एआई क्रैश कोर्स: आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस इन्वेस्टर्स के लिए बेसिक शब्दावली - क्रिप्टो निवेशकों के लिए अमेरिकी संस्थान

डिजिटल परिसंपत्ति निवेशकों के लिए मेरे शीर्ष नियमों में से एक आपके निवेश को समझाने में सक्षम होना है, लेकिन एआई जितनी तेजी से आगे बढ़ रहा है, आप कृत्रिम बुद्धिमत्ता कह सकते हैं, यह कहना जितना आसान है, करना उतना ही आसान है।

विशेष रूप से गहन शिक्षण, तंत्रिका नेटवर्क और प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण जैसे वाक्यांशों को ऐसे उछाला जा रहा है जैसे वे बुनियादी अंग्रेजी हों।

नए निवेशकों के लिए एआई सीखने की अवस्था और भी तीव्र हो सकती है। जब मैं पहली बार इस बाज़ार में आया, तो मैं जो पढ़ रहा था उसका शायद 10% ही समझ पाया। लेकिन एक बार जब मैं एआई से संबंधित कुछ बुनियादी शब्दजाल को परिभाषित कर सका, तभी मुझे आखिरकार यह समझ में आया कि यह तकनीक क्या कर सकती है। और फिर मैं अपने निवेशों को समझाने में सक्षम था।

ऐसा करने में आपकी मदद करने के लिए, मैंने बुनियादी एआई शब्दावली वाले फ़्लैशकार्ड एक साथ रखे हैं ताकि आपको यह समझने में मदद मिल सके कि यह कैसे काम करता है और यह मूल्यवान क्यों है।

एक त्वरित वीडियो भी है, मैं चाहता हूं कि आप देखें जहां मैं आपको प्रत्येक परिभाषा के बारे में बताऊंगा और उदाहरण प्रदान करूंगा कि यह एआई से कैसे संबंधित है।

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एक कदम: 15 मिनट के क्रैश कोर्स को देखकर शुरुआत करें जहां मैं 16 बुनियादी परिभाषाओं को शामिल करूंगा जो हर एआई निवेशक को पता होनी चाहिए।

कदम दो: इन परिभाषाओं का अध्ययन करने के लिए नीचे दिए गए फ़्लैशकार्ड का उपयोग करें। आपको उन्हें पूरी तरह से याद रखने की ज़रूरत नहीं है, लेकिन आपको किसी और को शर्तें समझाने में सक्षम होना चाहिए।

आपके संदर्भ के लिए यहां परिभाषाएं दी गई हैं:

1. मशीन लर्निंग: एआई का एक उपसमूह जिसमें एल्गोरिदम और सांख्यिकीय मॉडल विकसित करना शामिल है जो कंप्यूटर को डेटा से सीखने और ऐसा करने के लिए स्पष्ट रूप से प्रोग्राम किए बिना भविष्यवाणियां या निर्णय लेने में सक्षम बनाता है।
2. ध्यान लगा के पढ़ना या सीखना: मशीन लर्निंग का एक उपसमूह जो कंप्यूटरों को बड़ी मात्रा में असंरचित डेटा से सीखने में सक्षम बनाने के लिए कई परतों वाले कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग करता है।
3. प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी): एआई का एक उपसमूह जिसमें मानव भाषा को समझने, व्याख्या करने और प्रतिक्रिया देने के लिए शिक्षण मशीनें शामिल हैं।
4. रोबोटिक: एआई का एक क्षेत्र जिसमें रोबोट का डिजाइन और विकास शामिल है, जो मशीनें हैं जो स्वायत्त रूप से या मानव मार्गदर्शन के साथ कार्य कर सकती हैं।
5. कंप्यूटर दृष्टि: एआई का एक उपसमूह जिसमें कंप्यूटर को छवियों और वीडियो की व्याख्या और विश्लेषण करना सिखाना शामिल है।
6. तंत्रिका - तंत्र: एक प्रकार का मशीन लर्निंग मॉडल जो मानव मस्तिष्क की संरचना और कार्य से प्रेरित है।
7. सुदृढीकरण सीखना: एक प्रकार की मशीन लर्निंग जिसमें एजेंटों को इनाम सिग्नल को अधिकतम करने के लिए वातावरण में कार्रवाई करने के लिए प्रशिक्षण देना शामिल होता है।
8. प्राकृतिक भाषा निर्माण (एनएलजी): प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) का एक उपसमूह जिसमें मानव जैसी भाषा उत्पन्न करने के लिए शिक्षण मशीनें शामिल हैं।
9. विशेषज्ञ प्रणालियां: एआई सिस्टम जो किसी विशेष क्षेत्र में मानव विशेषज्ञ की निर्णय लेने की क्षमताओं की नकल करते हैं।
10. डेटा खनन: सांख्यिकीय और कम्प्यूटेशनल तरीकों का उपयोग करके बड़े डेटासेट में पैटर्न और अंतर्दृष्टि की खोज करने की प्रक्रिया।
11. बड़ा डाटा: अत्यधिक बड़े डेटासेट जिनका विश्लेषण पैटर्न, रुझान और संघों को प्रकट करने के लिए किया जा सकता है, विशेष रूप से मानव व्यवहार और बातचीत से संबंधित।
12. कृत्रिम बुद्धिमत्ता नैतिकता: एआई सिस्टम और अनुप्रयोगों के नैतिक, सामाजिक और राजनीतिक निहितार्थ का अध्ययन।
13. व्याख्या करने योग्य एआई: एआई सिस्टम और मॉडल जो अपने निर्णयों या भविष्यवाणियों के लिए स्पष्टीकरण या औचित्य प्रदान कर सकते हैं।
14. जनरेटिव एडवरसैरियल नेटवर्क (GAN): एक प्रकार का गहन शिक्षण मॉडल जिसमें दो तंत्रिका नेटवर्क शामिल होते हैं, एक नकली डेटा उत्पन्न करता है और दूसरा वास्तविक और नकली डेटा के बीच अंतर करता है।
15. कनवल्शनल न्यूरल नेटवर्क्स (सीएनएन): एक प्रकार का तंत्रिका नेटवर्क जिसका उपयोग आमतौर पर छवि पहचान और कंप्यूटर विज़न कार्यों के लिए किया जाता है।
16. मतिभ्रम (एआई में): वह घटना जहां एक बड़ा भाषा मॉडल ऐसा पाठ उत्पन्न करता है जो सुसंगत और सार्थक प्रतीत होता है, लेकिन वास्तव में वास्तविकता पर आधारित नहीं होता है या तथ्यात्मक जानकारी पर आधारित नहीं होता है।

इन शर्तों को सीखें और आप एआई निवेश में विशेषज्ञ बनने की राह पर होंगे।

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तरल रहो,

मुख्य क्रिप्टो रणनीतिकार, क्रिप्टो निवेशकों के लिए अमेरिकी संस्थान

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• स्रोत: https://aicinvestors.com/article/ai-crash-course-basic-terminology-for-artificial-intelligence-investors/