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🧠न्यूरल नेटवर्क प्लेग्राउंड🤖AI या इंसान?💬प्रॉम्प्ट लैब🎨इमेज जनरेटर😊सेंटिमेंट एनालाइज़र💡चैटबॉट बिल्डर⚖️एथिक्स सिमुलेटर
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🏕️ स्तर 4

AI Canopy

इंजीनियर विश्वसनीय GenAI सिस्टम

पुनर्प्राप्ति, उपकरण उपयोग, एजेंट वर्कफ़्लोज़, MCP, मूल्यांकन, रेलिंग और अवलोकन के साथ उत्पादन-दिमाग वाले LLM अनुप्रयोगों को डिज़ाइन करें। गुणवत्ता, विलंबता, सुरक्षा और लागत के लिए अनुकूलन करना सीखें।

13
पाठ
~18h
अवधि
4/5
स्तर

🎯 आप क्या सीखेंगे

  • ✓Build a grounded RAG assistant with citations
  • ✓Design a safe tool-using agent with explicit boundaries
  • ✓Create regression evaluations for quality and tool behaviour
  • ✓Instrument an AI feature for latency, cost, and failure analysis

आवश्यकताएं: AI Branches प्लस बेसिक Python या TypeScript

👤 यह किसके लिए है?

एआई अनुप्रयोगों का निर्माण करने वाले डेवलपर्स और तकनीकी व्यवसायी

🏷️ शामिल विषय

LLM application architectureRAG, hybrid retrieval, and rerankingTool calling, MCP, and agent workflowsGolden datasets and agent evaluationGuardrails, tracing, latency, and cost
✨

प्रॉम्प्ट लैब देखें

हमारी इंटरैक्टिव प्रॉम्प्ट लैब से प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग तकनीकों का अभ्यास करें और परिणाम वास्तविक समय में देखें।

→

📚 पाठ

1
🤖

लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स

समझें कि LLM कैसे काम करते हैं, ट्रांसफ़ॉर्मर आर्किटेक्चर से लेकर उभरती क्षमताओं और वास्तविक दुनिया की सीमाओं तक।

⏱️ 20m→
2
✍️

Prompt इंजीनियरिंग

ज़ीरो-शॉट से ट्री-ऑफ़-थॉट तक उन्नत प्रॉम्प्टिंग तकनीकों में महारत पाएँ और सुरक्षित, फिर से इस्तेमाल हो सकने वाले प्रॉम्प्ट टेम्पलेट बनाना सीखें।

प्रो⏱️ 18m→

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Neural networks explained simply — biological vs artificial neurons, layers, training, backpropagation, activation functions, and the difference between CNNs, RNNs, and Transformers. No maths required.

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What Is Generative AI? A Beginner's Complete Guide (2026)

Generative AI explained simply — what it is, how it works (LLMs, diffusion models, GANs), real-world examples like ChatGPT and DALL-E, use cases, limitations, and how to learn it free.

⏱️ 4 min read

❓ अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न

AI Canopy एक उन्नत स्तर का कार्यक्रम है। हम सलाह देते हैं कि पहले AI Branches पूरा करें, क्योंकि Canopy न्यूरल नेटवर्क, बड़े भाषा मॉडल और AI सिस्टम डिज़ाइन में गहराई तक जाता है।

हाँ! AI Canopy बताता है कि बड़े भाषा मॉडल कैसे काम करते हैं, जिसमें ChatGPT, Claude, Gemini और इसी तरह के मॉडलों के पीछे की ट्रांसफ़ॉर्मर संरचना शामिल है। आप प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग में भी दक्षता हासिल करेंगे।

कोडिंग ज़रूरी नहीं है, हालाँकि कुछ तकनीकी बुनियाद मदद करती है। हम न्यूरल नेटवर्क और LLM को आरेखों तथा इंटरैक्टिव दृश्यों के ज़रिए वैचारिक रूप से समझाते हैं।

हाँ! सभी पाठ पूरे करने पर आपको अपने नाम का प्रमाणपत्र मिलेगा। यह दर्शाता है कि आपने उन्नत AI अवधारणाओं में दक्षता हासिल की है।

प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग ChatGPT जैसे AI मॉडलों के लिए प्रभावी निर्देश लिखने का कौशल है। यह आज सबसे अधिक माँग वाले कौशलों में से एक है, और AI Canopy इसे कई पाठ समर्पित करता है।

पहला पाठ शुरू करें →
12 · प्रो

आपका अगला स्तर इस दरवाजे के पीछे है

हर अकादमी, हर पाठ, प्रगति सिंक और प्रमाणपत्र अनलॉक करने के लिए एक प्लान चुनें। ऐसी कौशल बनाएं जो समय के साथ बढ़ें।

Pro को 7 दिन मुफ़्त आज़माएँ →

7 दिन मुफ़्त। कभी भी रद्द करें, कोई सवाल नहीं पूछा जाएगा।

🔒 प्रगति ट्रैक करने और प्रमाणपत्र प्राप्त करने के लिए साइन इन करें

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3
🧠

डीप न्यूरल नेटवर्क

तीन प्रमुख डीप लर्निंग आर्किटेक्चर समझें और यह भी कि ट्रांसफ़ॉर्मर आधुनिक AI पर हावी क्यों हो गए।

प्रो⏱️ 20m→
4
🔧

Fine-Tuning और RAG

डोमेन-विशिष्ट AI ऐप्लिकेशन बनाने के लिए मॉडल को कब और कैसे फ़ाइन-ट्यून करना है या रिट्रीवल-ऑगमेंटेड जनरेशन इस्तेमाल करनी है, यह सीखें।

प्रो⏱️ 20m→
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🤝

AI Agents और Autonomous Systems

जानें कि AI एजेंट कैसे देखते, तर्क करते और कार्रवाई करते हैं, और मल्टी-एजेंट सहयोग कृत्रिम बुद्धिमत्ता का भविष्य क्यों बना रहा है।

प्रो⏱️ 18m→
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🔦

Attention और Transformers

सेल्फ-अटेंशन, मल्टी-हेड अटेंशन, पोज़िशनल एन्कोडिंग और हर आधुनिक बड़े भाषा मॉडल को चलाने वाले ट्रांसफ़ॉर्मर आर्किटेक्चर की गहरी समझ।

प्रो⏱️ 20m→
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स्केलिंग कानून और स्केल पर प्रशिक्षण

मॉडल प्रदर्शन को नियंत्रित करने वाले अनुभवजन्य स्केलिंग लॉ, कम्प्यूट-इष्टतम प्रशिक्षण रणनीतियाँ और फ़्रंटियर मॉडल प्रशिक्षित करने के पीछे की वितरित सिस्टम इंजीनियरिंग समझें।

प्रो⏱️ 18m→
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🎯

RLHF और Alignment

समझें कि कच्चे भाषा मॉडल supervised फ़ाइन-ट्यूनिंग, रिवॉर्ड मॉडलिंग और मानव फ़ीडबैक से रीइन्फ़ोर्समेंट लर्निंग के माध्यम से सहायक, अहानिकर सहायकों में कैसे बदले जाते हैं।

प्रो⏱️ 18m→
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एजेंट वर्कफ़्लोज़

सीखें कि AI एजेंट जटिल वास्तविक दुनिया के कार्यों के लिए टूल उपयोग, मेमोरी, योजना रणनीतियों और मल्टी-एजेंट आर्किटेक्चर से स्वायत्त रूप से कैसे देखते, तर्क करते और कार्रवाई करते हैं।

प्रो⏱️ 20m→
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🛡️

AI Safety और Red Teaming

आधुनिक AI सिस्टम की हमले की सतह समझें, जेलब्रेक और प्रॉम्प्ट इंजेक्शन से लेकर विरोधी उदाहरणों और डेटा पॉइज़निंग तक, और उन्हें सुरक्षित रखने वाली रक्षा रणनीतियाँ सीखें।

प्रो⏱️ 18m→
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🔎

व्यवहार में RAG सिस्टम

ऐसा रिट्रीवल डिज़ाइन करें जो उत्तरों को बेहतर बनाए, न कि कमजोर डेटा को आत्मविश्वासी मॉडल के पीछे छिपाए।

प्रो⏱️ 45m→
12
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टूल-उपयोग करने वाले एजेंट और MCP

प्रभावशाली डेमो से आगे जाकर ऐसे सीमित, देखने योग्य एजेंट बनाएँ जो टूल सुरक्षित ढंग से इस्तेमाल करते हैं।

प्रो⏱️ 45m→
13
📈

AI का मूल्यांकन और संचालन

किसी AI फ़ीचर के उपयोगकर्ताओं तक पहुँचने से पहले गुणवत्ता, सुरक्षा, लेटेंसी और लागत को मापने योग्य बनाएँ।

प्रो⏱️ 45m→