पाठ

जानें कि डीप नेटवर्क शैलो नेटवर्क से कैसे बेहतर हैं, वैनिशिंग ग्रेडिएंट को समझें, ResNet और Transformers जैसी आर्किटेक्चर को एक्सप्लोर करें, और ट्रांसफर लर्निंग सीखें।

जानें LLM क्या हैं, Transformer आर्किटेक्चर कैसे काम करता है, प्रीट्रेनिंग से RLHF तक की ट्रेनिंग पाइपलाइन, और GPT, Claude, Llama जैसे प्रमुख मॉडल्स की तुलना।

Zero-shot से tree-of-thought तक advanced prompting techniques master करें, और safe, reusable prompt templates बनाना सीखें।

जानिए कब और कैसे models को fine-tune करें या retrieval-augmented generation use करें ताकि domain-specific AI applications बना सकें।

जानिए कैसे AI agents observe, reason और act करते हैं - और क्यों multi-agent collaboration artificial intelligence का भविष्य तय कर रही है।

Self-attention, multi-head attention, positional encoding और Transformer architecture की गहरी समझ जो हर modern large language model को power करती है।

Model performance govern करने वाले empirical scaling laws, compute-optimal training strategies, और frontier models train करने के पीछे की distributed systems engineering को समझिए।

समझिए कैसे raw language models को supervised fine-tuning, reward modelling और reinforcement learning from human feedback के ज़रिए helpful, harmless assistants में बदला जाता है।

जानिए कैसे AI agents tool use, memory, planning strategies और multi-agent architectures का उपयोग करके observe, reason और act करते हैं।

Modern AI systems की attack surface को समझिए - jailbreaks और prompt injection से adversarial examples और data poisoning तक - और उन्हें बचाने वाली defence strategies सीखिए।