यह ODERSA की एक आधिकारिक वेबसाइट है। यह कैसे जानें

आधिकारिक डोमेन

इस साइट का पता odersa.org पर खत्म होता है। संस्था की हर सेवा odersa.org के किसी उपडोमेन पर ही होती है, और कहीं नहीं। अगर आपके ब्राउज़र की पता-पट्टी में दिख रहा पता odersa.org पर खत्म नहीं होता, तो यह साइट हमारी नहीं है।

मुफ़्त, और बिना खाते

सब कुछ पहले पल से खुला है: कोई रजिस्ट्रेशन नहीं, कोई खाता नहीं, कोई पासवर्ड नहीं, कोई सब्सक्रिप्शन नहीं, कोई विज्ञापन नहीं। पैसे देने वालों के लिए अलग से कुछ नहीं रखा गया, क्योंकि यहाँ कुछ भी पैसे से नहीं मिलता।

कोई डेटा इकट्ठा नहीं

यह साइट आपका पीछा नहीं करती: न कोई ट्रैकर, न कोई ट्रैकिंग कुकी, न इन पन्नों में जड़ा कोई मापने वाला औज़ार, और न आपके उपकरण पर कुछ मापा जाता है। हमारा होस्ट अनुरोधों की गिनती कुल जोड़ के रूप में रखता है, जैसा जवाब देने वाला हर सर्वर रखता है: एक कुल योग, कभी कोई प्रोफ़ाइल नहीं। हमारी बात मान लेने की ज़रूरत नहीं: अपने ब्राउज़र के डेवलपर टूल खोलिए, Network टैब में जाइए, और पन्ना दोबारा लोड कीजिए। साइट जो कुछ माँगती है, उसकी पूरी सूची आपके सामने आ जाएगी। सब कुछ odersa.org से आता है, कुछ भी कहीं और नहीं जाता।

खुला कंटेंट

कंटेंट CC BY 4.0 लाइसेंस के तहत प्रकाशित है। आप इसे कॉपी कर सकते हैं, अनुवाद कर सकते हैं, छाप सकते हैं और आगे बाँट सकते हैं, अपनी कक्षा के लिए भी और अपने घर-परिवार के लिए भी। बस एक शर्त: ODERSA का नाम दें।

ODERSA की एक सेवा

जानिए कब किसी आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस पर भरोसा किया जा सकता है, और कब उसका इस्तेमाल ही नहीं करना चाहिए

The AI Manual सिखाता है कि एक आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस अपना जवाब कैसे बनाती है, उसकी गलतियाँ कहाँ होती हैं, और कब उसका इस्तेमाल नहीं करना चाहिए। कोर्स मुफ़्त है, किशोरों, नौकरीपेशा लोगों और शिक्षकों, सबके लिए खुला है, और हर डेमो इसी डिवाइस पर चलता है, कहीं कुछ भेजे बिना।

  • मुफ़्त, बिना खाते
  • कोई डेटा इकट्ठा नहीं
  • CC BY 4.0
बैकलिट कीबोर्ड वाला एक लैपटॉप, ज़्यादातर उँगलियाँ होम रो पर टिकी हैं, U की दबी हुई है
शुरुआत हमेशा टाइप किए गए शब्दों से होती है। मशीन उनका आगे क्या करती है, यही इस कोर्स का विषय है। फ़ोटोग्राफ़: Colin, फ़ाइल पृष्ठ, लाइसेंस CC BY-SA 4.0 (लाइसेंस का पाठ).
1 टेक्स्ट, टोकन में बँटा हुआ 2 482 19 3305 77 640 12 हर टोकन, बना एक संख्या 3 ? अगला टोकन, अनुमानित 4 टेक्स्ट, स्क्रीन पर
ODERSA का चित्र, CC BY 4.0 लाइसेंस के तहत दोबारा इस्तेमाल किया जा सकता है।

चार चरणों में: सवाल का टेक्स्ट पहले टोकन में बाँटा जाता है, यानी पूरे शब्द से छोटी इकाइयों में। हर टोकन एक संख्या बन जाता है। इन संख्याओं से मॉडल हिसाब लगाता है कि जवाब आगे बढ़ाने के लिए सबसे संभावित टोकन कौन सा है, और यही काम टोकन दर टोकन दोहराता जाता है। इन अनुमानों से जुड़ता हुआ टेक्स्ट ही वह जवाब है जो स्क्रीन पर दिखता है।

कोर्स

अध्याय दर अध्याय समझिए

01

शब्द, टुकड़ों में

एक एल्गोरिद्म जो सबसे बार-बार आने वाले अक्षर-जोड़ों को जोड़ता जाता है जब तक एक शब्दावली न बन जाए, जिसे चलते हुए एक वाक्य पर लगाया गया और कई भाषाओं के बीच तुला गया।

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02

अगला शब्द

सेटिंग दर सेटिंग देखिए कि कोई मॉडल अगले शब्द पर एक संभावना-वितरण कैसे निकालता है, और फिर उसमें दाँव कैसे लगाता है।

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03

वह क्यों गढ़ लेता है

उसी मॉडल से एक बार कॉर्पस का शुरुआती टुकड़ा पूछिए और एक बार गैर-हाज़िर टुकड़ा, और देखिए कि जवाब में कुछ भी नहीं बताता कि कौन सा कौन है, सिवाय उस गिनती के जो वह कभी नहीं दिखाता।

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04

पूर्वाग्रह कहाँ से आते हैं

एक डेमो जहाँ आप किसी कॉर्पस की बनावट बिगाड़ते हैं और मॉडल को वही बिगाड़ आंकड़े तक लौटाते हुए देखते हैं, और साथ में यह भी कि किसी डेटा की गैर-हाज़िरी क्या नामुमकिन बना देती है।

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05

हम उसे क्या देते हैं

किसी सेवा को सौंपी गई सामग्री के साथ होने वाली चार अलग-अलग चीज़ें, उसके लौटाए जाने के बारे में शोध ने क्या नापा है, और कोई फ़ाइल डालने से पहले पूछे जाने वाले सवाल।

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06

बनाई गई तस्वीर

एक डेमो जो दो तस्वीरें बनाता है, उनके स्पेक्ट्रम में ऊपर-नमूना करने का नियमित निशान खोलता है, और फिर उसे शोर के नीचे गायब कर देता है।

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07

बनाई गई आवाज़

बोली की एक ध्वनि दो बार बनाई गई, पहले मोटे तौर पर और फिर सँवारकर, ताकि तुलना हो सके कि कान क्या पकड़ता है और उसका स्पेक्ट्रम क्या खोलता है, और यह भी कि थोड़ा आम शोर उसे कहाँ तक मिटा देता है।

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08

वॉटरमार्क

किसी टेक्स्ट पर लगाया गया हरी-सूची वाला वॉटरमार्क, किसी तस्वीर के पिक्सलों में छिपाया गया एक संदेश और फिर आपके सामने ही उसका मिट जाना: निशान लगाने की दो मशीनरियाँ, और घोषित उद्गम से उनका फ़र्क़।

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09

कब इस्तेमाल न करें

यह तय करने के लिए तीन जाँचें कि किसी स्थिति में मॉडल की जगह है या नहीं, वे हालात जहाँ उसकी कोई जगह नहीं, और यह कि AI डिटेक्टर कुछ भी साबित क्यों नहीं करता।

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आंकड़ों में

231

प्रकाशित पन्ने, साइट के हर निर्माण पर गिने गए

7

आज़माए जा सकने वाले डेमो, जो इसी डिवाइस पर चलते हैं

5

ब्लॉग पर प्रकाशित लेख

53

बाहरी स्रोत, जिनमें से हर एक जाँचा जा सकता है

सीमाएँ, पहले ही बता दी गईं

यह कोर्स क्या नहीं करता

  • किसी आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस सेवा को कोई कॉल नहीं: सारे डेमो निश्चित नतीजे देते हैं और पूरी तरह इसी डिवाइस पर चलते हैं।
  • अपना कोई AI डिटेक्टर नहीं: डिटेक्टर गलती करते हैं, यह कोर्स उनके संकेत और उनकी सीमाएँ सिखाता है।
  • न कोई प्रोडक्ट सुझाया जाता है, न किसी को खराब बताया जाता है: यह कोर्स एक तरीका समझाता है, किसी ब्रांड की रैंकिंग नहीं करता।