सीखने का क्षेत्र
सभी शिक्षण सामग्री का केंद्रीय प्रवेश — गाइडेड या मुक्त, जैसा तुम्हें पसंद।
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, विकास-परिवेश कैसे तैयार करें, Git कैसे उपयोग करें और Open Source क्या है।
आप समझेंगे कंप्यूटर कैसे काम करता है, Terminal में सुरक्षित नेविगेट करेंगे, Git उपयोग करेंगे और Open Source समझेंगे।
कंप्यूटर कैसे "सोचता" है
CPU, GPU, RAM, हार्ड ड्राइव और बाइनरी कोड — हार्डवेयर की बुनियाद।
इंटरनेट और APIs
Client, Server, HTTP Requests और APIs इंटरफेस के रूप में।
Terminal
GUI बनाम CLI, पथ और सबसे महत्वपूर्ण कमांड।
आपका विकास-परिवेश
एडिटर, IDE और उनके इर्द-गिर्द की चीज़ें: वह जगह तैयार करना जहां विचारों से फ़ाइलें बनती हैं।
Git से Version Control
Repository, Commit, Branch और GitHub Cloud Storage के रूप में।
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।
आप Python में प्रोग्राम करेंगे, Data Types, Control Structures, OOP समझेंगे और विकास वातावरण सेट करेंगे।
Variables और Data Types
String, Integer, Float, Boolean और Assignments।
Control Structures
If/Else Branches और Loops (For, While)।
Functions
Parameters, Return Values और Modular Code।
जब Code टूटता है (Errors और Debugging)
Syntax Error बनाम Logic Error, Try/Catch और Stack Traces पढ़ना।
Lists और Dictionaries
Arrays, Key-Value Stores और Index-based Access।
Object-Oriented Programming (Classes और Objects)
Class, Object, Method और Attribute — जटिल Code का Blueprint।
बाहरी Code Libraries (Packages)
Pip, Dependencies, Import — पहिया दोबारा न बनाएं।
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।
आप Stable Diffusion से खुद Images Generate करेंगे, Text-to-Image समझेंगे और LoRA, ControlNet तथा Upscaling में महारत हासिल करेंगे।
Image Generation (Text से Pixel)
Text-to-Image, Prompting और Seed (Random Value)।
टूल (Stable Diffusion Forge)
UI, local VRAM और Generation Speed।
Control और Fine-tuning
LoRA, Inpainting और Outpainting।
Workflow Optimization
ControlNet (Poses, Edges) और Upscaling।
GANs — Interactive Demo
Interactive रूप से अनुभव करें GANs Images कैसे बनाते हैं।
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लोकल भाषा मॉडल
Hugging Face Ecosystem, Models को locally चलाना और Quantization समझना।
आप Hugging Face समझेंगे, Models को अपने PC पर लाएंगे और Quantization समझेंगे।
Ecosystem (Hugging Face)
से उपलब्ध 23 सित॰ 2026
Models को अपने PC पर लाना
से उपलब्ध 23 सित॰ 2026
Quantization (Models को छोटा करना)
से उपलब्ध 23 सित॰ 2026
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एजेंट और ऑटोमेशन
System Prompts, Prompt Engineering, RAG, Function Calling, APIs और No-Code Workflows।
आप System Prompts बनाएंगे, RAG Pipelines बनाएंगे, Function Calling उपयोग करेंगे और n8n से Workflows Automate करेंगे।
Model को कार्य देना (System Prompts)
System Prompt, Roleplay, One-Shot बनाम Few-Shot।
Prompt Engineering (Chain of Thought)
Zero-Shot, Chain-of-Thought और Hallucination से बचना।
अपना डेटा जोड़ना (RAG)
Retrieval-Augmented Generation, Chunking, Embeddings और Vector Database।
Function Calling (जब AI बटन दबाता है)
JSON-Output, Tool Use — AI तय करता है कौन सा Tool चलाना है।
Interfaces उपयोग करना (APIs और MCP)
API Key, Model Context Protocol और AI Agents के लिए Server Architecture।
No-Code Workflows (n8n)
Trigger, Node, Workflow Automation और Webhooks।
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Software Development में AI
Vibecoding, Context Engineering, Harness Engineering और Agentic Coding — Programming का नया तरीका।
आप AI से Programming करेंगे, Context Engineering में महारत हासिल करेंगे और Autonomous Coding Agents उपयोग करेंगे।
Natural Language Programming (Vibecoding)
से उपलब्ध 21 अक्टू॰ 2026
Context Engineering
से उपलब्ध 21 अक्टू॰ 2026
हार्नेस इंजीनियरिंग: उम्मीद नहीं, सुरक्षा-रेलिंग
से उपलब्ध 21 अक्टू॰ 2026
Agentic Coding (AI जो खुद Type करती हैं)
से उपलब्ध 21 अक्टू॰ 2026
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सॉफ्टवेयर गुणवत्ता और टेस्टिंग
टेस्ट पढ़ना, मशीनी जांचों को समझना, बदलावों को स्वीकार करना और रहस्यों की रक्षा करना — बिना प्रोग्रामिंग-ज्ञान के गुणवत्ता।
आप एक टेस्ट पढ़कर पहचानेंगे कि वह असल में क्या जांचता है, लाल मशीनी जांचों को समझेंगे, एजेंट से वे तीन सवाल पूछेंगे जिनका जवाब आप खुद परख सकते हैं, और जानेंगे कि रिपॉज़िटरी में कभी क्या नहीं जाना चाहिए।
टेस्ट समझना, जब उन्हें एजेंट लिखता है
से उपलब्ध 18 नव॰ 2026
गेट: मशीनी जांचों से बना सुरक्षा-जाल
से उपलब्ध 18 नव॰ 2026
बिना प्रोग्रामिंग-ज्ञान के रिव्यू
से उपलब्ध 18 नव॰ 2026
रहस्य और सुरक्षा: रिपॉज़िटरी में क्या कभी नहीं जाना चाहिए
से उपलब्ध 18 नव॰ 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।
आप Algorithms, Big-O Notation, Recursion और सबसे महत्वपूर्ण Data Structures समझेंगे।
Algorithm क्या है?
Determinism, Finiteness, Input/Output — मशीनों की रेसिपी।
Algorithmic Complexity (Big-O)
Scaling समझें: Linear, Quadratic, Exponential।
Data Structures I (Linear)
Array, Linked List, Stack, Queue।
Recursion
Base Case, Recursive Call और Stack Overflow — Loops on Steroids।
Data Structures II (Hierarchical और Networked)
Tree, Binary Search Tree, Graph, Node, Edge।
Data Structures III (Key-Based)
Hash Table, Key-Value Pair और Caching।
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.
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डेटा का गणित
Machine Learning के लिए Statistics और Probability का आधार।
आप Central Tendency, Dispersion, Distributions, Correlation, Probability और Bayes Theorem समझेंगे।
Central Tendency (केंद्र कहाँ है?)
औसत, Median और Outliers।
Dispersion (केंद्र से कितना दूर?)
Variance, Standard Deviation और Range।
Distributions (डेटा का आकार)
Normal Distribution, Skewness और Long Tail।
डेटा के बीच संबंध
Correlation, Causality और Confounders।
Probability और Expected Value
Probability, Expected Value और Risk/Benefit Analysis।
Bayes और Conditional Probability
Bayes Theorem: नई जानकारी से राय बदलें।
Naive Bayes — Interactive Demo
Naive Bayes Algorithm से Texts को live Classify करें।
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Linear Algebra और Calculus
Vectors, Matrices, Tensors, Derivatives और Chain Rule — Deep Learning की भाषा।
आप Vectors, Matrices, Tensors, Derivatives, Partial Derivatives और Chain Rule समझेंगे जो Backpropagation का आधार है।
Spaces और Directions (Vectors)
Scalar, Vector, Dimensionality और Vector Space।
Data Tables और Transformations (Matrices)
Matrix, Matrix Multiplication, Transformation और Scalar Product।
Tensors (GPUs की भाषा)
n-dimensional Array के रूप में Tensor, Batching और Shape।
बदलाव मापना (Derivatives)
Slope, Rate of Change और Minima/Maxima।
Partial Derivatives और Gradient
Multi-dimensional Slope और Gradient Vector।
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।
आप AI की जड़ें समझेंगे, State Spaces navigate करेंगे, Pathfinding और Game Theory में महारत हासिल करेंगे और AI Winter के सबक जानेंगे।
AI का जन्म (Turing से Dartmouth तक)
Turing Test, Dartmouth Conference (1956), ELIZA — ऐतिहासिक संदर्भ।
Graph में खोज
State Space, Breadth-First Search (BFS) और Depth-First Search (DFS)।
Heuristics और Pathfinding
Heuristic, Cost Function, Dijkstra और A* Algorithm।
A* Pathfinding — Interactive Demo
A* और Dijkstra को भूलभुलैया में navigate करते देखें।
वैकल्पिकसंघर्ष में Agents (Game Theory)
Multi-Agent Systems, Zero-Sum Game और Nash Equilibrium।
MinMax और Pruning
Decision Tree, MinMax Strategy और Alpha-Beta Pruning।
MinMax — Interactive Demo
एक अजेय MinMax AI के खिलाफ Tic-Tac-Toe खेलें।
वैकल्पिकनियम और तर्क (Expert Systems)
Expert System, Inference Engine, If-Then Rules और Combinatorial Explosion।
Rule-Based AI — Interactive Demo
Interactive रूप से अनुभव करें कि Expert System logical कारण शृंखलाएं कैसे बनाता है।
वैकल्पिकELIZA Chatbot — Interactive Demo
इतिहास के पहले Rule-Based Therapist Bot से चैट करें।
वैकल्पिकAI 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।
आप ML Paradigms समझेंगे, Supervised Learning Models Train करेंगे, Metrics से Evaluate करेंगे और Overfitting तथा Unsupervised Learning जानेंगे।
Programming बनाम Training
Machine Learning, Training Data, Model और Inference।
Supervised Learning (शिक्षक के साथ सीखना)
Label, Features, Target, Classification बनाम Regression।
Linear और Logistic Regression
Regression Line, Sigmoid और Error Function (MSE)।
कच्चा माल (Data Engineering)
Feature Engineering, Missing Values और Normalization।
Parameters बनाम Hyperparameters
AI खुद क्या सीखता है बनाम इंसान क्या सेट करता है।
जब छात्र रटता है
Overfitting, Underfitting, Train-Test-Split और Validation Set।
Models का मूल्यांकन
Accuracy, Precision, Recall, F1-Score और Confusion Matrix।
Unsupervised Learning (अव्यवस्था में संरचना)
Clustering (k-Means), Dimensionality Reduction (PCA) और Anomaly Detection।
Supervised Learning — Interactive Demo
Model Train करें और Decision Boundary देखें।
वैकल्पिकDecision Tree — the Glass-Box Classifier
Watch a tree of yes/no questions carve up the data — and see it tip into overfitting when it asks too many. The most transparent algorithm in the ML toolkit.
वैकल्पिकK-Means Clustering — Interactive Demo
देखें K-Means Data Points को Groups में कैसे Sort करता है।
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Deep Learning (न्यूरल क्रांति)
Artificial Neuron से Activation, Hidden Layers, Loss Functions, Gradient Descent और Backpropagation तक।
आप Neural Networks को Perceptron से Backpropagation तक समझेंगे और पूरी Training Process समझ सकेंगे।
Artificial Neuron
Perceptron, Weights, Bias और Summation।
Perceptron — Interactive Demo
सबसे सरल Neural Network को कदम दर कदम Train करें।
वैकल्पिकActivation (चिनगारी)
Linearity बनाम Non-Linearity, ReLU और Sigmoid।
Network (Hidden Layers)
Deep Neural Network, Hidden Layer और Forward Pass।
Neural Network Playground — Interactive Demo
अपनी खुद की Network Architecture बनाएं, live Train करें और Backpropagation को Action में देखें।
वैकल्पिकAI कितना गलत है यह कैसे Calculate होता है
Loss Function, Mean Squared Error और Cross-Entropy।
घाटी की ओर रास्ता (Gradient Descent)
Gradient Descent, Learning Rate और Local/Global Minimum।
Gradient Descent — Interactive Demo
Optimizer को घाटी की ओर उतरते हुए देखें — कदम दर कदम।
वैकल्पिकसीखने का मूल (Backpropagation)
Backpropagation और Error Feedback — Chain Rule पर आधारित।
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आधुनिक आर्किटेक्चर (GenAI)
Tokenization से Embeddings, CNNs, RNNs, Transformers, LLMs, Transfer Learning और Diffusion तक।
आप Tokenization, Embeddings, CNNs, RNNs, Transformers, LLMs, Transfer Learning, Sampling और Diffusion समझेंगे।
Tokenization (मशीनों की वर्णमाला)
Token, BPE, Context Window — AI Syllables क्यों नहीं समझता।
Embeddings और Latent Space
Word2Vec, Embedding Vectors और Semantic Distance।
Word Embeddings — Meaning as a Map
The interactive companion to the embeddings chapter: words become points, similar terms cluster, and king - man + woman lands on queen. This is what vector semantics feels like.
वैकल्पिकComputer Vision (CNNs)
Convolution, Filter/Kernel, Pooling और Feature Extraction।
Convolutional Filter — Interactive Demo
live देखें कि CNN Filter Edges, Textures और Patterns कैसे पहचानते हैं।
वैकल्पिकTime और Sequences (RNNs)
Sequential Data, Recurrent Neural Networks और Vanishing Gradient।
Breakthrough (Transformers और Attention)
Self-Attention, Query/Key/Value और Transformer Block।
Attention-Mechanism — Interactive Demo
Query/Key/Value को कदम दर कदम समझें — हर Transformer का हृदय।
वैकल्पिकLarge Language Models (LLMs)
Foundation Model, Pre-training, Next-Token Prediction और Parameter Size।
Transfer Learning और Fine-Tuning
Pre-trained Weights, Checkpoints और LoRA।
Sampling और Temperature
Softmax, Temperature, Top-K/Top-P — ChatGPT हमेशा एक जैसा क्यों नहीं कहता।
Generative Image Models (Diffusion)
Latent Space, Noise, Denoising और Text-to-Image।
GANs — Interactive Demo
Interactive रूप से अनुभव करें GANs Images कैसे बनाते हैं।
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Reinforcement Learning
इनाम से सीखना: बुनियादी सिद्धांत से Q-Learning से RLHF तक।
आप Reinforcement Learning, MDP, Q-Learning और RLHF समझेंगे — ChatGPT विनम्रता कैसे सीखता है।
गाजर और छड़ी (सिद्धांत)
से उपलब्ध 7 अक्टू॰ 2026
Multi-Armed Bandit — Interactive Demo
Exploration और Exploitation के बीच दुविधा को Slot Machine पर अनुभव करें।
वैकल्पिकStrategies विकसित करना (Q-Learning और MDPs)
से उपलब्ध 7 अक्टू॰ 2026
Q-Learning — Interactive Demo
देखें Agent Q-Learning से Exit कैसे ढूंढता है।
वैकल्पिकRLHF (LLMs विनम्रता कैसे सीखते हैं)
से उपलब्ध 7 अक्टू॰ 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।
आप AGI और Stochastics में फर्क करेंगे, Training Bias Analytically समझेंगे, Copyright प्रश्न जानेंगे और Prompt Injection Risks जानेंगे।
Consciousness बनाम Probability
AGI, Sentience और Stochastic Parrot।
Bias और Data Quality
Training Bias, Impossibility Theorem, Signal बनाम Noise।
Copyright और Data Theft
Fair Use, Opt-Out और Training Data में Copyright।
Security और Prompt Injections
Jailbreaks, Data Exfiltration और Language Models को कैसे Trick किया जाता है।
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यूरोप और कानून
EU AI Act, Foundation Models का नियमन और AI Applications में Data Protection।
आप EU AI Act, Foundation Models की Transparency Requirements और DSGVO के AI Implications समझेंगे।
EU AI Act
से उपलब्ध 4 नव॰ 2026
Foundation Models का नियमन
से उपलब्ध 4 नव॰ 2026
Data Protection और AI (DSGVO)
से उपलब्ध 4 नव॰ 2026
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वरिष्ठों के लिए (रोजमर्रा में AI)
Digital Assistant, Online Safety और नियंत्रण बनाए रखना।
आप AI को रोजमर्रा के सहायक के रूप में उपयोग करेंगे, धोखाधड़ी के तरीके पहचानेंगे और अपने Data पर नियंत्रण रखेंगे।
एक Digital Assistant
Voice Assistant, Translation और Text Reading।
पहला AI संपर्क — Interactive Demo
एक सरल Chatbot के साथ सुरक्षित पहला संवाद।
वैकल्पिकSafety और Fraud Protection
Enkeltrick 2.0, Voice Cloning और Phishing Detection।
Email Security Shield — Interactive Demo
अनुभव करें Spam Filter संदिग्ध Emails कैसे पहचानता है।
वैकल्पिकनियंत्रण 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।
आप AI को Learning Tutor के रूप में उपयोग करेंगे, Deepfakes और Synthetic Media पहचानेंगे और Sources की आलोचनात्मक जाँच करेंगे।
AI से सीखना (नकल नहीं)
Socratic Dialogue, Learning Tutor और Hallucinations की आलोचनात्मक जाँच।
Online सत्य
Deepfakes, Source Verification और Synthetic Media।
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।
वैकल्पिकComputer के खिलाफ खेलें — Interactive Demo
MinMax से Best Move चुनने वाली AI के खिलाफ खेलें।
वैकल्पिकसबसे पुराना Chatbot — Interactive Demo
ELIZA से Chat करें, इतिहास का पहला Chatbot।
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सेकंड ब्रेन और डिजिटल जुड़वां
ज्ञान को दिमाग़ के बाहर व्यवस्थित करना — और समझना कि असली चीज़ों के डिजिटल प्रतिरूप क्या कर सकते हैं और उनकी सीमाएं कहां हैं।
आप अपना खुद का सेकंड ब्रेन बनाएंगे, बजाय ऐसे नोट जमा करने के जिन्हें आप दोबारा कभी नहीं पढ़ते, और समझाएंगे कि डिजिटल जुड़वां को महज़ एक सिमुलेशन से क्या अलग करता है।
सेकंड ब्रेन: आपकी बाहरी याददाश्त
से उपलब्ध 2 दिस॰ 2026
डिजिटल जुड़वां
से उपलब्ध 2 दिस॰ 2026
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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।
स्वतंत्र डेमो की एक क्यूरेटेड मुट्ठी — जिज्ञासुओं के लिए एक सैर। कोई गृहकार्य नहीं, बस अन्वेषण।
बॉइड्स — झुंड व्यवहार
प्रत्येक पक्षी के लिए तीन सरल नियम बिना नेता के झुंड बनाते हैं।
वैकल्पिकविकास — उत्परिवर्तन और चयन
छोटे प्राणी पीढ़ी दर पीढ़ी यादृच्छिक रूप से परिवर्तित होते हैं — देखने योग्य विकास।
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