Data Science Tutorials

मैंने Google के नए Gemini 2.5 Deep Think मोड को पाँच वास्तविक समस्याओं पर परखा—PhD-स्तरीय सवालों से लेकर व्यावसायिक चुनौतियों तक।

जानें कि Google का Gemini Diffusion क्या है और यह कैसे काम करता है—टेक्स्ट जनरेशन, गेम डेवलपमेंट, सिमुलेशन आदि के आठ व्यावहारिक उदाहरणों के ज़रिए।

जानें कि Gemini Embedding 2 ने नैटिव मल्टीमोडैलिटी पेश करके सर्च और RAG सिस्टम बनाने के तरीके को कैसे बदल दिया है। अब टेक्स्ट, वीडियो, छवियां और ऑडियो—all एक ही एम्बेडिंग स्पेस में रह सकते हैं।

React फ्रंटएंड और LangGraph बैकएंड वाला एक फुल-स्टैक डीप AI रिसर्च असिस्टेंट सेट अप करें।

व्यावहारिक उदाहरणों के साथ Gemini 2.0 Flash का उपयोग करके इमेज कैसे एडिट करें, और इसकी खूबियों व सीमाओं को समझें।

Gemini Live API और Google ADK का उपयोग करके रियल-टाइम वॉयस असिस्टेंट बनाना सीखें। WebSockets, टूल कॉलिंग, और नैटिव ऑडियो स्ट्रीमिंग में महारत हासिल करें।

Gemini 1.5 Pro API से कनेक्ट करने के लिए, Google AI for Developers से अपना API कुंजी प्राप्त करें, आवश्यक Python लाइब्रेरी स्थापित करें, और Gemini 1.5 Pro मॉडल को अनुरोध भेजें तथा प्रतिक्रियाएँ प्राप्त करें।

जानें कि Android एप्लिकेशन में Gemma 3 270M मॉडल को कैसे सेट अप, इंटीग्रेट और रन करें, साथ ही ऑन-डिवाइस इन्फरेंस के लिए इसकी विश्वसनीयता और सुरक्षा सुनिश्चित करने की सर्वोत्तम प्रथाएँ।

जानें कि कैसे एक Android ऐप बनाएं जो Google के Gemma 3n का उपयोग करके आपके फ़ोन पर ही, बिना किसी क्लाउड कनेक्शन के, छवियों से जुड़े प्रश्नों के उत्तर देता है।

जानें कि Ollama के साथ Gemma 3 को लोकली कैसे इंस्टॉल, सेट अप और रन करें, और अपने डिवाइस पर एक साधारण फाइल असिस्टेंट बनाएं।

जानें कि Ollama के माध्यम से Gemma 4 द्वारा संचालित, Gradio UI में लिपटी एजेंटिक टूल उपयोग वाली एक पूरी तरह लोकल, मल्टीमॉडल AI कोडिंग असिस्टेंट कैसे बनाएँ।

जनरलाइज़्ड लिनियर मॉडल्स (GLM) के बारे में जानें और वे लिनियर मॉडल्स से कैसे अलग हैं।