ABSCHRIFTHindi

AI Complete OneShot Course for Beginners | Learn AI & ML Fundamentals from Scratch

1h 6m 27s14,897 Wörter1,973 segmentsHindi

VOLLSTÄNDIGE ABSCHRIFT

0:00

हाई एवरीवन एंड वेलकम टु आवर कॉलेज एंड इन

0:01

टुडे सेशन वी आर गोइंग टु कवर द कोर

0:03

फंडामेंटल कॉन्सेप्ट्स ऑफ़ आर्टिफिशियल

0:05

इंटेलिजेंस दैट इज़ एआई। टुडे इफ वी अनलॉक

0:08

आवर फ़ोन विथ फेस आईडी एंड आस्क सीरी टु

0:09

टेल अस द वेदर वी आर एक्चुअली यूज़िंग

0:12

कंप्यूटर विज़न एंड एनएलपी। इफ वी आर

0:14

इंटरक्टिंग विथ टूल्स लाइक चैट GP ओर JNI

0:16

वी आर एक्चुअली यूजिंग एलएलएमस लार्ज

0:18

लैंग्वेज मॉडल्स। आज के डेट में एव्री

0:20

एप्लीकेशन इज फुल ऑफ रेकमेंडेशन्स। अगर हम

0:22

Amazon Blinkket यूज़ करते हैं दे रेकमेंड

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अस व्हाट टू बाय। अगर हम Netflix YouTube

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यूज करते हैं दे रेकमेंड अस व्हाट टू वॉच।

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वी हैव एप्स लाइक Google Maps ओर Uber दैट

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डु ट्रैफिक प्रेडिक्शन फॉर अस। दे आल्सो

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डु अराइवल टाइम एस्टिमेशन एंड दैट टू विथ

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अ ग्रेट एक्यूरेसी। इवन इफ वी आर कोडिंग

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टुडे वी टेक हेल्प फ्रॉम टूल्स लाइक

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GitHub को पायलेट। सो इफ वी आर यूजिंग

0:41

टेक्नोलॉजी टुडे देन वी आर एक्चुअली

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यूजिंग डिफरेंट मल्टीपल फॉर्म्स ऑफ़

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आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस एव्री सिंगल डे।

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तो आज के सेशन के अंदर वी आर गोइंग टू कवर

0:50

द कोर फंडामेंटल कॉन्सेप्ट्स ऑफ

0:51

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस। व्हाट आर द

0:53

डिफरेंट टाइप्स? व्हाट आर द डिफरेंट

0:54

सबसेट्स? व्हाट आर द डिफरेंट यूज़ केसेस ऑफ़

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एआई एंड मच मोर। सो टुडेज़ सेशन इज़ गोइंग

0:59

टू हैव नो प्रीरक्व्विज़िट्स। मतलब एनीबडी

1:02

हु वांट्स टू अंडरस्टैंड एआई एनीबडी हु

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वांट्स टू एक्सप्लोर मोर अबाउट

1:06

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस कैन लर्न फ्रॉम

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दिस लेक्चर। तो आज के लेक्चर के बाद वी आर

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एक्चुअली गोइंग टू फील मोर कॉन्फिडेंट एंड

1:12

वी आर एक्चुअली गोइंग टू अंडरस्टैंड मोर

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अबाउट द टर्म्स दैट आर रिलेटेड टू एआई।

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जैसे मशीन लर्निंग हो गई, रीइंफोर्समेंट

1:18

लर्निंग हो गई, कंप्यूटर विज़न हो गई,

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एनएलपी हो गई, न्यूरल नेटवर्क्स हो गई एंड

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मेनी मोर एल्गोरिदम्स लाइक दिस। सो दिस

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विल बी अ सेशन अबाउट एआई दैट विल हेल्प अस

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अंडरस्टैंड इट एंड फील मोर कॉन्फिडेंट इन

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टुडेज़ टाइम। लेट्स स्टार्ट विथ द सेशन।

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सो, लेट्स स्टार्ट बाय अंडरस्टैंडिंग

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व्हाट एक्जेक्टली इज़ एआई, आर्टिफिशियल

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इंटेलिजेंस। एआई इज़ बेसिकली दैट

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टेक्नोलॉजी दैट अलाउज़ कंप्यूटरर्स और

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सिस्टम्स टू परफॉर्म टास्क दैट टिपिकली

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रिक्वायर ह्यूमन इंटेलिजेंस। फॉर एग्जांपल

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अगर हमारे कोई भी कंप्यूटरटर्स होते हैं,

1:45

अगर हमारे कोई सिस्टम्स होते हैं जो ऐसे

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काम परफॉर्म करते हैं जिसके अंदर कुछ ना

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कुछ लेवल ऑफ ह्यूमन इंटेलिजेंस चाहिए तो

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वो काम वो परफॉर्म करते हैं विद द हेल्प

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ऑफ दिस टेक्नोलॉजी व्हिच इज़ एआई। अब ये

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कैसे काम हो सकते हैं? इसका एक एग्जांपल

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हो सकता है पैटर्न रिकॉग्निशन। हम एज

2:00

ह्यूमंस डेटा को देखकर उसके अंदर पैटर्न

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रिकॉग्नाइज़ करने के अंदर बहुत अच्छे होते

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हैं। जैसे फॉर एग्जांपल एक सिंपल एग्जांपल

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लेते हैं। लेट्स सपोज़ हमें किसी ने डेटा

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दिया कि इनपुट वन के लिए आउटपुट वन होना

2:11

चाहिए। इनपुट टू के लिए आउटपुट फोर होना

2:12

चाहिए। इनपुट थ्री के लिए आउटपुट नाइन

2:14

होना चाहिए। इनपुट फोर के लिए आउटपुट 16

2:16

होना चाहिए। तो इस डेटा के अंदर हमें एक

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पैटर्न दिखेगा। एंड उस पैटर्न को एनालाइज

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करके हमें पता होगा कि अगर कोई इनपुट फाइव

2:22

देता है तो उसके लिए आउटपुट 25 होना

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चाहिए। बिकॉज़ ऑल ऑफ़ दीज़ नंबर्स आर

2:26

स्क्वायर्स ऑफ़ दीज़ नंबर्स। तो फाइव का भी

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हम स्क्वायर दे देंगे। तो दिस इज़ अ सिंपल

2:31

एग्जांपल ऑफ़ व्हाट पैटर्न रिकॉग्निशन इज़।

2:33

तो यही काम अगर हमें मशीन से परफॉर्म

2:35

कराना है तो वो हम परफॉर्म करा सकते हैं

2:37

विद द हेल्प ऑफ एआई। उसी तरीके से एक और

2:40

एग्जांपल होगा ह्यूमन इंटेलिजेंस का स्पीच

2:43

रिकॉग्निशन। हम एज ह्यूमंस एक दूसरे की

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अगर लैंग्वेज समझते हैं तो दूसरा व्यक्ति

2:48

क्या कह रहा है हम उस बात को समझ सकते

2:49

हैं। हम उसका मीनिंग समझ सकते हैं। हम उस

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बात का कॉन्टेक्स्ट उसके अंदर क्या इमोशंस

2:53

हैं वो चीजें भी समझ सकते हैं। तो इसी

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तरीके की स्पीच रिकॉग्निशन अगर हम मशीन से

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कराना चाहते हैं तो वो हम कर सकते हैं विद

2:59

द हेल्प ऑफ एआई। जैसे आज की डेट में हमारे

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पास Si है, हमारे पास Alexa है। इनफैक्ट

3:03

विद टूल्स लाइक चैट जीपीटी और जेमिनाई

3:05

हमारे पास वॉइस ऑप्शन होता है। तो हम इन

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टूल्स के साथ इंटरेक्ट कर सकते हैं विद

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आवर वॉइस। तो ये टूल्स कैसे रिकॉग्नाइज़

3:10

करते हैं कि हम एग्जैक्टली बोल क्या रहे

3:12

हैं? दिस इज़ हैपनिंग बिकॉज़ ऑफ़ स्पीच

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रिकॉग्निशन। इसके साथ में वी आल्सो हैव

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समथिंग कॉल्ड इमेज एनालिसिस। हम इमेजज़ को

3:19

देखकर उनको एनालाइज़ कर सकते हैं कि इमेज

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के अंदर डिफरेंट ऑब्जेक्ट्स क्या हैं?

3:23

इमेज के अंदर अगर कोई नंबर्स लिखे हुए हैं

3:25

तो वो नंबर्स क्या हैं? इमेज के अंदर कौन

3:26

सी चीज का क्या मतलब है? ये हम एज़ ह्यूमंस

3:28

कर सकते हैं ह्यूमन इंटेलिजेंस को यूज़

3:30

करके। जैसे फॉर एग्जांपल अगर हमें कोई कार

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की इमेज देगा तो उस कार की इमेज में हम

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रिकॉग्नाइज़ कर सकते हैं कि नंबर प्लेट

3:36

कहां पर है और उस नंबर प्लेट पे क्या

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नंबर्स लिखे हुए हैं। अब यही काम अगर हमें

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कंप्यूटर से कराना है तो वो हम करेंगे वि

3:41

द हेल्प ऑफ़ एआई। एंड ये ऐसा प्रैक्टिकल

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एग्जांपल है जो एक्चुअली एक्सिस्ट करता

3:45

है। हमारे पास ट्रैफिक डिपार्टमेंट के

3:46

अंदर ऐसे सिस्टम्स एक्सिस्ट करते हैं जो

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किसी भी व्हीकल के लिए उसका नंबर प्लेट

3:50

डिटेक्ट कर सकते हैं एंड ऑटोमेटेड चालांस

3:52

उन व्हीकल्स को सेंड कर सकते हैं। सो दीज़

3:54

आर ऑल एग्जांपल्स ऑफ़ टास्क जिनके लिए कुछ

3:56

ना कुछ ह्यूमन इंटेलिजेंस चाहिए और इन्हीं

3:58

टास्क को हम एआई की हेल्प से परफॉर्म कर

4:00

सकते हैं। अब एआई को हमने समझ लिया। एआई

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की एक ब्रांच को भी समझ लेते हैं। व्हिच

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इज़ कॉल्ड मशीन लर्निंग। इफ दिस इज़ एi तो

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एआई की सबसे इंपॉर्टेंट सबडोमेन होती है

4:12

मशीन लर्निंग। मेजॉरिटी ऑफ एआई जो आज की

4:15

डेट में हम देखते हैं। मेजॉरिटी ऑफ दैट

4:17

एआई इज एक्चुअली मशीन लर्निंग। तो मशीन

4:19

लर्निंग क्या होता है? मशीन लर्निंग आर

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बेसिकली दोज़ एल्गोरिद्स दैट लर्न फ्रॉम

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डेटा रादर देन प्रोग्रामिंग। तो मशीन

4:24

लर्निंग के अंदर डेटा बहुत ज्यादाेंट हो

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जाता है। एंड इनफैक्ट दैट इज व्हाई इन द

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लास्ट वन टू टू डेकेड्स मशीन लर्निंग और

4:31

ज्यादाेंट हुई है। और बहुत सारे ऐसे

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सिस्टम्स इमर्ज हुए हैं जो एक्चुअली मशीन

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लर्निंग को यूज़ करते हैं। बिकॉज़ जैसे ही

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इंटरनेट आया, जैसे ही सारे के सारे लोग्स

4:39

इंटरनेट पर ऑनबोर्ड हुए तो वैसे ही हमारे

4:41

पास बहुत सारा डेटा आने लगा। एंड आज की

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डेट में हर बड़ी कंपनी के पास बहुत सारा

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डेटा है। एंड दैट इज़ व्हाई वी आर एबल टू

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सी सो मेनी प्रैक्टिकल एप्लीकेशनेशंस ऑफ़

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मशीन लर्निंग एल्गोरिथ्म्स। अब सिंस मशीन

4:51

लर्निंग इज़ अ सबडोमेन ऑफ़ एआई। हम यह कह

4:53

सकते हैं कि सारी मशीन लर्निंग एआई होती

4:55

है। बट सारी एआई मशीन लर्निंग नहीं होती।

4:58

देयर आर सम पार्ट्स ऑफ़ एआई व्हिच आर नॉट

5:00

मशीन लर्निंग। ये कैसे पार्ट्स हैं? जैसे

5:02

फॉर एग्जांपल हमारे जो रूल बेस्ड सिस्टम्स

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होते हैं दे आर पार्ट ऑफ़ एआई। उनके अंदर

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कुछ ना कुछ लेवल ऑफ इंटेलिजेंस होती है।

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पर वो मशीन लर्निंग का पार्ट नहीं है।

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उनके अंदर हम प्रोग्रामिंग करते हैं रादर

5:12

देन लर्निंग फ्रॉम डेटा। तो रूल बेस्ड

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सिस्टम्स के अंदर हम एआई को यूज़ करते हैं

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पर मशीन लर्निंग को यूज़ नहीं करते। वन मोर

5:20

एग्जांपल कुड बी क्लासिकल रोबोटिक्स जिसके

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अंदर हम रूल बेस्ड प्रोग्रामिंग ही करते

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हैं। दैट इज आल्सो एआई बट दैट इज नॉट

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पार्ट ऑफ़ मशीन लर्निंग। हमारे पास कुछ

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एल्गोरिदम्स भी होती हैं जैसे वी हैव वन ए

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स्टार एल्गोरिदम व्हिच इज यूज्ड इन

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ग्राफ्स व्हिच इज़ पार्ट ऑफ एआई बट नॉट

5:31

पार्ट ऑफ़ मशीन लर्निंग। उसके साथ में वी

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आल्सो हैव फजी लॉजिक सिस्टम्स जो हमारे घर

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के एसीस के अंदर फ्रिज के अंदर यूज़ होते

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हैं उन फ्रिज को प्रोग्राम करने के लिए

5:40

उन्हें थोड़े बहुत लेवल ऑफ इंटेलिजेंस देने

5:42

के लिए। बट दैट इज़ पार्ट ऑफ़ एआई बट नॉट

5:44

पार्ट ऑफ़ मशीन लर्निंग। बट जो मेजॉरिटी

5:46

एआई आज की डेट में हम देखते हैं एलएलएम्स

5:48

के अंदर, Google Maps जैसी, Uber जैसी,

5:50

Amazon जैसी, ब्लिंकिट जैसी एप्स के ऊपर,

5:52

मेजॉरिटी ऑफ़ दैट एi इज़ मशीन लर्निंग। तो

5:55

मशीन लर्निंग के अंदर हमारे पास बहुत सारी

5:56

अलग-अलग एल्गोरिदम्स होती हैं जिनको हम

5:58

आगे जाकर देखेंगे। जैसे लीनियर रिग्रेशन

6:00

हो गया, लॉजिस्टिक रिग्रेशन हो गया,

6:01

सपोर्ट वेक्टर मशीनंस हो गए, हमारी डिसीजन

6:03

ट्रीज़ हो गए एंड सो मच मोर। अब मशीन

6:06

लर्निंग की ही एक और सबडोमेन होती है

6:08

जिसको हम कहते हैं डीप लर्निंग। एंड डीप

6:11

लर्निंग इज़ वेरी पॉपुलर टुडे। डीप लर्निंग

6:14

इज बेसिकली दैट सबडोमेन ऑफ मशीन लर्निंग

6:17

जिसके अंदर हम न्यूरल नेटवर्क्स के साथ

6:19

काम करते हैं। न्यूरल नेटवर्क्स को हम

6:21

मशीनंस के थ्रू क्रिएट कर सकते हैं। एंड

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दीज़ नेटवर्क्स आर एक्चुअली इंस्पायर्ड

6:25

फ्रॉम द ह्यूमन ब्रेन। ह्यूमन ब्रेन के

6:27

अंदर न्यूरॉन्स होते हैं। एंड उन्हीं से

6:29

इंस्पायर्ड हमारे न्यूरल नेटवर्क्स होते

6:31

हैं। तो न्यूरल नेटवर्क से ही हमारी कई

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सारी डिफरेंट एल्गोरिदम्स निकल कर आती

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हैं। जैसे एफएन हो गई, फीड फॉरवर्ड न्यूरल

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नेटवर्क्स, आरएनए हो गए, रेकरेंट न्यूरल

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नेटवर्क्स, कन्वोल्यूशनल न्यूरल

6:39

नेटवर्क्स। हमारे ट्रांसफॉर्मर्स हो गए जो

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आज की डेट में चैट जीपीटी जैसे टूल्स के

6:43

अंदर यूज़ होते हैं। दे आर ऑल पार्ट ऑफ डीप

6:46

लर्निंग। तो इनको भी आगे जाकर हम डिटेल

6:48

में एक्सप्लोर करेंगे। एंड डीप लर्निंग का

6:50

ही एक और एप्लीकेशन या एक और सबडोमेन इसको

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