा प्रणाली और AI-संचालित चैटबॉट शामिल हैं।
जनरल AI (मजबूत AI): जनरल AI AI के एक सैद्धांतिक रूप को संदर्भित करता है जिसमें विभिन्न डोमेन में मानव जैसी बुद्धि होती है और यह कोई भी बौद्धिक कार्य कर सकता है जो एक मानव कर सकता है। इस प्रकार का AI अभी भी काफी हद तक सैद्धांतिक है और चल रहे शोध और बहस का विषय बना हुआ है। Free Artificial Intelligence (AI) Course in Hindi | फ्री आर्टिफीसियल इंटेलिजेंस कोर्स
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AI कई तकनीकों और कार्यप्रणाली पर निर्भर करता है, जिसमें मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग दो सबसे प्रमुख दृष्टिकोण हैं। मशीन लर्निंग एल्गोरिदम सिस्टम को डेटा से सीखने, पैटर्न को पहचानने और समय के साथ अपने प्रदर्शन में सुधार करने की अनुमति देता है, जबकि गहन शिक्षण में कई परतों वाले तंत्रिका नेटवर्क शामिल होते हैं, जो AI मॉडल को बड़ी मात्रा में डेटा से जटिल विशेषताएं सीखने में सक्षम बनाता है।
AI ने कई क्षेत्रों में आवेदन पाया है, जैसे स्वास्थ्य देखभाल (निदान और उपचार योजना), वित्त (धोखाधड़ी का पता लगाना और व्यापार), परिवहन (स्व-ड्राइविंग कार), प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (भाषा अनुवाद और भावना विश्लेषण), और रोबोटिक्स (स्वचालित विनिर्माण) और ड्रोन), दूसरों के बीच में।
हालाँकि, जैसे-जैसे AI आगे बढ़ रहा है, गोपनीयता, निर्णय लेने में पूर्वाग्रह और नौकरी विस्थापन जैसी नैतिक चिंताएँ हैं, जिन्हें समाज में AI के जिम्मेदार और लाभकारी एकीकरण को सुनिश्चित करने के लिए सावधानीपूर्वक संबोधित करने की आवश्यकता है। AI की खोज तकनीकी प्रगति को आगे बढ़ा रही है, शोधकर्ता और इंजीनियर मानवता की भलाई के लिए AI की पूरी क्षमता का उपयोग करने का प्रयास कर रहे हैं।
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस HISTORY
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) का इतिहास प्राचीन काल से है जब मनुष्य ने पहली बार बुद्धिमान प्राणी बनाने के विचार पर विचार करना शुरू किया था। हालाँकि, वैज्ञानिक क्षेत्र के रूप में AI का औपचारिक विकास 20वीं सदी के मध्य में शुरू हुआ। यहां एआई के इतिहास में प्रमुख मील के पत्थर का संक्षिप्त विवरण दिया गया है:
Early Concepts (प्राचीन काल से 19वीं शताब्दी तक):
मानव जैसी विशेषताओं के साथ कृत्रिम प्राणी बनाने की अवधारणा का पता प्राचीन मिथकों और लोककथाओं में लगाया जा सकता है, जैसे कि पाइग्मेलियन और गैलाटिया के ग्रीक मिथक।
13वीं शताब्दी में, अरब विद्वान अल-जज़ारी ने ऑटोमेटन, प्रारंभिक यांत्रिक उपकरण डिज़ाइन किए जो कुछ कार्य कर सकते थे।
19वीं शताब्दी में, गणितज्ञ चार्ल्स बैबेज और उनके सहायक एडा लवलेस ने “विश्लेषणात्मक इंजन” बनाने की अवधारणा की खोज की, जिसने प्रारंभिक कंप्यूटिंग की नींव रखी।
1950 में, ब्रिटिश गणितज्ञ और तर्कशास्त्री एलन ट्यूरिंग ने मानव जैसी बुद्धि प्रदर्शित करने की मशीन की क्षमता के माप के रूप में “ट्यूरिंग टेस्ट” का प्रस्ताव रखा। परीक्षण यह मूल्यांकन करता है कि बातचीत में मशीन की प्रतिक्रियाएँ मानव से अप्रभेद्य हैं या नहीं।
1956 में, डार्टमाउथ सम्मेलन ने अध्ययन के क्षेत्र के रूप में एआई के जन्म को चिह्नित किया। शब्द “आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस” गढ़ा गया था, और सम्मेलन का उद्देश्य यह पता लगाना था कि मानव बुद्धि का अनुकरण करने के लिए मशीनें कैसे बनाई जा सकती हैं।
प्रारंभिक एआई अनुसंधान (1950-1960):
1950 के दशक के अंत और 1960 के दशक की शुरुआत में, AI अनुसंधान ने प्रतीकात्मक तर्क और तार्किक प्रणालियों पर ध्यान केंद्रित किया। जॉन मैक्कार्थी, मार्विन मिन्स्की, एलन नेवेल और हर्बर्ट ए. साइमन सहित शोधकर्ताओं ने प्रारंभिक एआई कार्यक्रम और एल्गोरिदम विकसित किए।
1959 में नेवेल और साइमन द्वारा विकसित जनरल प्रॉब्लम सॉल्वर (जीपीएस), पहले एआई कार्यक्रमों में से एक था जो अनुमान का उपयोग करके समस्याओं की एक विस्तृत श्रृंखला को हल करने में सक्षम था।
एआई विंटर (1970-1980):
प्रारंभिक आशावाद के बावजूद, एआई में प्रगति को चुनौतियों और सीमाओं का सामना करना पड़ा, जिसके कारण एक अवधि को “एआई विंटर” के रूप में जाना गया। एआई की क्षमताओं की उच्च उम्मीदें उस समय प्रौद्योगिकी की वास्तविकता से मेल नहीं खातीं, जिससे एआई अनुसंधान में फंडिंग और रुचि में गिरावट आई।
इस अवधि के दौरान, कुछ एआई परियोजनाओं ने अपेक्षित परिणाम नहीं दिए और इस क्षेत्र को अपनी क्षमता को बढ़ा-चढ़ाकर पेश करने के लिए आलोचना का सामना करना पड़ा।
विशेषज्ञ प्रणालियों और तंत्रिका नेटवर्क का उद्भव (1980-1990):
1980 के दशक में, विशेषज्ञ प्रणालियों के विकास के साथ एआई अनुसंधान में पुनरुत्थान देखा गया, जिसने चिकित्सा निदान और वित्तीय विश्लेषण जैसे विशिष्ट डोमेन में मानव विशेषज्ञता का अनुकरण करने के लिए ज्ञान-आधारित नियमों का उपयोग किया।
मानव मस्तिष्क की संरचना से प्रेरित तंत्रिका नेटवर्क ने भी एक आशाजनक एआई दृष्टिकोण के रूप में ध्यान आकर्षित किया, जिससे पैटर्न पहचान और सीखने में प्रगति हुई।
मशीन लर्निंग और बिग डेटा का उदय (2000-2010):
21वीं सदी में भारी मात्रा में डेटा और कम्प्यूटेशनल शक्ति की उपलब्धता के कारण एआई में महत्वपूर्ण प्रगति देखी गई। मशीन लर्निंग एल्गोरिदम, विशेष रूप से गहन शिक्षण, ने छवि और भाषण पहचान कार्यों में उल्लेखनीय प्रदर्शन किया।
Google, Facebook और Amazon जैसे तकनीकी दिग्गजों ने AI अनुसंधान और विकास में भारी निवेश किया, जिससे विभिन्न उत्पादों और सेवाओं में AI प्रौद्योगिकियों का एकीकरण हुआ।
आधुनिक युग में एआई (2020):
- 2020 तक, स्वायत्त वाहनों, स्वास्थ्य देखभाल, वित्त, प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण और बहुत कुछ में अनुप्रयोगों के साथ,
- एआई विभिन्न उद्योगों और रोजमर्रा की जिंदगी का एक अभिन्न अंग बन गया है।
- नैतिक विचारों, जिम्मेदार एआई परिनियोजन और एआई सिस्टम में पारदर्शिता और निष्पक्षता सुनिश्चित करने पर ध्यान देने के साथ एआई अनुसंधान का विकास जारी है।
- एआई का इतिहास उत्साह और प्रगति के दौरों के साथ-साथ संदेह और धीमे विकास के दौरों से भी चिह्नित है।
- बहरहाल, एआई एक गतिशील और तेजी से विकसित होने वाला क्षेत्र बना हुआ है, जो प्रौद्योगिकी और समाज के भविष्य को महत्वपूर्ण तरीकों से आकार देने का वादा करता है।
Free Artificial Intelligence (AI) Course in Hindi
Module 1: Introduction to AI
- Understanding the definition and scope of AI
- Brief history and evolution of AI
- Differentiating narrow AI and general AI
- Ethical considerations and societal impact of AI
Module 2: Machine Learning Fundamentals
- Basic concepts of machine learning
- Supervised, unsupervised, and reinforcement learning
- Regression, classification, and clustering algorithms
- Evaluation metrics in machine learning
Module 3: Neural Networks and Deep Learning
- Introduction to neural networks and their architecture
- Training neural networks with backpropagation
- Convolutional Neural Networks (CNNs) for image recognition
- Recurrent Neural Networks (RNNs) for sequential data
Module 4: Natural Language Processing (NLP)
- Preprocessing and text representation techniques
- Building NLP models for sentiment analysis and language translation
- Named Entity Recognition (NER) and text generation
Module 5: AI in Computer Vision
- Image processing and feature extraction
- Object detection and image segmentation
- Case study: Implementing an image recognition system
Module 6: AI Planning and Decision Making
- Introduction to AI planning
- Search algorithms (DFS, BFS, A*, etc.) for problem-solving
- Markov Decision Processes (MDPs) and reinforcement learning for decision making
Module 7: Robotics and AI
- AI in robotics and automation
- Sensor fusion and localization techniques
- Applications of AI in autonomous vehicles and drones
Module 8: AI Ethics and Future Trends
- Ethical considerations in AI development and deployment
- Addressing bias and fairness in AI systems
- Exploring the latest trends and advancements in AI
Assessment: Assessment will be based on regular assignments, coding projects, quizzes, and a final exam to evaluate the students’ understanding and practical skills in AI.
Course Duration: The course will span over 10 weeks, with two 2-hour sessions per week. Total contact hours: 40 hours.
AI (Artificial Intelligence) Examples in 2023
2023 तक, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) ने विभिन्न उद्योगों और डोमेन में आगे बढ़ना और व्यापक अनुप्रयोग प्राप्त करना जारी रखा है। Free Artificial Intelligence (AI) Course in Hindi , यहां 2023 में AI उपयोग के कुछ उदाहरण दिए गए हैं:
Autonomous Vehicles: स्व-चालित कारें अधिक प्रचलित हो गई हैं, उन्नत AI एल्गोरिदम वाहनों को सेंसर और कैमरों से वास्तविक समय के डेटा के आधार पर नेविगेट करने और निर्णय लेने में सक्षम बनाता है। सुरक्षित और अधिक कुशल परिवहन प्रणालियों का वादा करते हुए, इन स्वायत्त वाहनों का विभिन्न शहरों में परीक्षण और तैनाती की जा रही है।
Healthcare Diagnostics : AI-संचालित मेडिकल इमेजिंग सिस्टम डॉक्टरों को बीमारियों का अधिक सटीक और कुशलता से निदान और पता लगाने में मदद कर रहा है। AI एल्गोरिदम एक्स-रे, एमआरआई और सीटी स्कैन जैसी चिकित्सा छवियों का विश्लेषण कर सकता है, जिससे कैंसर और अन्य चिकित्सा असामान्यताओं जैसी स्थितियों का शीघ्र पता लगाने में सहायता मिलती है। Free Artificial Intelligence (AI) Course in Hindi
Personalized Medicine : AI किसी व्यक्ति के आनुवंशिक डेटा, जीवनशैली और चिकित्सा इतिहास के आधार पर वैयक्तिकृत उपचार योजनाओं को सक्षम करके स्वास्थ्य देखभाल में क्रांति ला रहा है। AI-संचालित मॉडल विशिष्ट दवाओं के प्रति मरीज की प्रतिक्रिया का अनुमान लगा सकते हैं, उपचार के परिणामों में सुधार कर सकते हैं और प्रतिकूल प्रभावों को कम कर सकते हैं।
Natural Language Processing (NLP): AI-आधारित भाषा प्रसंस्करण प्रणालियाँ काफी उन्नत हो गई हैं, जिससे आभासी सहायकों, चैटबॉट्स और आवाज-नियंत्रित उपकरणों के साथ अधिक सटीक और मानव-जैसी बातचीत की अनुमति मिलती है। एनएलपी का उपयोग बाजार अनुसंधान और ग्राहक सेवा के लिए भावना विश्लेषण में भी किया जा रहा है।
Financial Services : AI धोखाधड़ी का पता लगाने, जोखिम मूल्यांकन और एल्गोरिथम ट्रेडिंग जैसे कार्यों के स्वचालन के माध्यम से वित्त उद्योग को बदल रहा है। मशीन लर्निंग मॉडल सूचित निवेश निर्णय लेने और वास्तविक समय में धोखाधड़ी वाली गतिविधियों की पहचान करने के लिए बड़ी मात्रा में वित्तीय डेटा का विश्लेषण कर सकते हैं।
Smart Cities : शहर यातायात प्रबंधन, ऊर्जा खपत, अपशिष्ट प्रबंधन और सार्वजनिक सुरक्षा जैसे विभिन्न कार्यों को अनुकूलित करने के लिए AI को शामिल कर रहे हैं। AI-संचालित सिस्टम शहरी नियोजन और संसाधन आवंटन को बढ़ाने के लिए सेंसर और कैमरों से डेटा का विश्लेषण कर सकते हैं।
Virtual Reality and Augmented Reality: AI आभासी और संवर्धित वास्तविकता अनुभवों की यथार्थवाद और अन्तरक्रियाशीलता को बढ़ा रहा है। AI एल्गोरिदम का उपयोग अधिक जीवंत अवतार बनाने, यथार्थवादी वातावरण उत्पन्न करने और इन इमर्सिव प्रौद्योगिकियों के भीतर उपयोगकर्ता इंटरैक्शन को बेहतर बनाने के लिए किया जा रहा है।
Robotics and Manufacturing : दक्षता, सटीकता और गुणवत्ता नियंत्रण में सुधार के लिए विनिर्माण प्रक्रियाओं में AI-संचालित रोबोटों का तेजी से उपयोग किया जा रहा है। सहयोगात्मक रोबोट, या कोबोट, मनुष्यों के साथ मिलकर काम करते हैं, औद्योगिक सेटिंग्स में उत्पादकता और सुरक्षा बढ़ाते हैं।
मनोरंजन में AI: AI का उपयोग स्ट्रीमिंग प्लेटफॉर्म पर सामग्री की सिफारिशों को निजीकृत करने, फिल्मों के लिए बॉक्स ऑफिस प्रदर्शन की भविष्यवाणी करने और यहां तक कि AI-जनित संगीत और कला बनाने के लिए किया जा रहा है। Free Artificial Intelligence (AI) Course in Hindi | फ्री आर्टिफीसियल इंटेलिजेंस कोर्स
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