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।

समझिए कि एक आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस असल में क्या करती है

यह कोर्स अध्याय दर अध्याय समझाता है कि एक आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस मॉडल कोई जवाब, कोई तस्वीर या कोई आवाज़ कैसे बनाता है, वह पूरे भरोसे के साथ गलती क्यों करता है, और कब उस पर ज़रा भी भरोसा नहीं करना चाहिए।

कोर्स एक ही क्रम में चलता है, और यह क्रम मायने रखता है। शुरुआत सबसे बुनियादी काम से होती है: एक मॉडल के लिए कोई टेक्स्ट कैसे पहले इकाइयों की और फिर संख्याओं की एक कतार बन जाता है। इसके बाद जो कुछ आता है, वह इस पहले कदम के बिना समझ में नहीं आता, न अगले शब्द का अनुमान, न पूरे भरोसे के साथ गढ़ना, न वे पूर्वाग्रह जो एक कॉर्पस चुपचाप आगे बढ़ा देता है। आगे के अध्याय देखते हैं कि उसे सौंपी गई किसी चीज़ का क्या होता है, फिर यह कि एक बनाई गई तस्वीर या आवाज़ क्या दिखा देती है, और एक वॉटरमार्क कहाँ तक टिकता है। कोर्स इसी रास्ते के आखिर में ही निष्कर्ष तक पहुँचता है: मशीनरी को भीतर से देख लेने के बाद यह तय करना कि कब एक संभावित जवाब काफ़ी नहीं है, और तब हाथ रोक लेना। इसीलिए कोर्स इस अध्याय पर खत्म होता है, किसी और पर नहीं: समझ के बाद ही विवेक आता है, उससे पहले कभी नहीं।

अध्याय

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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इसे कैसे पढ़ें

कोर्स शुरू से आखिर तक पढ़ा जा सकता है, ठीक उसी क्रम में जिसमें अध्याय ऊपर रखे हैं। जिसे पता है कि उसे क्या चाहिए, उसके लिए एक दूसरा रास्ता भी है: रास्ते वाला पन्ना बताता है कि किशोर, नौकरीपेशा या शिक्षक, हर एक के लिए अलग रास्ता क्या है। तीसरा रास्ता सीधे अभ्यास तक जाता है: डेमो वाला पन्ना कोर्स के सारे आज़माए जा सकने वाले औज़ार एक जगह रखता है, उन्हें समझाने वाले टेक्स्ट से गुज़रे बिना।

कोई पूर्व-ज्ञान ज़रूरी नहीं

इस कोर्स के लिए गणित की कोई जानकारी, कोड की एक भी लाइन या कोई खाता बनाना ज़रूरी नहीं है। हर तकनीकी शब्द ठीक उसी जगह समझाया जाता है जहाँ वह काम आता है, उससे पहले कभी नहीं। एक वेब पन्ना पढ़ लेना ही इसे पूरा पढ़ने के लिए काफ़ी है।

यह कोर्स क्या नहीं करता

यह कोर्स एक तरीका समझाता है, कोई प्रोडक्ट नहीं।

इसके बदले यह जो देता है, वह यह है: मशीनरी को भीतर से देख लेने के बाद खुद फ़ैसला करने की समझ।

तरीका

इस कोर्स का हर तकनीकी दावा अपना स्रोत साथ लेकर चलता है, जो लिखे जाने के वक़्त खुला था। शोध में जो बात अब भी बहस के घेरे में है, उसे बहस के घेरे में ही बताया जाता है, तय बात की तरह कभी नहीं। विषय दर विषय पूरा ब्यौरा क्रेडिट वाले पन्ने पर एक जगह है।

डेमो

कोर्स का हर आज़माया जा सकने वाला डेमो पूरी तरह इसी डिवाइस पर चलता है, बिना इंटरनेट और बिना खाते: उसके चलते वक़्त ब्राउज़र का Network टैब खोलकर देखा जा सकता है कि कोई रिक्वेस्ट बाहर नहीं जाती। हर डेमो अपना तरीका भी साफ़-साफ़ बताता है, ताकि उसे कागज़ पर, हाथ से, उसके बिना भी दोहराया जा सके।