कोर्स
कक्षा 6 एआई: एआई और कम्प्यूटेशनल सोच
एल्गोरिदम और डेटा सीखो, और देखो मशीन लर्निंग के मॉडल कैसे प्रशिक्षित और टेस्ट होते हैं।
पाठों को क्रम में करो। अंत में तुम एआई, मशीन लर्निंग और जनरेटिव एआई को अलग पहचान सकते हो, और एक असली एआई ऐप का इनपुट, मॉडल और आउटपुट बता सकते हो। तुम लूप और शर्तों वाले एल्गोरिदम लिख सकते हो और निर्णय वृक्ष बना सकते हो। तुम समझा सकते हो कि पिक्सेल और पाठ संख्याओं के रूप में कैसे रखे जाते हैं, एक बिंदु को उसके सबसे नज़दीकी उदाहरणों से वर्गीकृत कर सकते हो, और टेस्ट के परिणामों से सटीकता निकाल सकते हो। तुम समझा सकते हो कि न्यूरॉन इनपुट को वज़न के साथ कैसे जोड़ता है, एक वाक्य को टोकन में बाँट सकते हो, एक एआई ऐप को सटीकता, निष्पक्षता और निजता पर अंक दे सकते हो, और पौधों का वर्गीकारक पेश करके उसकी गलतियाँ समझा सकते हो।
इन पाठों का इस्तेमाल कैसे करो
- जिस पाठ पर यह करो लिखा है, वहीं से शुरू करो। जब शीर्षक के नीचे की पंक्ति खुद कर सको, तब आगे बढ़ो।
- पहले खेल खेलो। फिर प्रश्नोत्तरी करो। 8/10 सही पर पास। वर्कशीट कागज़ पर हैं। उत्तर नीचे हैं।
- हर पाठ पिछले पाठ पर बनता है। अगर कोई पाठ कठिन हो, तो एक पाठ पीछे जाओ।
- सिर्फ वे एआई उपकरण इस्तेमाल करो जिन्हें तुम्हारा शिक्षक मंज़ूर करे। चैटबॉट में कभी निजी जानकारी मत चिपकाओ। हर एआई जवाब जाँचो, और बताओ कि तुम्हारे काम के किन हिस्सों में एआई ने मदद की।
हर पाठ में खेल, प्रश्नोत्तरी और वर्कशीट हैं।
0/36
एआई समझना
- 1एआई, मशीन लर्निंग और जनरेटिव एआईएआई, मशीन लर्निंग और जनरेटिव एआई को अलग पहचानो।
- एआई, मशीन लर्निंग और जनरेटिव एआई की परिभाषा बताओ।
- चित्र बनाओ कि ये एक-दूसरे के अंदर कैसे बैठते हैं।
- 10 ऐप को तीन समूहों में छाँटो।
- 2एआई का छोटा इतिहासएआई के इतिहास के मुख्य पल एक समय रेखा पर रखो।
- शतरंज कंप्यूटर, आवाज़ सहायक और चैटबॉट को समय रेखा पर रखो।
- बताओ हर एक को संभव बनाने के लिए क्या बदला।
- एक भविष्यवाणी का नाम बताओ जो गलत थी।
- 3संकीर्ण और सामान्य एआईसमझाओ आज का एआई संकीर्ण कामों में सबसे अच्छा क्यों है।
- शतरंज प्रोग्राम और एक इंसान की तुलना करो।
- वे काम लिखो जो एआई अच्छे से करता है, और जो उसे कठिन लगते हैं।
- समझाओ सामान्य एआई को क्या चाहिए होगा।
- 4एक एआई सिस्टम का विश्लेषण करोएक असली एआई ऐप के सिस्टम का विश्लेषण करो और उसका इनपुट, मॉडल और आउटपुट बताओ।
- एक ऐप चुनो, जैसे फ़ोटो खोज या अनुवादक।
- उसका इनपुट, मॉडल और आउटपुट चित्र में बनाओ।
- बताओ वह किस डेटा पर प्रशिक्षित हुआ होगा।
एल्गोरिदम
- 5क्रमएल्गोरिदम को कदमों के क्रम में लिखो।
- एल्गोरिदम की परिभाषा बताओ।
- सैंडविच बनाने के कदम लिखो।
- वे कदम ढूँढो जो कंप्यूटर को साफ़ नहीं हैं।
- 6लूपकदम दोहराने के लिए लूप इस्तेमाल करो।
- दोहराए कदमों की जगह लूप रखो।
- ऐसा लूप इस्तेमाल करो जो गिनती करे।
- ऐसा लूप इस्तेमाल करो जो शर्त पूरी होने तक चले।
- 7शर्तेंरास्ता चुनने के लिए शर्तें इस्तेमाल करो।
- if, else if और else लिखो।
- शर्तों को और, या और नहीं से जोड़ो।
- एल्गोरिदम को हाथ से कदम-कदम देखो।
- 8निर्णय वृक्षजानवरों को छाँटने वाला निर्णय वृक्ष बनाओ।
- हर शाखा पर हाँ या नहीं का सवाल पूछो।
- अपने वृक्ष से 10 जानवर छाँटो।
- सबसे छोटा वृक्ष ढूँढो जो फिर भी काम करे।
डेटा का रूप
- 9संख्याएँ और श्रेणियाँसंख्या वाले डेटा को श्रेणियों से अलग पहचानो।
- विशेषताओं को संख्याओं और श्रेणियों में छाँटो।
- एक श्रेणी को संख्याओं में बदलो।
- बताओ कंप्यूटर को संख्याएँ क्यों चाहिए।
- 10तस्वीरें संख्याओं के रूप मेंसमझाओ पिक्सेल एक तस्वीर को संख्याओं के रूप में कैसे रखते हैं।
- 0 और 1 की जाली पर एक चित्र बनाओ।
- लाल, हरा और नीला मान मिलाओ।
- एक छोटी फ़ोटो में संख्याएँ गिनो।
- 11पाठ संख्याओं के रूप मेंसमझाओ पाठ संख्याओं के रूप में कैसे रखा जा सकता है।
- अक्षरों को कोड में बदलो।
- सूची के हर शब्द को एक संख्या दो।
- गिनो हर शब्द कितनी बार आता है।
- 12डेटा तालिकाएँडेटा को पंक्तियों, स्तंभों और विशेषताओं की तालिकाओं में रखो।
- स्प्रेडशीट में एक तालिका बनाओ।
- विशेषताओं और लेबल का नाम बताओ।
- तालिका को छाँटो और फ़िल्टर करो।
वर्गीकरण
- 13विशेषताएँ और लेबलएक लेबल के लिए उपयोगी विशेषताएँ चुनो।
- बताओ विशेषता क्या है और लेबल क्या है।
- विशेषताओं को सबसे उपयोगी से सबसे कम उपयोगी तक रखो।
- वह विशेषता हटाओ जो मदद नहीं करती।
- 14सबसे नज़दीकी पड़ोसीएक बिंदु को उसके सबसे नज़दीकी उदाहरणों से वर्गीकृत करो, सबसे नज़दीकी पड़ोसी से।
- दो विशेषताओं वाले ग्राफ़ पर उदाहरण रखो।
- नए बिंदु का सबसे नज़दीकी उदाहरण ढूँढो।
- सबसे नज़दीकी 3 लो और वोट लो।
- 15सीमाएँ खींचनाएक सीमा रेखा खींचो जो दो समूहों को अलग करे।
- बिंदुओं के दो समूहों के बीच एक रेखा खींचो।
- नए बिंदुओं को रेखा के पक्ष से वर्गीकृत करो।
- ऐसा डेटा ढूँढो जिसे कोई सीधी रेखा अलग न कर सके।
- 16वर्गीकारक बनाओबिना कोड वाले उपकरण से एक सरल वर्गीकारक बनाओ।
- एक छोटा डेटासेट लोड करो।
- एक वर्गीकारक प्रशिक्षित करो।
- 5 नए उदाहरण वर्गीकृत करो।
मॉडल का प्रशिक्षण
- 17प्रशिक्षण डेटासमझाओ मॉडल प्रशिक्षण डेटा से क्या सीखता है।
- बताओ कि मॉडल पैटर्न सीखता है, वे नियम नहीं जो तुम लिखते हो।
- दिखाओ डेटा बदलने से मॉडल कैसे बदलता है।
- एक पैटर्न ढूँढो जो मॉडल ने गलती से सीखा।
- 18टेस्ट डेटासमझाओ टेस्ट डेटा को अलग क्यों रखना पड़ता है।
- डेटा को प्रशिक्षण और टेस्ट सेट में बाँटो।
- दोनों सेट के अंकों की तुलना करो।
- समझाओ मॉडल के लिए “रटना” का क्या मतलब है।
- 19सटीकताटेस्ट के परिणामों से सटीकता निकालो।
- सही भविष्यवाणियाँ गिनो।
- सटीकता को प्रतिशत में लिखो।
- समझाओ 90% फिर भी खराब क्यों हो सकता है।
- 20मॉडल सुधारोमॉडल सुधारने के लिए डेटा बदलो और सटीकता की तुलना करो।
- और उदाहरण जोड़ो।
- गलत लेबल हटाओ।
- हर बदलाव के बाद सटीकता लिखो।
न्यूरल नेटवर्क के विचार
- 21कृत्रिम न्यूरॉनसमझाओ न्यूरॉन इनपुट को वज़न के साथ कैसे जोड़ता है।
- हर इनपुट को उसके वज़न से गुणा करो।
- उन्हें जोड़ो और एक सीमा मान से तुलना करो।
- एक वज़न बदलो और देखो आउटपुट कैसे बदलता है।
- 22परतेंसमझाओ परतें संकेत आगे कैसे भेजती हैं।
- इनपुट, छिपी और आउटपुट परत का चित्र बनाओ।
- एक छोटे नेटवर्क में संख्याएँ आगे भेजो।
- बताओ ज़्यादा परतें कठिन पैटर्न क्यों ढूँढ सकती हैं।
- 23वज़न सीखनासमझाओ कि वज़न सीखना यही है: प्रशिक्षण वज़न बदलता है।
- वज़न का अनुमान लगाओ और त्रुटि जाँचो।
- वज़न को थोड़ा हिलाओ ताकि त्रुटि छोटी हो।
- बताओ प्रशिक्षण यह कई बार दोहराता है।
- 24इंसानी न्यूरल नेटवर्कसहपाठियों के साथ एक छोटा इंसानी न्यूरल नेटवर्क अभिनय से दिखाओ।
- हर व्यक्ति एक न्यूरॉन बने।
- संकेत इनपुट से आउटपुट तक भेजो।
- गलत जवाब ठीक करने के लिए वज़न बदलो।
जनरेटिव एआई
- 25पाठ कैसे बनता हैसमझाओ कि भाषा मॉडल अगला टोकन बताकर पाठ बनाता है।
- वाक्यों में अगला शब्द बताओ।
- एक कहानी से अगले शब्द का छोटा अनुमानक बनाओ।
- बताओ मॉडल सही क्यों लग सकता है और फिर भी गलत हो।
- 26टोकनएक वाक्य को टोकन में बाँटो।
- देखो टोकनाइज़र शब्द कैसे बाँटता है।
- एक वाक्य के टोकन गिनो।
- बताओ लंबे शब्द कई टोकन क्यों बन जाते हैं।
- 27प्रॉम्प्ट प्रयोगप्रॉम्प्ट का एक हिस्सा बदलो और परिणामों की तुलना करो।
- एक बार में सिर्फ एक चीज़ बदलो।
- हर प्रॉम्प्ट और उसका परिणाम लिखो।
- लिखो हर बदलाव ने क्या किया।
- 28बनाने की सीमाएँबनाने की सीमाएँ समझाओ: भाषा मॉडल चीज़ें क्यों गढ़ सकता है।
- एआई जवाब में एक गढ़ी हुई बात ढूँढो।
- समझाओ अनुमान उसे क्यों बना सकता है।
- एआई पाठ जाँचने के तरीके लिखो।
एआई की नैतिकता
- 29पक्षपातडेटासेट या परिणाम में पक्षपात ढूँढो।
- एआई में पक्षपात की परिभाषा बताओ।
- एक समूह ढूँढो जिसका प्रतिनिधित्व कम है।
- समझाओ इससे परिणाम कैसे बदलते हैं।
- 30सटीकता और भरोसासटीकता देखकर तय करो एआई जवाब पर भरोसा करना कब सुरक्षित है।
- कम जोखिम और ज़्यादा जोखिम के उपयोगों की तुलना करो।
- तय करो कब किसी इंसान को जाँचना चाहिए।
- भरोसे की एक सूची लिखो।
- 31निजतानिजता समझाओ: एआई ऐप कौन सा डेटा इकट्ठा करता है।
- एक ऐप का निजता सार पढ़ो।
- वह डेटा लिखो जो वह इकट्ठा करता है।
- बताओ तुम क्या साझा नहीं करोगे।
- 32एक एआई सिस्टम का मूल्यांकन करोएक एआई सिस्टम का मूल्यांकन करो और ऐप को सटीकता, निष्पक्षता और निजता पर अंक दो।
- तीन हिस्सों वाला अंक-पत्र बनाओ।
- ऐप टेस्ट करो और उसे भरो।
- एक सुधार सुझाओ।
एआई खोज परियोजना
- 33परियोजना की योजना बनाओएक सवाल लिखो और डेटासेट की योजना बनाओ।
- सवाल लिखो: “यह पत्ता किस पौधे का है?”
- पौधों के 3 या 4 समूह चुनो।
- प्रशिक्षण और टेस्ट सेट की योजना बनाओ।
- 34पौधों का डेटा तैयार करोपौधों का डेटा तैयार करो: पत्तों की तस्वीरें छाँटो और लेबल लगाओ।
- तैयार पत्ता डेटासेट इस्तेमाल करो।
- लेबल जाँचो।
- टेस्ट सेट अलग रखो।
- 35प्रशिक्षित करो और टेस्ट करोपौधों का वर्गीकारक प्रशिक्षित करो, टेस्ट करो, और परिणाम लिखो।
- वर्गीकारक प्रशिक्षित करो।
- टेस्ट सेट पर सटीकता निकालो।
- गलत भविष्यवाणियाँ इकट्ठा करो।
- 36एआई पौधा जासूसपौधों का वर्गीकारक पेश करो और उसकी गलतियाँ समझाओ।
- सही और गलत भविष्यवाणियाँ दिखाओ।
- समझाओ गलतियाँ क्यों हुईं।
- बताओ कौन से अतिरिक्त उदाहरण मदद करेंगे।