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

हाई एवरीवन एंड वेलकम टु आवर कॉलेज एंड इन

टुडे सेशन वी आर गोइंग टु कवर द कोर

फंडामेंटल कॉन्सेप्ट्स ऑफ़ आर्टिफिशियल

इंटेलिजेंस दैट इज़ एआई। टुडे इफ वी अनलॉक

आवर फ़ोन विथ फेस आईडी एंड आस्क सीरी टु

टेल अस द वेदर वी आर एक्चुअली यूज़िंग

कंप्यूटर विज़न एंड एनएलपी। इफ वी आर

इंटरक्टिंग विथ टूल्स लाइक चैट GP ओर JNI

वी आर एक्चुअली यूजिंग एलएलएमस लार्ज

लैंग्वेज मॉडल्स। आज के डेट में एव्री

एप्लीकेशन इज फुल ऑफ रेकमेंडेशन्स। अगर हम

Amazon Blinkket यूज़ करते हैं दे रेकमेंड

अस व्हाट टू बाय। अगर हम Netflix YouTube

यूज करते हैं दे रेकमेंड अस व्हाट टू वॉच।

वी हैव एप्स लाइक Google Maps ओर Uber दैट

डु ट्रैफिक प्रेडिक्शन फॉर अस। दे आल्सो

डु अराइवल टाइम एस्टिमेशन एंड दैट टू विथ

अ ग्रेट एक्यूरेसी। इवन इफ वी आर कोडिंग

टुडे वी टेक हेल्प फ्रॉम टूल्स लाइक

GitHub को पायलेट। सो इफ वी आर यूजिंग

टेक्नोलॉजी टुडे देन वी आर एक्चुअली

यूजिंग डिफरेंट मल्टीपल फॉर्म्स ऑफ़

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस एव्री सिंगल डे।

तो आज के सेशन के अंदर वी आर गोइंग टू कवर

द कोर फंडामेंटल कॉन्सेप्ट्स ऑफ

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस। व्हाट आर द

डिफरेंट टाइप्स? व्हाट आर द डिफरेंट

सबसेट्स? व्हाट आर द डिफरेंट यूज़ केसेस ऑफ़

एआई एंड मच मोर। सो टुडेज़ सेशन इज़ गोइंग

टू हैव नो प्रीरक्व्विज़िट्स। मतलब एनीबडी

हु वांट्स टू अंडरस्टैंड एआई एनीबडी हु

वांट्स टू एक्सप्लोर मोर अबाउट

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस कैन लर्न फ्रॉम

दिस लेक्चर। तो आज के लेक्चर के बाद वी आर

एक्चुअली गोइंग टू फील मोर कॉन्फिडेंट एंड

वी आर एक्चुअली गोइंग टू अंडरस्टैंड मोर

अबाउट द टर्म्स दैट आर रिलेटेड टू एआई।

जैसे मशीन लर्निंग हो गई, रीइंफोर्समेंट

लर्निंग हो गई, कंप्यूटर विज़न हो गई,

एनएलपी हो गई, न्यूरल नेटवर्क्स हो गई एंड

मेनी मोर एल्गोरिदम्स लाइक दिस। सो दिस

विल बी अ सेशन अबाउट एआई दैट विल हेल्प अस

अंडरस्टैंड इट एंड फील मोर कॉन्फिडेंट इन

टुडेज़ टाइम। लेट्स स्टार्ट विथ द सेशन।

सो, लेट्स स्टार्ट बाय अंडरस्टैंडिंग

व्हाट एक्जेक्टली इज़ एआई, आर्टिफिशियल

इंटेलिजेंस। एआई इज़ बेसिकली दैट

टेक्नोलॉजी दैट अलाउज़ कंप्यूटरर्स और

सिस्टम्स टू परफॉर्म टास्क दैट टिपिकली

रिक्वायर ह्यूमन इंटेलिजेंस। फॉर एग्जांपल

अगर हमारे कोई भी कंप्यूटरटर्स होते हैं,

अगर हमारे कोई सिस्टम्स होते हैं जो ऐसे

काम परफॉर्म करते हैं जिसके अंदर कुछ ना

कुछ लेवल ऑफ ह्यूमन इंटेलिजेंस चाहिए तो

वो काम वो परफॉर्म करते हैं विद द हेल्प

ऑफ दिस टेक्नोलॉजी व्हिच इज़ एआई। अब ये

कैसे काम हो सकते हैं? इसका एक एग्जांपल

हो सकता है पैटर्न रिकॉग्निशन। हम एज

ह्यूमंस डेटा को देखकर उसके अंदर पैटर्न

रिकॉग्नाइज़ करने के अंदर बहुत अच्छे होते

हैं। जैसे फॉर एग्जांपल एक सिंपल एग्जांपल

लेते हैं। लेट्स सपोज़ हमें किसी ने डेटा

दिया कि इनपुट वन के लिए आउटपुट वन होना

चाहिए। इनपुट टू के लिए आउटपुट फोर होना

चाहिए। इनपुट थ्री के लिए आउटपुट नाइन

होना चाहिए। इनपुट फोर के लिए आउटपुट 16

होना चाहिए। तो इस डेटा के अंदर हमें एक

पैटर्न दिखेगा। एंड उस पैटर्न को एनालाइज

करके हमें पता होगा कि अगर कोई इनपुट फाइव

देता है तो उसके लिए आउटपुट 25 होना

चाहिए। बिकॉज़ ऑल ऑफ़ दीज़ नंबर्स आर

स्क्वायर्स ऑफ़ दीज़ नंबर्स। तो फाइव का भी

हम स्क्वायर दे देंगे। तो दिस इज़ अ सिंपल

एग्जांपल ऑफ़ व्हाट पैटर्न रिकॉग्निशन इज़।

तो यही काम अगर हमें मशीन से परफॉर्म

कराना है तो वो हम परफॉर्म करा सकते हैं

विद द हेल्प ऑफ एआई। उसी तरीके से एक और

एग्जांपल होगा ह्यूमन इंटेलिजेंस का स्पीच

रिकॉग्निशन। हम एज ह्यूमंस एक दूसरे की

अगर लैंग्वेज समझते हैं तो दूसरा व्यक्ति

क्या कह रहा है हम उस बात को समझ सकते

हैं। हम उसका मीनिंग समझ सकते हैं। हम उस

बात का कॉन्टेक्स्ट उसके अंदर क्या इमोशंस

हैं वो चीजें भी समझ सकते हैं। तो इसी

तरीके की स्पीच रिकॉग्निशन अगर हम मशीन से

कराना चाहते हैं तो वो हम कर सकते हैं विद

द हेल्प ऑफ एआई। जैसे आज की डेट में हमारे

पास Si है, हमारे पास Alexa है। इनफैक्ट

विद टूल्स लाइक चैट जीपीटी और जेमिनाई

हमारे पास वॉइस ऑप्शन होता है। तो हम इन

टूल्स के साथ इंटरेक्ट कर सकते हैं विद

आवर वॉइस। तो ये टूल्स कैसे रिकॉग्नाइज़

करते हैं कि हम एग्जैक्टली बोल क्या रहे

हैं? दिस इज़ हैपनिंग बिकॉज़ ऑफ़ स्पीच

रिकॉग्निशन। इसके साथ में वी आल्सो हैव

समथिंग कॉल्ड इमेज एनालिसिस। हम इमेजज़ को

देखकर उनको एनालाइज़ कर सकते हैं कि इमेज

के अंदर डिफरेंट ऑब्जेक्ट्स क्या हैं?

इमेज के अंदर अगर कोई नंबर्स लिखे हुए हैं

तो वो नंबर्स क्या हैं? इमेज के अंदर कौन

सी चीज का क्या मतलब है? ये हम एज़ ह्यूमंस

कर सकते हैं ह्यूमन इंटेलिजेंस को यूज़

करके। जैसे फॉर एग्जांपल अगर हमें कोई कार

की इमेज देगा तो उस कार की इमेज में हम

रिकॉग्नाइज़ कर सकते हैं कि नंबर प्लेट

कहां पर है और उस नंबर प्लेट पे क्या

नंबर्स लिखे हुए हैं। अब यही काम अगर हमें

कंप्यूटर से कराना है तो वो हम करेंगे वि

द हेल्प ऑफ़ एआई। एंड ये ऐसा प्रैक्टिकल

एग्जांपल है जो एक्चुअली एक्सिस्ट करता

है। हमारे पास ट्रैफिक डिपार्टमेंट के

अंदर ऐसे सिस्टम्स एक्सिस्ट करते हैं जो

किसी भी व्हीकल के लिए उसका नंबर प्लेट

डिटेक्ट कर सकते हैं एंड ऑटोमेटेड चालांस

उन व्हीकल्स को सेंड कर सकते हैं। सो दीज़

आर ऑल एग्जांपल्स ऑफ़ टास्क जिनके लिए कुछ

ना कुछ ह्यूमन इंटेलिजेंस चाहिए और इन्हीं

टास्क को हम एआई की हेल्प से परफॉर्म कर

सकते हैं। अब एआई को हमने समझ लिया। एआई

की एक ब्रांच को भी समझ लेते हैं। व्हिच

इज़ कॉल्ड मशीन लर्निंग। इफ दिस इज़ एi तो

एआई की सबसे इंपॉर्टेंट सबडोमेन होती है

मशीन लर्निंग। मेजॉरिटी ऑफ एआई जो आज की

डेट में हम देखते हैं। मेजॉरिटी ऑफ दैट

एआई इज एक्चुअली मशीन लर्निंग। तो मशीन

लर्निंग क्या होता है? मशीन लर्निंग आर

बेसिकली दोज़ एल्गोरिद्स दैट लर्न फ्रॉम

डेटा रादर देन प्रोग्रामिंग। तो मशीन

लर्निंग के अंदर डेटा बहुत ज्यादाेंट हो

जाता है। एंड इनफैक्ट दैट इज व्हाई इन द

लास्ट वन टू टू डेकेड्स मशीन लर्निंग और

ज्यादाेंट हुई है। और बहुत सारे ऐसे

सिस्टम्स इमर्ज हुए हैं जो एक्चुअली मशीन

लर्निंग को यूज़ करते हैं। बिकॉज़ जैसे ही

इंटरनेट आया, जैसे ही सारे के सारे लोग्स

इंटरनेट पर ऑनबोर्ड हुए तो वैसे ही हमारे

पास बहुत सारा डेटा आने लगा। एंड आज की

डेट में हर बड़ी कंपनी के पास बहुत सारा

डेटा है। एंड दैट इज़ व्हाई वी आर एबल टू

सी सो मेनी प्रैक्टिकल एप्लीकेशनेशंस ऑफ़

मशीन लर्निंग एल्गोरिथ्म्स। अब सिंस मशीन

लर्निंग इज़ अ सबडोमेन ऑफ़ एआई। हम यह कह

सकते हैं कि सारी मशीन लर्निंग एआई होती

है। बट सारी एआई मशीन लर्निंग नहीं होती।

देयर आर सम पार्ट्स ऑफ़ एआई व्हिच आर नॉट

मशीन लर्निंग। ये कैसे पार्ट्स हैं? जैसे

फॉर एग्जांपल हमारे जो रूल बेस्ड सिस्टम्स

होते हैं दे आर पार्ट ऑफ़ एआई। उनके अंदर

कुछ ना कुछ लेवल ऑफ इंटेलिजेंस होती है।

पर वो मशीन लर्निंग का पार्ट नहीं है।

उनके अंदर हम प्रोग्रामिंग करते हैं रादर

देन लर्निंग फ्रॉम डेटा। तो रूल बेस्ड

सिस्टम्स के अंदर हम एआई को यूज़ करते हैं

पर मशीन लर्निंग को यूज़ नहीं करते। वन मोर

एग्जांपल कुड बी क्लासिकल रोबोटिक्स जिसके

अंदर हम रूल बेस्ड प्रोग्रामिंग ही करते

हैं। दैट इज आल्सो एआई बट दैट इज नॉट

पार्ट ऑफ़ मशीन लर्निंग। हमारे पास कुछ

एल्गोरिदम्स भी होती हैं जैसे वी हैव वन ए

स्टार एल्गोरिदम व्हिच इज यूज्ड इन

ग्राफ्स व्हिच इज़ पार्ट ऑफ एआई बट नॉट

पार्ट ऑफ़ मशीन लर्निंग। उसके साथ में वी

आल्सो हैव फजी लॉजिक सिस्टम्स जो हमारे घर

के एसीस के अंदर फ्रिज के अंदर यूज़ होते

हैं उन फ्रिज को प्रोग्राम करने के लिए

उन्हें थोड़े बहुत लेवल ऑफ इंटेलिजेंस देने

के लिए। बट दैट इज़ पार्ट ऑफ़ एआई बट नॉट

पार्ट ऑफ़ मशीन लर्निंग। बट जो मेजॉरिटी

एआई आज की डेट में हम देखते हैं एलएलएम्स

के अंदर, Google Maps जैसी, Uber जैसी,

Amazon जैसी, ब्लिंकिट जैसी एप्स के ऊपर,

मेजॉरिटी ऑफ़ दैट एi इज़ मशीन लर्निंग। तो

मशीन लर्निंग के अंदर हमारे पास बहुत सारी

अलग-अलग एल्गोरिदम्स होती हैं जिनको हम

आगे जाकर देखेंगे। जैसे लीनियर रिग्रेशन

हो गया, लॉजिस्टिक रिग्रेशन हो गया,

सपोर्ट वेक्टर मशीनंस हो गए, हमारी डिसीजन

ट्रीज़ हो गए एंड सो मच मोर। अब मशीन

लर्निंग की ही एक और सबडोमेन होती है

जिसको हम कहते हैं डीप लर्निंग। एंड डीप

लर्निंग इज़ वेरी पॉपुलर टुडे। डीप लर्निंग

इज बेसिकली दैट सबडोमेन ऑफ मशीन लर्निंग

जिसके अंदर हम न्यूरल नेटवर्क्स के साथ

काम करते हैं। न्यूरल नेटवर्क्स को हम

मशीनंस के थ्रू क्रिएट कर सकते हैं। एंड

दीज़ नेटवर्क्स आर एक्चुअली इंस्पायर्ड

फ्रॉम द ह्यूमन ब्रेन। ह्यूमन ब्रेन के

अंदर न्यूरॉन्स होते हैं। एंड उन्हीं से

इंस्पायर्ड हमारे न्यूरल नेटवर्क्स होते

हैं। तो न्यूरल नेटवर्क से ही हमारी कई

सारी डिफरेंट एल्गोरिदम्स निकल कर आती

हैं। जैसे एफएन हो गई, फीड फॉरवर्ड न्यूरल

नेटवर्क्स, आरएनए हो गए, रेकरेंट न्यूरल

नेटवर्क्स, कन्वोल्यूशनल न्यूरल

नेटवर्क्स। हमारे ट्रांसफॉर्मर्स हो गए जो

आज की डेट में चैट जीपीटी जैसे टूल्स के

अंदर यूज़ होते हैं। दे आर ऑल पार्ट ऑफ डीप

लर्निंग। तो इनको भी आगे जाकर हम डिटेल

में एक्सप्लोर करेंगे। एंड डीप लर्निंग का

ही एक और एप्लीकेशन या एक और सबडोमेन इसको