सीखने का क्षेत्र

सभी शिक्षण सामग्री का केंद्रीय प्रवेश — गाइडेड या मुक्त, जैसा तुम्हें पसंद।

सीखने के रास्तेसामग्री

आधार

बिना किसी पूर्व ज्ञान वाले उपयोगकर्ताओं के लिए। जो कंप्यूटर चला सकते हैं, वे यहाँ से शुरू करें।

ऑपरेशन और Command Line

कंप्यूटर कैसे काम करता है, APIs क्या हैं, Terminal कैसे चलाएं, Git कैसे उपयोग करें और Open Source क्या है।

शुरुआती 0 में से 5

आप समझेंगे कंप्यूटर कैसे काम करता है, Terminal में सुरक्षित नेविगेट करेंगे, Git उपयोग करेंगे और Open Source समझेंगे।

5 लेख बिल्कुल शुरुआती लोग कोई नहीं
1

कंप्यूटर कैसे "सोचता" है

CPU, GPU, RAM, हार्ड ड्राइव और बाइनरी कोड — हार्डवेयर की बुनियाद।

2

इंटरनेट और APIs

Client, Server, HTTP Requests और APIs इंटरफेस के रूप में।

3

Terminal

GUI बनाम CLI, पथ और सबसे महत्वपूर्ण कमांड।

4

Git से Version Control

Repository, Commit, Branch और GitHub Cloud Storage के रूप में।

5

Open Source बनाम Closed Source

Source Code, Licenses (GPL, MIT) और Transparency क्यों महत्वपूर्ण है।

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Python और प्रोग्रामिंग तर्क

Variables से Control Structures, Functions, Classes, Packages और Virtual Environments तक।

शुरुआती

आप Python में प्रोग्राम करेंगे, Data Types, Control Structures, OOP समझेंगे और विकास वातावरण सेट करेंगे।

8 लेख कंप्यूटर की बुनियादी जानकारी वाले शुरुआती पूर्वापेक्षा: ऑपरेशन और Command Line
1

Variables और Data Types

String, Integer, Float, Boolean और Assignments।

2

Control Structures

If/Else Branches और Loops (For, While)।

3

Functions

Parameters, Return Values और Modular Code।

4

जब Code टूटता है (Errors और Debugging)

Syntax Error बनाम Logic Error, Try/Catch और Stack Traces पढ़ना।

5

Lists और Dictionaries

Arrays, Key-Value Stores और Index-based Access।

6

Object-Oriented Programming (Classes और Objects)

Class, Object, Method और Attribute — जटिल Code का Blueprint।

7

बाहरी Code Libraries (Packages)

Pip, Dependencies, Import — पहिया दोबारा न बनाएं।

8

Isolation Bubble (Virtual Environments / Docker)

venv, Container और पुनः उत्पादन योग्य वातावरण।

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कार्यशाला

यहाँ चीजें बनती हैं। फोकस अनुप्रयोग, टूल्स और आधुनिक वर्कफ्लो पर।

Generative Art (Images और Video)

Image Generation, Stable Diffusion, LoRA, ControlNet और Workflow Optimization।

शुरुआती से उपलब्ध 26 अग॰ 2026

आप Stable Diffusion से खुद Images Generate करेंगे, Text-to-Image समझेंगे और LoRA, ControlNet तथा Upscaling में महारत हासिल करेंगे।

4 लेख + 1 Demo रचनाकार, डिजाइनर, शौकीन पूर्वापेक्षा: ऑपरेशन और Command Line
1

Image Generation (Text से Pixel)

से उपलब्ध 26 अग॰ 2026

2

टूल (Stable Diffusion Forge)

से उपलब्ध 26 अग॰ 2026

3

Control और Fine-tuning

से उपलब्ध 26 अग॰ 2026

4

Workflow Optimization

से उपलब्ध 26 अग॰ 2026

5

GANs — Interactive Demo

Interactive रूप से अनुभव करें GANs Images कैसे बनाते हैं।

वैकल्पिक

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लोकल भाषा मॉडल

Hugging Face Ecosystem, Models को locally चलाना और Quantization समझना।

मध्यवर्ती से उपलब्ध 9 सित॰ 2026

आप Hugging Face समझेंगे, Models को अपने PC पर लाएंगे और Quantization समझेंगे।

3 लेख डेटा-सुरक्षा के प्रति सजग, DIY प्रेमी पूर्वापेक्षा: ऑपरेशन और Command Line
1

Ecosystem (Hugging Face)

से उपलब्ध 9 सित॰ 2026

2

Models को अपने PC पर लाना

से उपलब्ध 9 सित॰ 2026

3

Quantization (Models को छोटा करना)

से उपलब्ध 9 सित॰ 2026

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एजेंट और ऑटोमेशन

System Prompts, Prompt Engineering, RAG, Function Calling, APIs और No-Code Workflows।

मध्यवर्ती

आप System Prompts बनाएंगे, RAG Pipelines बनाएंगे, Function Calling उपयोग करेंगे और n8n से Workflows Automate करेंगे।

6 लेख निर्माता, स्वचालन विशेषज्ञ पूर्वापेक्षा: लोकल भाषा मॉडल Python और प्रोग्रामिंग तर्क
1

Model को कार्य देना (System Prompts)

System Prompt, Roleplay, One-Shot बनाम Few-Shot।

2

Prompt Engineering (Chain of Thought)

Zero-Shot, Chain-of-Thought और Hallucination से बचना।

3

अपना डेटा जोड़ना (RAG)

Retrieval-Augmented Generation, Chunking, Embeddings और Vector Database।

4

Function Calling (जब AI बटन दबाता है)

JSON-Output, Tool Use — AI तय करता है कौन सा Tool चलाना है।

5

Interfaces उपयोग करना (APIs और MCP)

API Key, Model Context Protocol और AI Agents के लिए Server Architecture।

6

No-Code Workflows (n8n)

Trigger, Node, Workflow Automation और Webhooks।

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Software Development में AI

Vibecoding, Context Engineering और Agentic Coding — Programming का नया तरीका।

मध्यवर्ती से उपलब्ध 7 अक्टू॰ 2026

आप AI से Programming करेंगे, Context Engineering में महारत हासिल करेंगे और Autonomous Coding Agents उपयोग करेंगे।

3 लेख डेवलपर, निर्माता पूर्वापेक्षा: Python और प्रोग्रामिंग तर्क एजेंट और ऑटोमेशन
1

Natural Language Programming (Vibecoding)

से उपलब्ध 7 अक्टू॰ 2026

2

Context Engineering

से उपलब्ध 7 अक्टू॰ 2026

3

Agentic Coding (AI जो खुद Type करती हैं)

से उपलब्ध 7 अक्टू॰ 2026

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अकादमी

अकादमिक रीढ़ — कंप्यूटर विज्ञान के AI मॉड्यूल के समान, लेकिन बाधाओं के बिना।

कंप्यूटर विज्ञान संरचनाएं और Algorithms

Algorithms क्या हैं, वे कैसे Scale करते हैं और कौन सी Data Structures कंप्यूटर विज्ञान को चलाती हैं।

मध्यवर्ती

आप Algorithms, Big-O Notation, Recursion और सबसे महत्वपूर्ण Data Structures समझेंगे।

6 लेख Python की बुनियाद वाले शिक्षार्थी पूर्वापेक्षा: Python और प्रोग्रामिंग तर्क
1

Algorithm क्या है?

Determinism, Finiteness, Input/Output — मशीनों की रेसिपी।

2

Algorithmic Complexity (Big-O)

Scaling समझें: Linear, Quadratic, Exponential।

3

Data Structures I (Linear)

Array, Linked List, Stack, Queue।

4

Recursion

Base Case, Recursive Call और Stack Overflow — Loops on Steroids।

5

Data Structures II (Hierarchical और Networked)

Tree, Binary Search Tree, Graph, Node, Edge।

6

Data Structures III (Key-Based)

Hash Table, Key-Value Pair और Caching।

7

Travelling Salesman — When Trying Everything Takes Too Long

This path's first demo: find the shortest tour through many cities — an NP-hard problem that exposes the limits of brute force and why we need clever heuristics like simulated annealing.

वैकल्पिक

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डेटा का गणित

Machine Learning के लिए Statistics और Probability का आधार।

मध्यवर्ती

आप Central Tendency, Dispersion, Distributions, Correlation, Probability और Bayes Theorem समझेंगे।

6 लेख + 1 Demo Algorithms की बुनियाद वाले शिक्षार्थी पूर्वापेक्षा: कंप्यूटर विज्ञान संरचनाएं और Algorithms
1

Central Tendency (केंद्र कहाँ है?)

औसत, Median और Outliers।

2

Dispersion (केंद्र से कितना दूर?)

Variance, Standard Deviation और Range।

3

Distributions (डेटा का आकार)

Normal Distribution, Skewness और Long Tail।

4

डेटा के बीच संबंध

Correlation, Causality और Confounders।

5

Probability और Expected Value

Probability, Expected Value और Risk/Benefit Analysis।

6

Bayes और Conditional Probability

Bayes Theorem: नई जानकारी से राय बदलें।

7

Naive Bayes — Interactive Demo

Naive Bayes Algorithm से Texts को live Classify करें।

वैकल्पिक

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Linear Algebra और Calculus

Vectors, Matrices, Tensors, Derivatives और Chain Rule — Deep Learning की भाषा।

मध्यवर्ती

आप Vectors, Matrices, Tensors, Derivatives, Partial Derivatives और Chain Rule समझेंगे जो Backpropagation का आधार है।

6 लेख Statistics की बुनियाद वाले शिक्षार्थी पूर्वापेक्षा: डेटा का गणित
1

Spaces और Directions (Vectors)

Scalar, Vector, Dimensionality और Vector Space।

2

Data Tables और Transformations (Matrices)

Matrix, Matrix Multiplication, Transformation और Scalar Product।

3

Tensors (GPUs की भाषा)

n-dimensional Array के रूप में Tensor, Batching और Shape।

4

बदलाव मापना (Derivatives)

Slope, Rate of Change और Minima/Maxima।

5

Partial Derivatives और Gradient

Multi-dimensional Slope और Gradient Vector।

6

Nested Functions (Chain Rule)

Function Composition और Chain Rule — Backpropagation का प्रारंभिक चरण।

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क्लासिकल, सिम्बोलिक AI

Turing से Search, Heuristics, Game Theory, Expert Systems और AI Winter तक।

मध्यवर्ती

आप AI की जड़ें समझेंगे, State Spaces navigate करेंगे, Pathfinding और Game Theory में महारत हासिल करेंगे और AI Winter के सबक जानेंगे।

7 लेख + 4 Demos Algorithms की बुनियाद वाले शिक्षार्थी पूर्वापेक्षा: कंप्यूटर विज्ञान संरचनाएं और Algorithms
1

AI का जन्म (Turing से Dartmouth तक)

Turing Test, Dartmouth Conference (1956), ELIZA — ऐतिहासिक संदर्भ।

2

Graph में खोज

State Space, Breadth-First Search (BFS) और Depth-First Search (DFS)।

3

Heuristics और Pathfinding

Heuristic, Cost Function, Dijkstra और A* Algorithm।

4

A* Pathfinding — Interactive Demo

A* और Dijkstra को भूलभुलैया में navigate करते देखें।

वैकल्पिक
5

संघर्ष में Agents (Game Theory)

Multi-Agent Systems, Zero-Sum Game और Nash Equilibrium।

6

MinMax और Pruning

Decision Tree, MinMax Strategy और Alpha-Beta Pruning।

7

MinMax — Interactive Demo

एक अजेय MinMax AI के खिलाफ Tic-Tac-Toe खेलें।

वैकल्पिक
8

नियम और तर्क (Expert Systems)

Expert System, Inference Engine, If-Then Rules और Combinatorial Explosion।

9

Rule-Based AI — Interactive Demo

Interactive रूप से अनुभव करें कि Expert System logical कारण शृंखलाएं कैसे बनाता है।

वैकल्पिक
10

ELIZA Chatbot — Interactive Demo

इतिहास के पहले Rule-Based Therapist Bot से चैट करें।

वैकल्पिक
11

AI Winter (विफलता और सबक)

Lighthill Report, अतिरंजित वादे और Symbolic AI Complexity पर क्यों विफल हुई।

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Machine Learning की बुनियाद

Paradigm Shift: Programming से Training तक — Supervised, Unsupervised और मूल्यांकन के उपकरण।

मध्यवर्ती 0 में से 4

आप ML Paradigms समझेंगे, Supervised Learning Models Train करेंगे, Metrics से Evaluate करेंगे और Overfitting तथा Unsupervised Learning जानेंगे।

1

Programming बनाम Training

Machine Learning, Training Data, Model और Inference।

2

Supervised Learning (शिक्षक के साथ सीखना)

Label, Features, Target, Classification बनाम Regression।

3

Linear और Logistic Regression

Regression Line, Sigmoid और Error Function (MSE)।

4

कच्चा माल (Data Engineering)

Feature Engineering, Missing Values और Normalization।

5

Parameters बनाम Hyperparameters

AI खुद क्या सीखता है बनाम इंसान क्या सेट करता है।

6

जब छात्र रटता है

Overfitting, Underfitting, Train-Test-Split और Validation Set।

7

Models का मूल्यांकन

Accuracy, Precision, Recall, F1-Score और Confusion Matrix।

8

Unsupervised Learning (अव्यवस्था में संरचना)

Clustering (k-Means), Dimensionality Reduction (PCA) और Anomaly Detection।

9

Supervised Learning — Interactive Demo

Model Train करें और Decision Boundary देखें।

वैकल्पिक
10

K-Means Clustering — Interactive Demo

देखें K-Means Data Points को Groups में कैसे Sort करता है।

वैकल्पिक

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Deep Learning (न्यूरल क्रांति)

Artificial Neuron से Activation, Hidden Layers, Loss Functions, Gradient Descent और Backpropagation तक।

उन्नत से उपलब्ध 15 जुल॰ 2026

आप Neural Networks को Perceptron से Backpropagation तक समझेंगे और पूरी Training Process समझ सकेंगे।

6 लेख + 3 Demos ML की बुनियाद वाले शिक्षार्थी पूर्वापेक्षा: Machine Learning की बुनियाद
1

Artificial Neuron

से उपलब्ध 15 जुल॰ 2026

2

Perceptron — Interactive Demo

सबसे सरल Neural Network को कदम दर कदम Train करें।

वैकल्पिक
3

Activation (चिनगारी)

से उपलब्ध 15 जुल॰ 2026

4

Network (Hidden Layers)

से उपलब्ध 15 जुल॰ 2026

5

AI कितना गलत है यह कैसे Calculate होता है

से उपलब्ध 15 जुल॰ 2026

6

घाटी की ओर रास्ता (Gradient Descent)

से उपलब्ध 15 जुल॰ 2026

7

सीखने का मूल (Backpropagation)

से उपलब्ध 15 जुल॰ 2026

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आधुनिक आर्किटेक्चर (GenAI)

Tokenization से Embeddings, CNNs, RNNs, Transformers, LLMs, Transfer Learning और Diffusion तक।

उन्नत से उपलब्ध 12 अग॰ 2026

आप Tokenization, Embeddings, CNNs, RNNs, Transformers, LLMs, Transfer Learning, Sampling और Diffusion समझेंगे।

9 लेख + 3 Demos Deep Learning की बुनियाद वाले शिक्षार्थी पूर्वापेक्षा: Deep Learning (न्यूरल क्रांति)
1

Tokenization (मशीनों की वर्णमाला)

से उपलब्ध 12 अग॰ 2026

2

Embeddings और Latent Space

से उपलब्ध 12 अग॰ 2026

3

Computer Vision (CNNs)

से उपलब्ध 12 अग॰ 2026

4

Time और Sequences (RNNs)

से उपलब्ध 12 अग॰ 2026

5

Breakthrough (Transformers और Attention)

से उपलब्ध 12 अग॰ 2026

6

Large Language Models (LLMs)

से उपलब्ध 12 अग॰ 2026

7

Transfer Learning और Fine-Tuning

से उपलब्ध 12 अग॰ 2026

8

Sampling और Temperature

से उपलब्ध 12 अग॰ 2026

9

Generative Image Models (Diffusion)

से उपलब्ध 12 अग॰ 2026

10

GANs — Interactive Demo

Interactive रूप से अनुभव करें GANs Images कैसे बनाते हैं।

वैकल्पिक

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Reinforcement Learning

इनाम से सीखना: बुनियादी सिद्धांत से Q-Learning से RLHF तक।

उन्नत से उपलब्ध 23 सित॰ 2026

आप Reinforcement Learning, MDP, Q-Learning और RLHF समझेंगे — ChatGPT विनम्रता कैसे सीखता है।

3 लेख + 2 Demos Deep Learning की बुनियाद वाले शिक्षार्थी पूर्वापेक्षा: Deep Learning (न्यूरल क्रांति)
1

गाजर और छड़ी (सिद्धांत)

से उपलब्ध 23 सित॰ 2026

2

Strategies विकसित करना (Q-Learning और MDPs)

से उपलब्ध 23 सित॰ 2026

3

Q-Learning — Interactive Demo

देखें Agent Q-Learning से Exit कैसे ढूंढता है।

वैकल्पिक
4

RLHF (LLMs विनम्रता कैसे सीखते हैं)

से उपलब्ध 23 सित॰ 2026

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समाज और समावेश

सामाजिक और कानूनी प्रभाव, विशिष्ट लक्षित समूहों के अनुसार।

नैतिकता और मिथक

Consciousness, Bias, Copyright और Prompt Injections — AI के आसपास के महत्वपूर्ण प्रश्न।

शुरुआती से उपलब्ध 29 जुल॰ 2026

आप AGI और Stochastics में फर्क करेंगे, Training Bias Analytically समझेंगे, Copyright प्रश्न जानेंगे और Prompt Injection Risks जानेंगे।

4 लेख सभी रुचि रखने वाले कोई नहीं
1

Consciousness बनाम Probability

से उपलब्ध 29 जुल॰ 2026

2

Bias और Data Quality

से उपलब्ध 29 जुल॰ 2026

3

Copyright और Data Theft

से उपलब्ध 29 जुल॰ 2026

4

Security और Prompt Injections

से उपलब्ध 29 जुल॰ 2026

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यूरोप और कानून

EU AI Act, Foundation Models का नियमन और AI Applications में Data Protection।

शुरुआती से उपलब्ध 21 अक्टू॰ 2026

आप EU AI Act, Foundation Models की Transparency Requirements और DSGVO के AI Implications समझेंगे।

3 लेख सभी रुचि रखने वाले कोई नहीं
1

EU AI Act

से उपलब्ध 21 अक्टू॰ 2026

2

Foundation Models का नियमन

से उपलब्ध 21 अक्टू॰ 2026

3

Data Protection और AI (DSGVO)

से उपलब्ध 21 अक्टू॰ 2026

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वरिष्ठों के लिए (रोजमर्रा में AI)

Digital Assistant, Online Safety और नियंत्रण बनाए रखना।

शुरुआती 0 में से 1

आप AI को रोजमर्रा के सहायक के रूप में उपयोग करेंगे, धोखाधड़ी के तरीके पहचानेंगे और अपने Data पर नियंत्रण रखेंगे।

3 लेख + 2 Demos वरिष्ठ, देर से शुरू करने वाले कोई नहीं
1

एक Digital Assistant

Voice Assistant, Translation और Text Reading।

2

पहला AI संपर्क — Interactive Demo

एक सरल Chatbot के साथ सुरक्षित पहला संवाद।

वैकल्पिक
3

Safety और Fraud Protection

Enkeltrick 2.0, Voice Cloning और Phishing Detection।

4

Email Security Shield — Interactive Demo

अनुभव करें Spam Filter संदिग्ध Emails कैसे पहचानता है।

वैकल्पिक
5

नियंत्रण बनाए रखना

Providers के पास Opt-Out और Data Sharing को नियंत्रित करना।

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छात्रों के लिए

AI से सीखना न कि नकल करना, Deepfakes पहचानना और Sources की आलोचनात्मक जाँच।

शुरुआती

आप AI को Learning Tutor के रूप में उपयोग करेंगे, Deepfakes और Synthetic Media पहचानेंगे और Sources की आलोचनात्मक जाँच करेंगे।

2 लेख + 3 Demos स्कूल और विश्वविद्यालय के छात्र कोई नहीं
1

AI से सीखना (नकल नहीं)

Socratic Dialogue, Learning Tutor और Hallucinations की आलोचनात्मक जाँच।

2

Online सत्य

Deepfakes, Source Verification और Synthetic Media।

3

Cars सीखती हैं चलाना — Interactive Demo

देखें Cars Neuroevolution से Race Track कैसे Master करती हैं। खुद भी Drive करें और AI से Compare करें।

वैकल्पिक
4

Computer के खिलाफ खेलें — Interactive Demo

MinMax से Best Move चुनने वाली AI के खिलाफ खेलें।

वैकल्पिक
5

सबसे पुराना Chatbot — Interactive Demo

ELIZA से Chat करें, इतिहास का पहला Chatbot।

वैकल्पिक

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जिज्ञासाएँ

डेमो का एक बढ़ता हुआ प्रदर्शन जो किसी भी विषय पथ में फिट नहीं होते — क्लासिक्स, जिज्ञासाएँ, आकर्षक अपवाद।

जिज्ञासाएँ

उन डेमो का घर जो किसी और पथ से संबंधित नहीं हैं — क्लासिक्स, जिज्ञासाएँ, आकर्षक अपवाद। साझा पाठ्यक्रम के बिना एक बढ़ता हुआ प्रदर्शन। कभी-कभी एक विषय पथ में चली जाती है, कभी-कभी एक नई जुड़ जाती है।

शुरुआती

स्वतंत्र डेमो की एक क्यूरेटेड मुट्ठी — जिज्ञासुओं के लिए एक सैर। कोई गृहकार्य नहीं, बस अन्वेषण।

2 डेमो जिज्ञासु कोई नहीं
1

बॉइड्स — झुंड व्यवहार

प्रत्येक पक्षी के लिए तीन सरल नियम बिना नेता के झुंड बनाते हैं।

वैकल्पिक
2

विकास — उत्परिवर्तन और चयन

छोटे प्राणी पीढ़ी दर पीढ़ी यादृच्छिक रूप से परिवर्तित होते हैं — देखने योग्य विकास।

वैकल्पिक

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