एआई ट्यूटोरियल्स

पाँच व्यावहारिक उदाहरणों के माध्यम से Manus AI का उपयोग करना सीखें, जिससे आप अपने Manus क्रेडिट्स का अधिकतम लाभ उठा सकें।

छवि वर्गीकरण उपयोग-परिदृश्य के लिए मॉडल को प्रशिक्षित और मूल्यांकन करने की व्यावहारिक गाइड के साथ न्यूरल नेटवर्क्स में बैकप्रोपेगेशन के मूल तत्वों में गहराई से उतरें।

हमारे संपूर्ण गाइड में लो-रैंक अडैप्टेशन (LoRA) की क्रांतिकारी तकनीक का अन्वेषण करें। जानें कि LoRA बड़े भाषा मॉडलों के फाइन-ट्यूनिंग में कैसे क्रांति लाता है।

हमारे गहन Pinecone ट्यूटोरियल के साथ वेक्टर डेटाबेस की दुनिया में उतरें। उच्च-आयामी डेटा को कुशलता से संभालना सीखें, असंगठित डेटा को समझें, और AI-चालित अनुप्रयोगों के लिए वेक्टर एम्बेडिंग्स की शक्ति का उपयोग करें।

यह लेख गति और मेमोरी उपयोग के संदर्भ में MatMul-रहित और पारंपरिक बड़े भाषा मॉडलों के प्रदर्शन की तुलना करता है।

Anthropic के Model Context Protocol का उपयोग करके GitHub और Notion के साथ Claude को जोड़ने के लिए MCP सर्वर बनाना सीखें।

Microsoft Copilot Studio में शक्तिशाली AI एजेंट बनाना और परिनियोजित करना सीखें। RAG, SharePoint एकीकरण, LLM रीजनिंग, और टूल कॉल्स के साथ प्रश्नों के उत्तर दें।

एक वर्किंग डेमो ऐप बनाएँ जो Azure स्पीच-टू-टेक्स्ट, टेक्स्ट-टू-स्पीच, और इमेज जनरेशन के जरिए Microsoft के तीनों MAI मॉडलों को कॉल करता है, और जानें कि ये मॉडल क्या कर सकते हैं।

व्यावहारिक उदाहरणों के जरिए Midjourney V7 की सुविधाएँ—जैसे personalization, draft mode, और parameter adjustments—का उपयोग करना सीखें।

यह ट्यूटोरियल इस शक्तिशाली 7.3 बिलियन पैरामीटर वाले ओपन-सोर्स भाषा मॉडल को एक्सेस करने, क्वांटाइज़ करने, फाइन-ट्यून करने, मर्ज करने और सहेजने को कवर करता है।

सीखें कि Mistral Large 3 और Streamlit का उपयोग करके चार्ट्स और PDFs को संरचित टेबल्स, इनसाइट्स, और बहुभाषी सारांशों में कैसे बदला जाए।

DataLab वातावरण में LangGraph, Tavily, Python टूल और Mistral AI API का उपयोग करके एक मल्टी-टूल एजेंट एप्लिकेशन विकसित करें।