देश के छोटे-बड़े शिक्षण संसथान अब AI और ML में प्रोफेशनल सर्टिफिकेट कोर्स लॉन्च कर रहे हैं जिनमें अब IIT Kanpur जैसे नाम भी शामिल हो गए हैं। इन्हें सिर्फ कोर्स नहीं बल्कि युवाओं के सुनहरे भविष्य की चाबी भी कहा जा सकता है।

इलेक्ट्रॉनिक्स और सूचना प्रौद्योगिकी मंत्रालय (एमईआईटीवाई) के तहत ईआईसीटी अकादमी के उद्देश्यों को आगे बढ़ाने के लिए, आईएफएसीईटी आपके लिए उभरती प्रौद्योगिकियों, कंप्यूटर विज्ञान, उद्यमिता, व्यवसाय और कई अन्य क्षेत्रों में विभिन्न कोर्स लाता है। यह कोर्स समृद्ध अनुभव और विषय वस्तु की गहन समझ से सुसज्जित उद्योग विशेषज्ञों द्वारा क्यूरेट और पढ़ाया जाता है।

IIT Kanpur ने AI और ML में एक प्रोफेशनल सर्टिफिकेट कोर्स लॉन्च किया है। प्रोग्राम वेबसाइट के अनुसार, कोर्स का उद्देश्य इलेक्ट्रॉनिक्स और सूचना प्रौद्योगिकी मंत्रालय (एमईआईटीवाई) के तहत ईआईसीटी अकादमी के उद्देश्यों को आगे बढ़ाना है।

प्रोग्राम के स्नातकों को ई एंड आईसीटी अकादमी, आईआईटी कानपुर से कोर्स सफलता पूर्वक समाप्त होने पर  एक सर्टिफिकेट प्राप्त होगा। कोर्स में प्रतिष्ठित आईआईटी कानपुर संकाय के लाइव मास्टरक्लास शामिल होंगे। छात्र 25+ व्यावहारिक परियोजनाओं और आपकी पसंद की कैपस्टोन परियोजनाओं के साथ अपने स्किल को बेहतर बना सकते हैं। उन्हें एआई और एमएल में उद्योग विशेषज्ञों से सीखने का अवसर मिलेगा।

प्रसिद्ध उद्योग विशेषज्ञों द्वारा नियमित कक्षाएं होंगी, और वे छात्रों को अपना बायोडाटा मजबूत करने में मदद करेंगे। कठिन तकनीकी प्रश्नों में मदद के लिए छात्रों के पास मॉक इंटरव्यू सत्र भी होंगे।

प्रोग्राम में शामिल प्रौद्योगिकियों में पायथन, एनएलटीके, टेन्सरफ्लो, केरास, चैटजीपीटी, मैटप्लोटलिब, स्किकिट लर्न, फ्लास्क, ओपनसीवी, ई 2, मिडजर्नी, कुबेरनेट्स, डीजेंगो, ओपनएआई जिम शामिल हैं। कोर्स कोर्स में एआई और एमएल में पेशेवर प्रमाणन कोर्स के लिए एक प्रेरण सत्र शामिल है; गणित की नींव, सांख्यिकी आवश्यक, प्रोग्रामिंग पुनश्चर्या; पायथन के साथ अनुप्रयुक्त डेटा विज्ञान; एमएल पर मुख्य कोर्स; केरास और टेन्सरफ्लो के साथ गहन शिक्षण; GenAI, प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग और ChatGPT की अनिवार्यताएँ।

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एआई और एमएल में प्रोफेशनल सर्टिफिकेट कोर्स ग्रामीण छात्रों के लिए कैसे फायदेमंद हो सकता है?

एआई और एमएल में एक प्रोफेशनल सर्टिफिकेट कोर्स ग्रामीण छात्रों के लिए कई लाभ प्रदान कर सकता है, जिनमें शामिल हैं:

रोजगार क्षमता में वृद्धि: एआई और एमएल की विभिन्न उद्योगों में उच्च मांग है, और इन स्किलों में सर्टिफिकेट होने से ग्रामीण छात्र नौकरी बाजार में अधिक प्रतिस्पर्धी बन सकते हैं।

अधिक कमाई की संभावना: एआई और एमएल पेशेवर तकनीकी उद्योग में सबसे अधिक वेतन पाने वालों में से हैं, और इन स्किल में प्रमाण पत्र वाले ग्रामीण छात्र इन स्किल के बिना अपने साथियों से अधिक सैलरी वाली जॉब की उम्मीद कर सकते हैं।

नये अवसरों तक पहुंच: एआई और एमएल का उपयोग उद्योगों की एक विस्तृत श्रृंखला में नए उत्पादों और सेवाओं को विकसित करने के लिए किया जा रहा है, और इन स्किल में प्रमाण पत्र वाले ग्रामीण छात्र इस नवाचार का हिस्सा बन सकते हैं।

बेहतर समस्या-समाधान स्किल: एआई और एमएल को मजबूत समस्या-समाधान स्किल की आवश्यकता होती है, और ग्रामीण छात्र जो सर्टिफिकेट कोर्स करते हैं, वे इन स्किल को विकसित कर सकते हैं, जिन्हें कई अन्य क्षेत्रों में लागू किया जा सकता है।

उन्नत आलोचनात्मक सोच स्किल: एआई और एमएल को भी मजबूत आलोचनात्मक सोच स्किल की आवश्यकता होती है, और ग्रामीण छात्र जो सर्टिफिकेट कोर्स करते हैं, वे इन स्किल को विकसित कर सकते हैं, जिन्हें कई अन्य क्षेत्रों में लागू किया जा सकता है।

इन सामान्य लाभों के अलावा, ग्रामीण छात्रों के लिए कई विशिष्ट लाभ भी हैं। उदाहरण के लिए, ग्रामीण छात्रों के पास दूर से काम करने के अधिक अवसर हो सकते हैं, जो उन्हें उच्च-भुगतान वाली नौकरियों तक पहुंच के साथ-साथ अपने समुदायों में रहने की अनुमति दे सकता है। इसके अतिरिक्त, ग्रामीण छात्रों को एआई और एमएल में शिक्षा और प्रशिक्षण के लिए भुगतान करने में मदद करने के लिए कई प्रोग्राम और छात्रवृत्तियां उपलब्ध हैं।

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कोर्स फीस: ₹130,000.00

कोर्स की विशेषताएं:

व्याख्यान, प्रश्नोत्तरी, अवधि: 11 माह, स्किल स्तर: सभी स्तर, भाषा: अंग्रेजी, आकलन: हाँ

कोर्स की मुख्य बातें:

• ई एंड आईसीटी अकादमी, आईआईटी कानपुर से प्रोग्राम समापन प्रमाण पत्र
• प्रतिष्ठित आईआईटी कानपुर संकाय से लाइव मास्टरक्लास
• 25+ व्यावहारिक परियोजनाओं और अपनी पसंद की 3 कैपस्टोन परियोजनाओं के साथ अपने स्किल को अच्छी जॉब के अनुकूल बनाने का मौका 
• एआई और मशीन लर्निंग के क्षेत्र में प्रसिद्ध उद्योग विशेषज्ञों से सीखें
• एआई और मशीन लर्निंग के क्षेत्र में प्रसिद्ध उद्योग विशेषज्ञों द्वारा नियमित कक्षाएं
• अपना बायोडाटा मजबूत करें और उद्योग विशेषज्ञों से करियर मार्गदर्शन प्राप्त करें
• कठिन तकनीकी प्रश्नों में सफलता पाने में मदद के लिए मॉक साक्षात्कार सत्र में भाग लें

कवर की गई टेक्नोलॉजी:

Python, NLTK, TenserFlow, Keras, ChatGPT, Matplotlib, Scikit learn, Flask, OpenCV, E 2, Midjourney, Kubernetes, Django, OpenAI Gym

कोर्स करिकुलम:

• एआई और मशीन लर्निंग में प्रोफेशनल सर्टिफिकेट कोर्स के लिए प्रेरण सत्र
• आईआईटीके एआईएमएल – आधार: गणित और सांख्यिकी अनिवार्य
• आईआईटीके एआईएमएल – फाउंडेशन: प्रोग्रामिंग रिफ्रेशर
• आईआईटीके एआईएमएल – कोर: पायथन के साथ एप्लाइड डेटा साइंस
• आईआईटीके एआईएमएल – कोर: मशीन लर्निंग
• आईआईटीके एआईएमएल – कोर: केरस और टेंसरफ्लो के साथ गहन शिक्षण
• आईआईटीके एआईएमएल – कोर: जेनरेटिव एआई, प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग और चैटजीपीटी की अनिवार्यताएं
• आईआईटीके एआईएमएल – कैपस्टोन

पात्रता मापदंड

कम से कम 50% के औसत स्कोर के साथ स्नातक की डिग्री

प्रोग्रामिंग और गणित में पूर्व ज्ञान या अनुभव

2+ वर्ष का औपचारिक कार्य अनुभव (preferred)

मशीन लर्निंग कोर्स के बाद करियर के अवसर

मशीन लर्निंग इंजीनियर

एक मशीन लर्निंग इंजीनियर (एमएल इंजीनियर) पूर्वानुमानित मॉडल को स्वचालित करने के लिए स्व-चालित कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणालियों पर शोध, डिजाइन और निर्माण पर केंद्रित होता है। वे एआई एल्गोरिदम डिज़ाइन और बनाते हैं जो डेटा में पैटर्न से सीख सकते हैं और भविष्यवाणियां कर सकते हैं।

औसत वेतन: ₹3 लाख – ₹20 लाख प्रति वर्ष

डेटा वैज्ञानिक

डेटा वैज्ञानिक गहरी अंतर्दृष्टि इकट्ठा करने के लिए मशीन लर्निंग और पूर्वानुमानित विश्लेषण का उपयोग करके बड़ी मात्रा में डेटा इकट्ठा करते हैं, विश्लेषण करते हैं और व्याख्या करते हैं। उन्हें Hadoop, Pig, Hive, Spark, और MapReduce जैसे बड़े डेटा प्लेटफ़ॉर्म और टूल और SQL और Python जैसी प्रोग्रामिंग भाषाओं में विशेषज्ञता की आवश्यकता होती है।

औसत वेतन: ₹ 5 लाख – ₹ 35 लाख प्रति वर्ष

बिजनेस इंटेलिजेंस डेवलपर

एक बिजनेस इंटेलिजेंस डेवलपर फर्म के लिए बिजनेस इंटरफेस तैयार करने, व्यवस्थित करने और बनाए रखने के लिए जिम्मेदार होता है। इन इंटरफेस में डैशबोर्ड, डेटा विज़ुअलाइज़ेशन, तात्कालिक और नियमित रिपोर्ट और डेटा क्वेरी टूल शामिल हैं जिनका उपयोग ग्राहक कंपनी के बारे में जानकारी प्राप्त करने के लिए करते हैं।

औसत वेतन: ₹3 लाख – ₹15 लाख प्रति वर्ष

कुछ अन्य वेबसाइटें जो भारत में एआई और एमएल में प्रोफेशनल सर्टिफिकेट कोर्स प्रदान करती हैं

Simplilearn: https://www.simplilearn.com/ai-and-machine-learning

UpGrad: https://www.upgrad.com/machine-learning-ai-pgd-iiitb/

IIT Kanpur: https://www.simplilearn.com/ai-and-machine-learning

IIIT Bangalore: https://www.iiitb.ac.in/executive-post-graduate-programme-in-machine-learning-artificial-intelligence

Aptech Learning: https://www.aptechlearning.com/it/courses-smart-professional-artificial-intelligence-and-machine-learning.aspx

BITS Pilani Work Integrated Learning Programmes: https://bits-pilani-wilp.ac.in/bitspilani-campaign/campaign-SEM1/post-graduate-programme-in-artifical-intelligence-and-machine-learning.php

ये केवल कुछ उदाहरण हैं, ऐसे कई अन्य विकल्प हैं जहाँ से आप एआई और एमएल में प्रोफेशनल सर्टिफिकेट कोर्स कर सकते हैं। अच्छे से रिसर्च करें और ऐसा कोर्स चुने महत्वपूर्ण है और आपके लिए सही हो।

कोर्स चुनते समय विचार करने योग्य कुछ कारक यहां दिए गए हैं:

फीस:एआई और एमएल में प्रोफेशनल सर्टिफिकेट कोर्स की लागत अलग-अलग हो सकती है। निर्णय लेने से पहले विभिन्न कोर्सों की फीस की तुलना अवश्य करें।

अवधि: एआई और एमएल में प्रोफेशनल सर्टिफिकेट कोर्स की अवधि अलग-अलग हो सकती है। ऐसा कोर्स चुनना सुनिश्चित करें जो आपके शेड्यूल के अनुकूल हो।

कोर्स: यह अवश्य सुनिश्चित कर लें कि कोर्स के करिकुलम में वे विषय शामिल हों जिनमें आपकी रुचि है और आपके करियर के लिए भी सहायक हों।

प्रशिक्षक: एआई और एमएल में अनुभव रखने वाले प्रशिक्षक के साथ कोर्स चुनना सुनिश्चित करें, जितने एक्सपीरियंस इंस्ट्रक्टर उतना ज्यादा कोर्स में सफलता।

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कुल मिलाकर, एआई और एमएल में प्रोफेशनल सर्टिफिकेट कोर्स ग्रामीण एवं शहरी छात्रों के लिए एक मूल्यवान निवेश हो सकता है। ये कोर्स छात्रों को तकनीकी उद्योग में सफल होने के लिए आवश्यक स्किल प्रदान कर सकते हैं और नए अवसरों के दरवाजे खोल सकते हैं।

जेनरेटिव AI को आपके लिए समझना इसलिए भी ज़रूरी है क्योंकि यह वर्तमान और भविष्य दोनों की ज़रूरत बनता जा रहा है। हम चाहे जॉब्स की बात करें या किसी भी व्यवसाय की जेनरेटिव AI किसी न किसी रूप में हर जगह मौजूद है इसलिए इसको हम जितना समझेंगे उतना ही हमारे लिए फायदेमंद साबित हो सकता है। 

जेनरेटिव AI एक प्रकार की कृत्रिम बुद्धिमत्ता (आर्टिफिशल इंटेलिजेंस) है जो टेक्स्ट, चित्र और कोड जैसा नया  कॉन्टेंट बना सकती है। यह मौजूदा कॉन्टेंट के बड़े डेटासेट से सीखकर और फिर उस ज्ञान का उपयोग करके नई कॉन्टेंट उत्पन्न करने के लिए उपयोग किया जा रहा है जो उस डेटा के समान है जिस पर इसे प्रशिक्षित किया गया है।

जेनरेटिव AI क्या है?

जेनरेटिव AI उन मॉडलों या एल्गोरिदम को संदर्भित करता है जो बड़ी मात्रा में डेटा पर प्रशिक्षित किए गए डेटा से बिल्कुल नया आउटपुट बनाते हैं, जैसे टेक्स्ट, फोटो, वीडियो, कोड, डेटा या 3 डी रेंडरिंग। मॉडल उस डेटा का संदर्भ लेकर नई कॉन्टेंट ‘उत्पन्न’ करते हैं जिस पर उन्हें प्रशिक्षित किया गया है, और नई भविष्यवाणियां करते हैं।

जेनरेटिव AI का उद्देश्य AI के अन्य रूपों के विपरीत कॉन्टेंट बनाना है, जिसका उपयोग विभिन्न उद्देश्यों के लिए किया जा सकता है, जैसे डेटा का विश्लेषण करना या सेल्फ-ड्राइविंग कार को नियंत्रित करने में मदद करना।

जेनरेटिव AI तेजी से लोकप्रिय हो रहा है क्योंकि इसमें संभावित अनुप्रयोगों की एक विस्तृत श्रृंखला है, जिनमें शामिल हैं:

नया रचनात्मक कॉन्टेंट बनाना: जनरेटिव AI का उपयोग कला, संगीत और साहित्य जैसे कई अन्य के नए और मूल कार्यों को बनाने के लिए किया जा सकता है। उदाहरण के लिए, leonardo.ai, DALL-E 2 एक जेनरेटिव AI मॉडल है जो टेक्स्ट विवरण से रीयलिस्टिक इमेजेस बना सकता है। heygen से आप कई भाषाओँ में वीडियो बनवा सकते हैं जो शायद किसी ग्राफ़िक डिज़ाइनर या वीडियो एडिटर के लिए टाइम टेकिंग या मुश्किल हो सकता है ऐसी इमेजेस और वीडियो जनरेटिव AI की मदद से कुछ सेकण्ड्स या मिनट्स में बनाई जा सकती हैं।  

स्वचालित कार्य: जेनरेटिव AI का उपयोग उन कार्यों को स्वचालित करने के लिए किया जा सकता है जो वर्तमान में मनुष्यों द्वारा किए जाते हैं। उदाहरण के लिए, GitHub Copilot एक जेनरेटिव AI टूल है जो प्रोग्रामर को कोड लिखने में मदद कर सकता है। जिसके लिए शायद किसी प्रोग्रामर को न जाने कितने घंटे लगाने पड़ सकते हैं। 

मशीन लर्निंग मॉडल की सटीकता में सुधार: जेनरेटिव AI का उपयोग सिंथेटिक डेटा उत्पन्न करने के लिए किया जा सकता है, जिसका उपयोग मशीन लर्निंग मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए किया जा सकता है। इससे मॉडलों की सटीकता में सुधार करने में मदद मिल सकती है, खासकर जब वास्तविक दुनिया का सीमित डेटा उपलब्ध हो।

थोड़ा और अच्छे से समझने के लिए यहां कुछ विशिष्ट उदाहरण दिए गए हैं कि आज जेनेरिक AI का उपयोग कैसे किया जा रहा है:

मार्केटिंग: पर्सनलाइज्ड मार्केटिंग अभियान और कॉन्टेंट बनाने के लिए जेनरेटिव AI का उपयोग किया जा रहा है। उदाहरण के लिए, नेटफ्लिक्स जैसे अन्य कई OTT प्लेटफॉर्म्स अपनी फिल्मों और टीवी शो के लिए वैयक्तिकृत थंबनेल बनाने के लिए जेनरेटिव AI का उपयोग कर रहे हैं। साथ ही अगर और सरल उदाहरण से समझें तो youtube पर आप जिन वीडियो की इमेज को देख कर क्लिक करते हैं उनमें से कई थंबनेल जेनरेटिव AI की मदद से ही बनाये जा रहे हैं। यहाँ तक की कई youtube वीडियो चैनल्स तो AI वीडियोस बना कर ही अच्छा पैसा कमा रहे हैं। 

कस्टमर सर्विस: जेनेरेटिव AI का उपयोग कई कंपनियां अपने कस्टमर्स को अधिक सुविधा और 24×7 उनसे कनेक्ट रहने के लिए चैटबॉट बनाने के लिए कर रही हैं जो ग्राहकों को हर वक़्त सहायता प्रदान करने में सक्षम हों। उदाहरण के लिए, अमेज़ॅन अपने एलेक्सा वर्चुअल असिस्टेंट को पावर देने के लिए जेनरेटिव AI का उपयोग करता है। एक और उदाहरण भारत गैस का ले लीजिये जो अपने whatsapp चैटबॉट से सिलेंडर बुकिंग और पेमेंट्स जैसे मुश्किल भरे काम को सेकण्ड्स में करने की सुविधा देता है। 

दवाओं की खोज: नई दवाओं और सामग्रियों को डिजाइन करने के लिए जेनरेटिव AI का उपयोग किया जा रहा है। उदाहरण के लिए, फाइजर COVID-19 के लिए नई दवाओं की खोज के लिए जेनरेटिव AI का उपयोग कर रहा है।

जेनरेटिव AI अभी भी अपेक्षाकृत नई टेक्नोलॉजी है, लेकिन इसमें कई उद्योगों में क्रांति लाने की क्षमता है। जैसे-जैसे प्रौद्योगिकी का विकास होगा, हम जेनरेटिव AI के लिए और भी अधिक नवीन और अभूतपूर्व अनुप्रयोग देखने की उम्मीद कर सकते हैं।

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जेनरेटिव AI इस समय चर्चा का विषय क्यों है?

ओपनAI के कन्वर्सेशनल चैटबॉट चैटजीपीटी और AI इमेज जेनरेटर DALL-E जैसे जेनेरेटिव AI कार्यक्रमों की बढ़ती लोकप्रियता के कारण जेनरेटिव AI शब्द चर्चा का कारण बन रहा है।

ये और इसी तरह के कई अन्य टूल्स कुछ सेकंड के भीतर कंप्यूटर कोड, निबंध, ईमेल, सोशल मीडिया कैप्शन, चित्र, कविताएं, एक्सेल फॉर्मूले और बहुत कुछ सहित नई कॉन्टेंट तैयार करने के लिए जेनरेटिव AI का उपयोग करते हैं, जो वर्तमान में लोगों के काम करने के तरीके को बेहद आसान बनाने की क्षमता रखता है।

अब चैटजीपीटी को ही ले लीजिये यह इतने कम समय में बेहद लोकप्रिय हो गया है, लॉन्चिंग के एक हफ्ते बाद ही इसमें दस लाख से अधिक उपयोगकर्ता शामिल हो गए हैं। इसके बाद कई अन्य बड़ी कंपनियां भी जेनेरेटिव AI क्षेत्र में प्रतिस्पर्धा करती देखि जा रही है जिनमें गूगल बार्ड, माइक्रोसॉफ्ट बिंग और अमेज़न शामिल हैं।

जेनेरिक AI के बारे में चर्चा निश्चित रूप से बढ़ती रहेगी क्योंकि अब सभी कंपनियां इस दौड़ में शामिल हो रही हैं और नए उपयोग के मामले ढूंढ रही हैं क्योंकि टेक्नोलॉजी हमारी रोजमर्रा की प्रक्रियाओं में और अधिक एकीकृत होती जा रही है।

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मशीन लर्निंग और जेनरेटिव AI में क्या अंतर है?

मशीन लर्निंग AI के उपधारा को संदर्भित करता है जो एक सिस्टम को प्रशिक्षित डेटा के आधार पर भविष्यवाणी करना सिखाता है। इस प्रकार की भविष्यवाणी का एक उदाहरण यह है कि जब DALL-E आपके द्वारा दर्ज किए गए प्रॉम्प्ट को समझकर एक इमेज बना देता है।

इसलिए, जेनरेटिव AI एक मशीन-लर्निंग फ्रेमवर्क है, लेकिन सभी मशीन-लर्निंग फ्रेमवर्क जेनरेटिव AI नहीं हैं।

कौन से सिस्टम जेनरेटरेटिव AI का उपयोग करते हैं?

जेनरेटिव AI का उपयोग किसी भी AI एल्गोरिदम या मॉडल में किया जाता है जो एक बिल्कुल नई विशेषता को आउटपुट करने के लिए AI का उपयोग करता है। सबसे प्रमुख उदाहरण जिन्होंने मूल रूप से जेनेरिक AI में बड़े पैमाने पर रुचि पैदा की, वे चैटजीपीटी और डीएएलएल-ई हैं।

हालाँकि, जेनेरिक AI की पॉपुलैरिटी देखने के बाद, अब कई छोटी-बड़ी कंपनियों भी अपने स्वयं के जेनेरिक AI मॉडल विकसित करने में लग गयी हैं। जैसे Google बार्ड, बिंग चैट, क्लाउड, PaLM 2, LLaMA आदि।

टेक्स्ट-आधारित जेनरेटिव AI मॉडल किस पर प्रशिक्षित होते हैं?

टेक्स्ट-आधारित मॉडल, जैसे चैटजीपीटी, को स्व-पर्यवेक्षित शिक्षण के रूप में ज्ञात प्रक्रिया में भारी मात्रा में टेक्स्ट देकर प्रशिक्षित किया जाता है। यह मॉडल भविष्यवाणी करने और उत्तर प्रदान करने के लिए दी गई जानकारी से सीखता है।

जेनेरिक AI मॉडल के साथ एक चिंता का विषय भी है, विशेष रूप से वे जो टेक्स्ट उत्पन्न करते हैं, और वो यह है कि उन्हें संपूर्ण इंटरनेट के डेटा पर प्रशिक्षित किया जाता है। इस डेटा में कॉपीराइट कॉन्टेंट और जानकारी शामिल है जिसे हो सकता है की उस कंटेंट ओनर की सहमति से शेयर न किया गया हो।  ऐसी इस्थिति में उस डाटा या कंटेंट को पूरी तरह सही और कॉपीराइट रही मानकर उपयोग करना आपके लिए मुश्किल पैदा कर सकता है। 

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जेनेरिक AI कला का क्या मतलब हैं?

जेनरेटिव AI कला मॉडल को इंटरनेट पर मौजूद अरबों छवियों पर प्रशिक्षित किया जाता है। ये छवियां अक्सर कलाकृतियां होती हैं जो एक विशिष्ट कलाकार द्वारा बनाई गई थीं, जिन्हें फिर आपकी छवि बनाने के लिए AI द्वारा पुन: कल्पना और पुन: उपयोग किया जाता है।

हालाँकि यह वही छवि नहीं है, नई छवि में कलाकार के मूल काम के तत्व हैं, जिसका श्रेय उन्हें नहीं दिया जाता है। एक विशिष्ट शैली जो कलाकार के लिए अद्वितीय है, जिन्हें AI द्वारा दोहराया जा सकता है और मूल कलाकार को जाने या अनुमोदित किए बिना, एक नई छवि उत्पन्न करने के लिए उपयोग की जा सकता है। AI-जनित कला वास्तव में ‘नई’ है या ‘कला’ है, इस बारे में बहस कई वर्षों तक जारी रहने की संभावना है।

जेनेरिक AI की मुख्य कमियाँ क्या हैं?

भविष्यवाणियों की विश्वश्नीयता पर सवाल: जेनरेटिव AI मॉडल इंटरनेट से बड़ी मात्रा में कॉन्टेंट लेते हैं और फिर भविष्यवाणी करने और आपके इनपुट के लिए आउटपुट बनाने के लिए जिस जानकारी पर उन्हें प्रशिक्षित किया जाता है उसका उपयोग करते हैं। ये भविष्यवाणियाँ मॉडलों को दिए गए डेटा पर आधारित हैं, लेकिन इसकी कोई गारंटी नहीं है कि भविष्यवाणी सही ही होगी, भले ही प्रतिक्रियाएँ विश्वसनीय लगें।

गलत सूचना का प्रसार: प्रतिक्रियाओं में उस कॉन्टेंट में निहित पूर्वाग्रह भी शामिल हो सकते हैं जिसे मॉडल ने इंटरनेट से प्राप्त किया है, लेकिन यह जानने का कोई तरीका नहीं है कि मामला क्या है। इन दोनों कमियों ने गलत सूचना के प्रसार में जेनरेटिव AI की भूमिका के संबंध में बड़ी चिंताएं पैदा कर दी हैं।

जानकारियों की सटीकता पर सवाल: जेनरेटिव AI मॉडल नहीं जानते कि जो चीजें वे उत्पादित करते हैं वे सटीक हैं या नहीं, और अधिकांश भाग के लिए, हमारे पास यह जानने का बहुत कम तरीका है कि जानकारी कहां से आई है और कॉन्टेंट उत्पन्न करने के लिए एल्गोरिदम द्वारा इसे कैसे संसाधित किया गया है।

उदाहरण के लिए, चैटबॉट्स के बहुत सारे उदाहरण हैं, जो गलत जानकारी प्रदान करते हैं या केवल कमियों को भरने के लिए बातें बनाते हैं। हालांकि जेनरेटिव AI के परिणाम दिलचस्प और मनोरंजक हो सकते हैं, लेकिन निश्चित रूप से अल्पावधि में, उनके द्वारा बनाई गई जानकारी या कॉन्टेंट पर आंख बंद कर भरोसा करना नासमझी होगी। इसलिए जेनरेटिव AI द्वारा दिए गए परिणामों को अच्छी तरह से जांचना और फिर उपयोग करना ही सही होगा। 

कुछ जेनरेटिव AI मॉडल, जैसे बिंग चैट या जीपीटी-4, स्रोतों के साथ फ़ुटनोट प्रदान करके उस स्रोत अंतर को पाटने का प्रयास कर रहे हैं जो उपयोगकर्ताओं को न केवल यह जानने में सक्षम बनाता है कि उनकी प्रतिक्रिया कहाँ से आ रही है, बल्कि प्रतिक्रिया की सटीकता को भी सत्यापित करने में सक्षम है।

इंजीनियरिंग के अधिकांश विषयों जैसे सॉफ़्टवेयर इंजीनियरिंग, डेटा इंजीनियरिंग या मैकेनिकल इंजीनियरिंग आदि के लिए Generative AI और ML एक शक्तिशाली टूल बनता जा रहा है। खासकर अगर हम सिर्फ Generative AI की ही बात करें तो भविष्य में लगभग हर IT Jobs में यह स्किल अनिवार्य हो जाएगी। 

आज छोटे-बड़े सभी संसथान इसका उपयोग वर्कफ़्लो को इम्प्रूव करने और बेहतर प्रोडक्ट्स बनाने के लिए कर रहे हैं, साथ ही यह इंडस्ट्री लीडर्स के लिए किसी भी प्रोडक्ट या सर्विसेज के वैल्युएबल इनसाइट्स देने वाली जादुई छड़ी भी है। 

चलिए समझते हैं आखिर Generative AI है क्या? मूलतः आर्टिफिशल इंटेलिजेंस का एक ऐसा संभाग जिसका उपयोग करके मौजूदा डेटा के आधार पर नया डेटा, डिज़ाइन या मॉडल तैयार किया जा सकता है ऐसा (ML) मशीन लर्निंग के कंपोनेंट्स और एल्गोरिदम की मदद से होता है। Generative AI की शक्ति प्रक्रियाओं को अनुकूलित करने और तेज करने की क्षमता में निहित है, जो इसे इंजीनियरिंग विषयों के लिए एक आदर्श तकनीक बनाती है जिसके लिए उच्च परिशुद्धता, दक्षता और नवाचार की आवश्यकता होती है।

प्रत्येक प्रमुख इंजीनियरिंग अनुशासन Generative AI टूलसेट को समान तरीके से लागू कर सकता है, लेकिन अपने स्वयं के अनूठे तरीकों से भी – और प्रत्येक क्षेत्र में अद्वितीय कमर्शियल और ओपन-सोर्स समाधान भी होते हैं जिनका उपयोग वे सर्वोत्तम लाभ उठाने के लिए कर सकते हैं।

आइए नौ प्रमुख इंजीनियरिंग विषयों को देखें और सोचें कि वे Generative AI का उपयोग कैसे कर सकते हैं, जिसमें कमर्शियल और ओपन सोर्स दोनों के विशिष्ट समाधानों के उदाहरण शामिल हैं।

इनमें से कई उपकरण वर्षों से उपयोग किए जा रहे हैं, लेकिन अब Generative AI फीचर्स को शामिल क्या जा रहा है, क्योंकि इसमें ऐसी क्षमताएं हैं जो डेटा मॉडल या कोडबेस में सुधार करके परिष्कृत कियाजा सकता है, जिन्हें डेवलपर्स कमर्शियल और ओपन-सोर्स Generative AI और ML टूलसेट और कार्यप्रणाली के साथ प्रशिक्षित या अनुकूलित कर सकते हैं।

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1. सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग में Generative AI और ML

सॉफ़्टवेयर इंजीनियरिंग केवल कोड लिखने से कहीं अधिक है; यह सॉफ्टवेयर सिस्टम को डिजाइन करने, विकसित करने और बनाए रखने की कला और विज्ञान है जो हमारे समाज को शक्ति प्रदान करता है। यह वह अनुशासन है जो आधुनिक डिजिटल दुनिया के लिए मोबाइल एप्लिकेशन से लेकर AI को संचालित करने वाले जटिल एल्गोरिदम तक मूलभूत तकनीक प्रदान करता है।

सॉफ़्टवेयर इंजीनियरिंग में आवश्यकता विश्लेषण, सिस्टम डिज़ाइन, प्रोग्रामिंग, परीक्षण और रखरखाव सहित कई गतिविधियाँ शामिल हैं। Generative AI और ML परिवर्तनकारी समाधान प्रदान करते हैं जो सॉफ्टवेयर विकास के विभिन्न पहलुओं को स्वचालित और अनुकूलित कर सकते हैं, जिससे यह तेज, अधिक कुशल और अधिक मजबूत हो सकता है।

स्मूथ डिजिटल ट्रांसफॉर्मेशन:

• स्वचालित कोड जनरेशन: कमर्शियल उपकरण, जैसे OpenAI का कोडेक्स (में भी प्रयोग किया जाता है माइक्रोसॉफ्ट विजुअल स्टूडियो में GitHub Copilot) और ओपन-सोर्स प्लेटफ़ॉर्म जैसे Sourcery, कोड स्निपेट उत्पन्न कर सकता है, यह डेवलपमेंट के समय और एरर को कम कर सकता है।
• स्वचालित परीक्षण: समाधान जैसे Testim.io और ओपन-सोर्स फ्रेमवर्क जैसे JUnit परीक्षण को स्वचालित कर सकता है और मजबूत सॉफ़्टवेयर गुणवत्ता सुनिश्चित कर सकता है।
• DevOps स्वचालन: गिटलैब का Auto DevOps और ओपन-सोर्स टूल जैसे Jenkins परिचालन दक्षता को बढ़ाते हुए, तैनाती और निगरानी को स्वचालित कर सकता है।

2. डेटा इंजीनियरिंग में Generative AI और ML

डेटा इंजीनियरिंग एक विशेष क्षेत्र है जो संगठनों में डेटा-संचालित निर्णय लेने में सक्षम बनाता है। इसमें आर्किटेक्चर, डेटाबेस और बड़े पैमाने पर प्रोसेसिंग सिस्टम को डिजाइन करना, निर्माण करना शामिल है जो रॉ डेटा को कार्रवाई योग्य इनसाइट्स में बदल देता है।

डेटा इंजीनियर यह सुनिश्चित करते हैं कि उपलब्ध डेटा, विश्वसनीय और ऐसे प्रारूप में हो जिसे डेटा वैज्ञानिक और व्यवसाय विश्लेषक अपने विश्लेषण के लिए उपयोग कर सकें। जैसे-जैसे डेटा की मात्रा, वेग और विविधता तेजी से बढ़ती है, डेटा इंजीनियरिंग तेजी से जटिल और महत्वपूर्ण हो जाती है, जिसके लिए विघटनकारी उपकरणों की आवश्यकता होती है जो मांग पर वेग और इनसाइट्स प्रदान करने के लिए Generative AI और ML का उपयोग करते हैं।

एक्शनेबल इनसाइट्स बनाना:

• सिंथेटिक डेटा निर्माण: एनवीडिया DataSynth और ओपन-सोर्स प्लेटफ़ॉर्म जैसे सिन्थिया (परीक्षण रोगी स्वास्थ्य डेटा बनाने के लिए) मजबूत मशीन-लर्निंग प्रशिक्षण के लिए सिंथेटिक डेटासेट उत्पन्न कर सकता है।
• स्वचालित स्कीमा डिज़ाइन: जैसे ओपन-सोर्स टूल अपाचे एवरो डेटाबेस स्कीमा डिज़ाइन को स्वचालित कर सकता है, डेटा भंडारण और पुनर्प्राप्ति को सुव्यवस्थित कर सकता है।
• वास्तविक समय डेटा प्रबंधन: ओपन-सोर्स टूल, जैसे अपाचे फ्लिंक और अपाचे काफ्का, वास्तविक समय डेटा प्रोसेसिंग को अनुकूलित कर सकता है, जो कुशल डेटा-स्ट्रीम प्रबंधन को सक्षम बनाता है।

3. मैकेनिकल इंजीनियरिंग में Generative AI और ML

मैकेनिकल इंजीनियरिंग हमारे द्वारा चलाए जाने वाले वाहनों से लेकर घर में उपयोग किए जाने वाले उपकरणों तक हर चीज में शामिल होती है। इसमें लीवर और पुली जैसे सरल तंत्र से लेकर विमान के इंजन और रोबोटिक हथियारों जैसी जटिल मशीनरी तक विभिन्न यांत्रिक प्रणालियों का डिजाइन, विश्लेषण और निर्माण शामिल है।

मैकेनिकल इंजीनियर कुछ सबसे चुनौतीपूर्ण समस्याओं को हल करने के लिए काम करते हैं, जिसमें मशीनों को अधिक कुशल, टिकाऊ और सुरक्षित बनाना भी शामिल है। Generative AI मैकेनिकल इंजीनियरिंग अनुशासन के भीतर एक महत्वपूर्ण ऑप्टिमाइज़ तकनीक बन रही है, जो अधिक कुशल डिजाइन तैयार करने, सामग्री उपयोग में सुधार और रखरखाव की जरूरतों की भविष्यवाणी करने के लिए शक्तिशाली उपकरण प्रदान करती है।

रोजमर्रा की जिंदगी की यांत्रिकी:

• डिज़ाइन ऑप्टिमाइज़: ऑटोडेस्क Generative Design और ओपन-सोर्स समाधान जैसे FreeCAD विभिन्न बाधाओं के लिए यांत्रिक डिज़ाइन को अनुकूलित कर सकता है।
• सामग्री का उपयोग: कमर्शियल प्लेटफार्म, सहित Altair Inspire (संरचनात्मक विश्लेषण के लिए),Materialise (स्वास्थ्य सेवा उद्योग के लिए 3डी प्रिंटिंग), और ओपनकै स्केड जैसे ओपन-सोर्स टूल Salome, अपशिष्ट और लागत को कम करके सामग्री के उपयोग को अनुकूलित कर सकता है।
• प्रागाक्ति रख – रखाव: आईबीएम का Watson और ओपन-सोर्स प्लेटफ़ॉर्म, जैसे कि पायथन scikit-learn मशीन-लर्निंग टूल, सक्रिय रखरखाव को सक्षम करते हुए, यांत्रिक विफलताओं का पूर्वानुमान लगा सकता है।

4. सिविल इंजीनियरिंग में Generative AI और ML

सिविल इंजीनियरिंग, जिसकी जड़ें काफी पुरानी हैं, सिविल इंजीनियर यह सुनिश्चित करते हैं कि हमारे समुदाय शहरी विकास, यातायात भीड़ और आपदा जैसी जटिल चुनौतियों से निपटने के लिए कार्यात्मक, सुरक्षित और टिकाऊ हों।

जैसे-जैसे हम तेजी से शहरीकरण और जलवायु परिवर्तन की आधुनिक चुनौतियों का सामना कर रहे हैं, सिविल इंजीनियरिंग की भूमिका और भी महत्वपूर्ण हो जाती है। Generative AI इस क्षेत्र में एक परिवर्तनकारी तकनीक के रूप में उभर रही है, जो बुनियादी ढांचे के डिजाइन को अनुकूलित करने, प्राकृतिक आपदाओं की भविष्यवाणी करने और संसाधनों को कुशलतापूर्वक आवंटित करने के लिए अभिनव समाधान पेश करती है।

बुनियादी ढांचे का निर्माण:

• बुनियादी ढांचा डिज़ाइन: बेंटले का Generative Components और ओपन सोर्स 3डी-मॉडलिंग समाधान जैसे Blender विभिन्न बाधाओं के आधार पर बुनियादी ढांचे की योजना बनाने और डिजाइन को अनुकूलित करने में सहायता कर सकता है।
• आपदा की भविष्यवाणी: प्लेटफार्म जैसे One Concern और ओपन-सोर्स टूल जैसे OpenQuake संभावित आपदाओं की भविष्यवाणी कर सकते हैं, निवारक उपायों को सक्षम कर सकते हैं।
• संसाधनों का आवंटन: ओरेकल का Primavera P6 और ओपन-सोर्स प्लेटफ़ॉर्म, जैसे GanttProject और ProjectLibre, कुशल परियोजना निष्पादन सुनिश्चित करते हुए, श्रम, सामग्री और समय सहित संसाधनों के आवंटन को अनुकूलित कर सकते हैं।

5. इलेक्ट्रिकल इंजीनियरिंग में Generative AI और ML

इलेक्ट्रिकल इंजीनियरिंग उन तकनीकों के पीछे प्रेरक शक्ति है जो हमारी आधुनिक दुनिया को शक्ति प्रदान करती है, बिजली जो हमारे घरों को रोशन करती है से लेकर इलेक्ट्रॉनिक उपकरणों तक जो हमें जोड़े रखती है। यह एक व्यापक क्षेत्र है जिसमें बिजली उत्पादन और वितरण, इलेक्ट्रॉनिक्स, दूरसंचार और नियंत्रण प्रणाली सहित कई उप-विषयों को शामिल किया गया है।

जैसे-जैसे समाज अधिक परस्पर जुड़ा हुआ और ऊर्जा के प्रति जागरूक होता जा रहा है, इलेक्ट्रिकल इंजीनियरिंग की भूमिका तेजी से महत्वपूर्ण होती जा रही है, और नवीकरणीय ऊर्जा एकीकरण, डेटा सुरक्षा और स्वचालन जैसी प्रमुख चुनौतियों के लिए नवीन समाधानों की आवश्यकता है।

Generative AI और ML सर्किट डिजाइन को स्वचालित करने, ऊर्जा प्रबंधन को अनुकूलित करने और सिग्नल-प्रोसेसिंग तकनीकों को बढ़ाने के लिए अभूतपूर्व दृष्टिकोण प्रदान करते हैं। ये दृष्टिकोण इलेक्ट्रिकल इंजीनियरों को अधिक कुशल, विश्वसनीय और टिकाऊ सिस्टम बनाने में सक्षम बनाएंगे, जो हम सभी के लिए एक उज्जवल भविष्य को आकार दे सकते हैं।

हर चीज़ को शक्ति देना:

• सर्किट डिज़ाइन: प्लेटफार्म जैसे Cadence और ओपन-सोर्स टूल जैसे KiCad विद्युत सर्किट डिज़ाइन को स्वचालित और अनुकूलित कर सकते हैं, जिससे समय और प्रयास दोनों की बचत होती है।
• एनर्जी मैनेजमेंट: समाधान जैसे Verdigris स्मार्ट-बिल्डिंग डिज़ाइन और ओपन-सोर्स प्लेटफ़ॉर्म जैसे के OpenEnergyMonitor, और ऊर्जा प्रदाताओं के लिए LF Energy, स्थिरता में योगदान करते हुए, ऊर्जा उत्पादन और खपत को अनुकूलित कर सकता है।
• सिग्नल प्रोसेसिंग: कमर्शियल सॉफ्टवेयर जैसे MATLAB और ओपन-सोर्स विकल्प जैसे GNU Radio सिग्नल-प्रोसेसिंग तकनीकों को बढ़ा सकते हैं, संचार प्रणालियों में सुधार कर सकते हैं।

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6. केमिकल इंजीनियरिंग में Generative AI और ML

फार्मास्यूटिकल्स और पेट्रोकेमिकल्स से लेकर खाद्य प्रसंस्करण और सामग्री विज्ञान तक कई उद्योगों में केमिकल इंजीनियरिंग एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाती है, जिसमें कच्चे माल को मूल्यवान उत्पादों में परिवर्तित करने के लिए रासायनिक, भौतिक और जैविक प्रक्रियाओं का अनुप्रयोग शामिल होता है। रासायनिक इंजीनियर विनिर्माण प्रक्रियाओं को ऑप्टिमाइज़ करते हैं, टिकाऊ ऊर्जा समाधान विकसित करते हैं और उत्पाद की गुणवत्ता और सुरक्षा सुनिश्चित करते हैं।

जैसे-जैसे उद्योग अधिक दक्षता, कम पर्यावरणीय प्रभाव और उन्नत नवाचार के लिए प्रयासरत हैं, केमिकल इंजीनियरिंग तेजी से महत्वपूर्ण होती जा रही है। Generative AI रासायनिक इंजीनियरों को अद्वितीय प्रक्रिया ऑप्टिमाइज़, सामग्री संश्लेषण और गुणवत्ता नियंत्रण क्षमताएं प्रदान करने में मदद कर सकता है, जिससे उन्हें अभूतपूर्व दक्षता और सटीकता प्राप्त करने की सुविधा मिलती है।

कच्चे माल का रूपांतरण:

• प्रोसेस ऑप्टिमाइजेशन: कमर्शियल प्रौद्योगिकियाँ जैसे AspenTech और ओपन-सोर्स प्लेटफ़ॉर्म जैसे COCO सिम्युलेटर रासायनिक विनिर्माण प्रक्रियाओं को अनुकूलित कर सकते हैं।
• मटेरियल सिंथेसिस: कमर्शियल SaaS समाधान जैसे Citrine Informatics और ओपन-सोर्स टूल जैसे Avogadro नई सामग्रियों की खोज में सहायता कर सकता है।
• क्वालिटी कंट्रोल: जैसी कंपनियां Lighthouse, एडवांटिव जैसे उपकरण InfinityQS, और ओपन-सोर्स डेटा विज्ञान समाधान जैसे KNIME इनका उपयोग वास्तविक समय में उत्पाद की गुणवत्ता की भविष्यवाणी करने के लिए किया जा सकता है।

7. बायोमेडिकल इंजीनियरिंग में Generative AI और ML

बायोमेडिकल इंजीनियरिंग एक अद्वितीय अंतःविषय क्षेत्र है जो इंजीनियरिंग सिद्धांतों को जीव विज्ञान और चिकित्सा की जटिलताओं के साथ जोड़ता है, जिसका लक्ष्य चिकित्सा निदान, उपचार और रोगी देखभाल में सुधार करने वाली प्रौद्योगिकियों को विकसित करके स्वास्थ्य देखभाल को बढ़ाना है। एमआरआई मशीनों और कृत्रिम अंगों जैसे अत्याधुनिक चिकित्सा उपकरणों को डिजाइन करने से लेकर ऊतक इंजीनियरिंग और दवा वितरण के लिए अत्याधुनिक तकनीक विकसित करने तक, बायोमेडिकल इंजीनियर चिकित्सा नवाचार में सबसे आगे हैं।

चूंकि स्वास्थ्य देखभाल क्षेत्र समकालीन चुनौतियों का सामना कर रहा है, जैसे कि बढ़ती वैश्विक आबादी, स्वास्थ्य देखभाल के बढ़ते खर्च और व्यक्तिगत चिकित्सा उपचारों की बढ़ती मांग, Generative AI फार्मास्युटिकल विकास और स्वास्थ्य देखभाल के लिए एक अत्यधिक परिवर्तनकारी तकनीक हो सकती है, जो दवा की खोज में तेजी लाने के लिए अद्वितीय अवसर प्रदान करती है। जैसे कस्टमाइज प्रोस्थेटिक डिज़ाइन, और मेडिकल इमेजिंग को बढ़ाना।

चिकित्सा और प्रौद्योगिकी को जोड़ना:

• दवाओं की खोज: कमर्शियल प्रौद्योगिकियाँ जैसे Atomwise और ओपन-सोर्स प्लेटफ़ॉर्म जैसे RDKit केमिनफॉर्मेटिक्स आणविक गुणों की भविष्यवाणी करके दवा की खोज में तेजी ला सकता है। माइक्रोसॉफ्ट ने हाल ही में  EvoDiff को ओपन सोर्स किया है इसका उपयोग नई दवाओं और उपचार विज्ञान के लिए प्रोटीन अनुक्रमों की खोज के लिए किया जा सकता है।
• प्रोस्थेटिक्स डिज़ाइन: 3डी सिस्टम जैसे कमर्शियल उपकरण Medical Modeling और ओपन-सोर्स समाधान जैसे Open Bionics कस्टमाइज प्रोस्थेटिक और प्रत्यारोपण डिज़ाइन कर सकते हैं।
• मेडिकल इमेजिंग:कमर्शियल मंच जैसे Nanox AI और ओपन-सोर्स टूल जैसे ITK Insight Toolkit अधिक सटीक निदान में सहायता करते हुए, चिकित्सा छवि गुणवत्ता को बढ़ा सकता है।

8. एयरोस्पेस इंजीनियरिंग में Generative AI और ML

एयरोस्पेस इंजीनियरिंग एक विशेष क्षेत्र है जो विमान, अंतरिक्ष यान और संबंधित प्रणालियों और उपकरणों के विकास और डिजाइन पर केंद्रित है। एयरोस्पेस इंजीनियर वायुगतिकी, प्रोपल्शन सिस्टम, संरचनात्मक डिजाइन और नेविगेशन सहित जटिल चुनौतियों पर काम करते हुए कमर्शियल एयरलाइनर, ड्रोन, उपग्रह, लॉन्च वाहन, अंतरिक्ष कैप्सूल और अंतरिक्ष आवास डिजाइन करते हैं। उनका लक्ष्य हवाई और अंतरिक्ष यात्रा में जो संभव है उसकी सीमाओं को आगे बढ़ाना है।

जैसे-जैसे मानव जाति अंतरिक्ष पर्यटन और अंतरग्रहीय उपनिवेशीकरण जैसे ऊंचे लक्ष्यों को प्राप्त करने पर ध्यान केंद्रित करती है, एयरोस्पेस इंजीनियरिंग की भूमिका तेजी से महत्वपूर्ण हो जाती है। यह क्षेत्र, जो कभी केवल मेगाबजट वाली सरकारी एजेंसियों का डोमेन था, अब नवाचार के लिए उपयुक्त है, खासकर जब यह ईंधन दक्षता, सुरक्षा और पर्यावरणीय स्थिरता के मुद्दों से जूझ रहा है। Generative AI एयरक्राफ्ट डिजाइन को ऑप्टिमाइज़ करने, नेविगेशन सिस्टम को बढ़ाने और ईंधन की खपत में सुधार के लिए नए समाधान प्रदान करता है।

आसमान तक पहुंचना:

• एयरक्राफ्ट डिज़ाइन: Siemens’ NX और ओपन-सोर्स प्लेटफ़ॉर्म जैसे OpenVSP वजन, ताकत और वायुगतिकी के लिए विमान घटक डिजाइन को ऑप्टिमाइज़ कर सकता है।
• नेविगेशन सिस्टम: रक्षा उद्योग समाधान से Northrop Grumman और ओपन-सोर्स टूल, जैसे ArduPilot और ड्रोनकोड, नेविगेशन और नियंत्रण प्रणालियों को बढ़ा सकता है।
• ईंधन दक्षता: हनीवेल का Forge और ओपन-सोर्स समाधान जैसे JSBSim स्थिरता में योगदान करते हुए, ईंधन की खपत को ऑप्टिमाइज़ कर सकता है।

9. एनवायर्नमेंटल इंजीनियरिंग में Generative AI और ML

एनवायर्नमेंटल इंजीनियरिंग एक महत्वपूर्ण विभाग है जो मानव स्वास्थ्य और पारिस्थितिक कल्याण के लिए प्राकृतिक पर्यावरण की रक्षा और सुधार पर केंद्रित है। पर्यावरण इंजीनियरिंग में जल उपचार और अपशिष्ट प्रबंधन से लेकर वायु-गुणवत्ता नियंत्रण और नवीकरणीय ऊर्जा समाधान तक गतिविधियों की एक विस्तृत श्रृंखला शामिल है।

जलवायु परिवर्तन, प्रदूषण और संसाधनों की कमी जैसी गंभीर चुनौतियों के साथ, पर्यावरण इंजीनियरिंग की भूमिका हमारे लिए तेजी से महत्वपूर्ण हो जाती है, जिसमें जटिल समस्याओं के लिए अभिनव समाधान की आवश्यकता होती है।

Generative AI इस क्षेत्र में एक शक्तिशाली उपकरण के रूप में उभर रहा है, जो अपशिष्ट प्रबंधन को अनुकूलित करने, जलवायु प्रभावों की मॉडलिंग करने और प्राकृतिक संसाधनों का कुशलतापूर्वक उपयोग करने के लिए अत्याधुनिक समाधान पेश करता है, ताकि इंजीनियर भविष्य की पीढ़ियों के लिए हमारे प्लानेट की सुरक्षा के लिए अधिक प्रभावी और टिकाऊ रणनीति विकसित कर सकें।

प्लानेट को बचाने के लिए:

• कचरे का प्रबंधन: कमर्शियल प्लेटफार्म जैसे Rubicon अपशिष्ट संग्रहण और पुनर्चक्रण प्रक्रियाओं को ऑप्टिमाइज़ कर सकते हैं।
• जलवायु मॉडलिंग: Community Earth System Model और ओपन-सोर्स प्लेटफ़ॉर्म जैसे OS-Climate और OpenFOAM जलवायु प्रभावों का मॉडल तैयार कर सकते हैं।
• रिसोर्स ऑप्टिमाइजेशन:ओपन सोर्स मैप-डेटा समाधान, जैसे Overture Maps और OpenStreetMap, का उपयोग प्राकृतिक संसाधनों को अनुकूलित करने के लिए किया जा सकता है।

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निष्कर्ष

Generative AI और मशीन लर्निंग टेक्नोलॉजी डेवलपमेंट से कहीं अधिक हैं – वे टूलींग, प्रक्रियाओं और कार्यप्रणाली में बदलाव ला रहे हैं जो इंजीनियरिंग परिदृश्य में क्रांति लेन की क्षमता रखते हैं। विभिन्न इंजीनियरिंग विषयों में प्रक्रियाओं को अनुकूलित और तेज करने की इन टेक्नोलॉजी की अद्वितीय क्षमता उन्हें आधुनिक इंजीनियरिंग विषयों के लिए अपरिहार्य बनाती है। इस प्रकार, व्यवसायों और इंजीनियरिंग लीडर्स के लिए संदेश स्पष्ट है: प्रतिस्पर्धी और भविष्य के लिए तैयार रहने के लिए Generative AI को बुद्धिमानी से भविष्य की आवश्यकता अनुसार अपनाया जाये।

जी हाँ, AI वायु गुणवत्ता प्रबंधन में सुधार कर और वायु प्रदूषण का विश्लेषण करके वायु प्रदूषण को काफी हद तक कम करने में हमारी मदद कर सकता है। साथ ही भारत में पूर्व चिन्हित स्थानों की पहचान कर वायु प्रदूषण सम्बंधित पूर्वानुमान लगाने के लिए भी AI को इस्तेमाल किया जा सकता है। 

वायु प्रदूषण आज भारत ही नहीं बल्कि पूरे विश्व के लिए एक गंभीर मुद्दा बन चुका है, जो इस समय प्रति वर्ष लगभग 11,000 मौतों के लिए ज़िम्मेदार है और जैसे-जैसे जनसंख्या बढ़ती जाएगी, यह भी बढ़ता जाएगा। एक रिपोर्टों के अनुसार, अगले दशक में वायु प्रदूषण के कारण स्ट्रोक और दिल के दौरे से 160,000 से अधिक लोग मर सकते हैं, वायु प्रदूषण से संबंधित 40 से अधिक हृदय और संचार रोग से होने वाली मौतों के समान।

वायु प्रदूषण को हवा में ऐसे स्तर पर जहरीले रसायनों या यौगिकों की उपस्थिति के रूप में परिभाषित किया गया है जो स्वास्थ्य के लिए खतरा पैदा करते हैं। अधिक व्यापक अर्थ में, वायु प्रदूषण हवा में ऐसे तत्वों की उपस्थिति है जो मौजूद नहीं हैं या जिनका हवा में अनुपात कम है। ऐसा प्रदूषण ओजोन परत को नुकसान पहुंचाकर या यहां तक ​​कि वैश्विक युद्ध का कारण बनकर हमारे जीवन की गुणवत्ता में हानिकारक परिवर्तन का कारण बनता है।

एक अन्य रिपोर्टों के अनुसार, 2016 में खराब बाहरी हवा के कारण लगभग 4.2 मिलियन मौतें समय से पहले हुईं, जिनमें से 90% निम्न और मध्यम आय वाले देशों में थीं (नैट जियो 2019)। विश्व आर्थिक मंच के अनुसार, वायु प्रदूषण को बीपी, फूड रिस्क और धूम्रपान के बाद मानव स्वास्थ्य के लिए चौथा सबसे बड़ा खतरा माना जाता है। जलवायु परिवर्तन और प्रदूषण तो हॉट टॉपिक हैं ही, इस क्षेत्र में AI का महत्व भी ध्यान खींचता है। शोधकर्ताओं का मानना ​​है कि AI जीवन की इस लड़ाई में काफी मददगार साबित होने वाला है।

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AI और वायु प्रदूषण

हम AI के फलने-फूलने और भारत में विभिन्न क्षेत्रों में AI को एकीकृत करने में जोरदार वृद्धि देख रहे हैं। प्रत्येक विवरण में AI का हाइपरलिंकिंग कनेक्शन केवल इसके निरंतर अद्यतनीकरण के कारण है, जो मानव दक्षता और खोज को बढ़ावा देता है। 80 AI ऐप्स का अध्ययन करने के बाद, पीडब्ल्यूसी ने दस्तावेज तैयार किया है कि कैसे AI वायु प्रदूषण के मुद्दे पर स्थिति को बदलने में हमारी सहायता कर रहा है।

मौसम और जलवायु विज्ञान और पूर्वानुमान: गहन शिक्षण नेटवर्क और ऊर्जा-गहन कंप्यूटिंग गणना में ‘वास्तविक दुनिया’ प्रणालियों की कठिनाइयों का पूर्वानुमान लगाने में सहायता करते हैं। इससे फोरेंसिक खोजों और पूर्वानुमानों में वृद्धि हुई है।

स्मार्ट आपदा प्रतिक्रिया: सिमुलेशन स्थापित करना और मौसम की घटनाओं के वास्तविक समय के आंकड़ों का विश्लेषण करना। लाभ आपदा की तैयारी, प्रारंभिक चेतावनियों का संकेत देने और प्रतिक्रियाओं को प्राथमिकता देने तक बढ़ाया जा सकता है।

स्वायत्त और इलेक्ट्रिक वाहन: ये ग्रीनहाउस गैस उत्सर्जन को कम करने और पारिस्थितिक ड्राइविंग से निपटने में मदद करते हैं, जिससे भविष्य के लिए एक परिवर्तन निर्धारित होता है।

ऊर्जा स्रोत अनुकूलन: ऊर्जा स्रोतों की मांग और आपूर्ति को बनाए रखते हुए, AI ने वैश्विक प्रोत्साहन के लिए ऐसे बिजली स्रोतों की विश्वसनीयता को एकीकृत करके मौसम की स्थिति को लम्बा खींचने में सहायता की है।

भारत के जलवायु परिदृश्य में AI अपनाने में बाधाएँ

एशियन जर्नल ऑफ मैनेजमेंट द्वारा प्रकाशित शोध पत्रिका के अनुसार, AI लागू करने की राह में भारत के लिए संभावित बाधाएँ निम्नलिखित हैं:

डेटा पारिस्थितिकी तंत्र की अनुपस्थिति: AI को उद्योगों में एक पोर्टफोलियो के रूप में विकसित करने के लिए भारत में वर्तमान डेटा स्थिति को और अधिक आशाजनक बनाने की आवश्यकता है। ‘डेटा सक्षम करने’ से, वे डेटा की आवश्यक मात्रा को संदर्भित करते हैं जिसका उपयोग AI उपकरण कुशलतापूर्वक आउटपुट उत्पन्न करने के लिए करेंगे। यह आउटपुट निष्पादित कार्य के अनुसार मात्रात्मक या गुणात्मक हो सकता है।

AI अनुसंधान की कम तीव्रता: भारत एक विकासशील देश है जहां हर प्रमुख क्षेत्र में AI की व्यापक संभावनाएं हैं। हालाँकि, मौलिक अनुसंधान के लिए किए जा रहे मुख्य अनुसंधान का स्तर अपेक्षाकृत कम है। साथ ही, अधिकांश कंपनियां मुख्य अनुसंधान को बाजार के लिए अनुप्रयोगों में बदलने के लिए कड़ी मेहनत कर रही हैं।

AI विशेषज्ञता, कार्यबल और कौशल अवसरों की अपर्याप्त उपलब्धता: AI एक जटिल अवधारणा है जिसमें महारत हासिल करने के लिए विशेषज्ञता और कार्यबल की आवश्यकता होती है। हालाँकि, भारत अभी भी वैश्विक स्तर पर प्रतिस्पर्धा करने के लिए आवश्यक कौशल अवसरों के स्तर तक नहीं पहुंच पाया है पर इसके प्रयासों में कमी हो रही है ऐसा भी नहीं कहा जा सकता।

उच्च संसाधन लागत और व्यावसायिक प्रक्रियाओं में AI अपनाने के बारे में कम जागरूकता: भारत में पिछले दशक में कृत्रिम रूप से बुद्धिमान व्यावसायिक प्रक्रियाओं को लागू करने की लागत बढ़ाने की और अच्छा ख़ासा ध्यान दिया जा रहा है। ऐसा अधिक निवेश की आवश्यकता से उत्पन्न इन कार्यों के बारे में कम जागरूकता के कारण है।

सांस्कृतिक बाधाओं से जुड़ा मुद्दा: मनुष्य परिवर्तन का विरोध करने के लिए प्रसिद्ध है। हम आदतन प्राणी हैं, और एक बार जब हम किसी मिशन को संचालित करने की एक ऐसी प्रणाली विकसित कर लेते हैं जो काम को प्रभावी ढंग से और कुशलता से पूरा करती है, तो हम इसे पसंद करते हैं। 

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AI वायु प्रदूषण को कम करने में कैसे मदद कर सकता है?

वायु गुणवत्ता की निगरानी: वायु गुणवत्ता की निगरानी के लिए अधिक सटीक और कुशल तरीके विकसित करने के लिए AI का उपयोग किया जा सकता है। उदाहरण के लिए, AI-संचालित सेंसर का उपयोग प्रदूषण के स्तर पर वास्तविक समय डेटा एकत्र करने के लिए किया जा सकता है, जिसका उपयोग हॉटस्पॉट की पहचान करने और रुझानों को ट्रैक करने के लिए किया जा सकता है।

प्रदूषण के स्रोतों की पहचान करना: AI का उपयोग वाहनों, कारखानों और बिजली संयंत्रों जैसे वायु प्रदूषण के स्रोतों की पहचान करने के लिए भी किया जा सकता है। इस जानकारी का उपयोग इन स्रोतों से प्रदूषण को कम करने के लिए लक्षित हस्तक्षेप विकसित करने के लिए किया जा सकता है।

प्रदूषण स्तर का पूर्वानुमान: AI का उपयोग प्रदूषण के स्तर का पहले से पूर्वानुमान लगाने के लिए भी किया जा सकता है। इस जानकारी का उपयोग प्रदूषण का स्तर अधिक होने पर लोगों को चेतावनी देने और उन्हें अपनी सुरक्षा के बारे में सलाह देने के लिए किया जा सकता है।

प्रदूषण कम करने के लिए समाधान विकसित करना: वायु प्रदूषण को कम करने के लिए नए समाधान विकसित करने के लिए भी AI का उपयोग किया जा सकता है। उदाहरण के लिए, AI का उपयोग बिजली उत्पन्न करने के लिए अधिक कुशल और स्वच्छ तरीके विकसित करने और कम उत्सर्जन पैदा करने वाले नए प्रकार के वाहन विकसित करने के लिए किया जा रहा है।

भारत में वायु प्रदूषण को कम करने में AI का उपयोग कैसे किया जा रहा है इसके कुछ उदाहरण:

केंद्रीय प्रदूषण नियंत्रण बोर्ड (सीपीसीबी) एक नई वायु गुणवत्ता निगरानी प्रणाली विकसित करने के लिए AI का उपयोग कर रहा है जो पूरे भारत में प्रदूषण के स्तर पर अधिक सटीक और वास्तविक समय डेटा प्रदान करेगा।

भारतीय प्रौद्योगिकी संस्थान (आईआईटी) दिल्ली दिल्ली में वायु प्रदूषण के स्रोतों की पहचान और मानचित्रण करने के लिए एक AI-संचालित प्रणाली विकसित कर रहा है।

भारतीय चिकित्सा अनुसंधान परिषद (आईसीएमआर) वायु प्रदूषण के स्तर की पहले से भविष्यवाणी करने के लिए एक पूर्वानुमान मॉडल विकसित करने के लिए AI का उपयोग कर रही है।

प्रोजेक्ट समीर (इंजीनियरिंग और अनुसंधान के माध्यम से वायु प्रदूषण शमन के लिए समाधान) भारतीय प्रौद्योगिकी संस्थान दिल्ली (आईआईटी दिल्ली) में दिल्ली अनुसंधान कार्यान्वयन और नवाचार (डीआरआईआईवी) कार्यक्रम, तकनीकी स्टार्ट-अप, कॉरपोरेट्स के बीच एक सहयोगी पहल है।

प्रोजेक्ट समीर अक्टूबर 2022 में लॉन्च किया गया था। परियोजना ने कई जागरूकता और सामुदायिक भागीदारी कार्यक्रम आयोजित किए हैं, और वायु प्रदूषण को कम करने के लिए कई तकनीकी समाधान भी विकसित और तैनात किए हैं। उदाहरण के लिए, परियोजना ने एक कम लागत वाला वायु शोधक विकसित किया है जिसका उपयोग स्कूलों और अन्य सार्वजनिक स्थानों में किया जा सकता है।

ये केवल कुछ उदाहरण हैं कि भारत में वायु प्रदूषण को कम करने में AI का उपयोग कैसे किया जा रहा है। जैसे-जैसे AI तकनीक का विकास जारी है, हम इस गंभीर समस्या के समाधान के लिए AI का उपयोग करने के और भी अधिक नवीन और प्रभावी तरीके देखने की उम्मीद कर सकते हैं।

उपरोक्त के अलावा, AI का उपयोग निम्न में भी किया जा सकता है:

• वाहनों से उत्सर्जन को कम करने के लिए यातायात प्रवाह को अनुकूलित करने के लिए।
• अधिक कुशल और टिकाऊ ऊर्जा प्रणालियाँ विकसित करने के लिए।
• वायु प्रदूषण और इसके स्वास्थ्य प्रभावों के बारे में जागरूकता बढ़ाने के लिए ।

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कुल मिलाकर, AI द्वारा भारत में वायु प्रदूषण को कम करने और अपने नागरिकों के लिए वायु गुणवत्ता में सुधार करने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाने की क्षमता है। और भारत सरकार एवं हमारे स्टार्टअप्स द्वारा इस और कई प्रयास और प्रयोग भी किये जा रहे है, पर सबसे ज्यादा ज़रूरत आम नागरिकों में वायु प्रदूषण के प्रति जागरूकता की है। 

AI Song Cover Generator आपके पसंदीदा गीतों के अपने वर्ज़न बनाने का एक नया और रोमांचक तरीका है। ये AI Tools उच्च-गुणवत्ता वाले वोकल्स और इंस्ट्रूमेंट्स बनाने के लिए AI का उपयोग करते हैं, अब इनकी मदद से कोई भी शानदार म्यूज़िक बना सकता है फिर भले ही आपको म्यूज़िक का कोई अनुभव हो या न हो।

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इस आर्टिकल में हम कुछ Best AI Song Cover Generator के बारे में जानेंगे जो इस नई टेक्नोलॉजी के  बाजार में काफी प्रचलित टूल्स हैं। 

अपने लिए Best AI Song Cover Generator कैसे चुनें

AI Song Cover Generator चुनते समय इन पॉइंट्स को ज़रूर ध्यान में रखें:

उपयोग में आसान हो: कुछ AI Song Cover Generator का उपयोग दूसरों की तुलना में आसान होता है और इसमें उनके सरल इंटरफ़ेस की महत्वपूर्ण भूमिका होती है। यदि आप AI म्यूज़िक पसंद करने वाली जनरेशन में नए हैं, तो आप एक ऐसा टूल चुनना चाहेंगे जो सीखने और उपयोग करने में आसान हो।

विशेषताएँ: विभिन्न AI Song Cover Generator अलग-अलग फीचर्स प्रदान करते हैं। कुछ AI Tools में दूसरों की तुलना में ध्वनि मॉडल की व्यापक रेंज होती है। कुछ AI Tools अधिक एडिटिंग फीचर्स प्रदान करते हैं। AI Tools चुनते समय इस बात पर विचार करें कि कौन सी विशेषताएँ आपके लिए सबसे महत्वपूर्ण हैं।

कीमत: कुछ AI Song Cover Generator Free हैं, और कुछ पेड हैं और कुछ ऐसे भी हैं जो शुरूआती उपयोग के लिए तो फ्री हैं पर उनमें काफी लिमिटेशन भी हो सकती हैं। यदि आपका बजट सीमित है, तो आप एक Free  टूल चुनना चाहेंगे। हालाँकि, यदि आपको अधिक फीचर्स की आवश्यकता है या आप प्रोफेशनल क्वालिटी वाले कवर बनाना चाहते हैं, तो यह सब आपको किसी पेड टूल में ही मिल सकता है।

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AI Song Cover कैसे बनाएं

जब आप अपनी ज़रूरतों के हिसाब से AI Song Cover Generator चुन लेते हैं, तो इन बेसिक पॉइंट्स को ध्यान में रखकर आप अपने स्वयं के कवर बनाना शुरू कर सकते हैं:

एक गाना चुनें: पहला कदम वह गाना चुनना है जिसे आप कवर करना चाहते हैं।

एक ध्वनि मॉडल चुनें: अधिकांश AI Song Cover Generator चुनने के लिए विभिन्न प्रकार के वॉयस मॉडल पेश करते हैं। वह ध्वनि मॉडल चुनें जो उस गीत के लिए सबसे उपयुक्त हो जिसे आप कवर करना चाहते हैं।

अपना वोकल्स रिकॉर्ड करें: जब आप दिए गए आवाज मॉडल के ऑप्शन में से अपना मॉडल चुन लेते हैं, तो आप अपना वोकल्स रिकॉर्ड करना शुरू कर सकते हैं। अधिकांश AI Song Cover Generator आपके वोकल्सों को रिकॉर्ड करना आसान बनाते हैं।

अपना कवर एडिट करें: जब आप अपना वोकल्स रिकॉर्ड कर लें, तो आप अपना कवर भी एडिट कर सकते हैं। अधिकांश AI Song Cover Generator विभिन्न प्रकार की एडिटिंग फीचर्स प्रदान करते हैं, जैसे पिच सुधार, गति समायोजन और वॉल्यूम कण्ट्रोल आदि।

अपना कवर शेयर करें: जब आप AI द्वारा बनाये गए अपने कवर से खुश हों, तो आप इसे दूसरों के साथ शेयर कर सकते हैं। अधिकांश AI Song Cover Generator आपके कवर को सोशल मीडिया और अन्य प्लेटफार्मों पर डायरेक्ट शेयर करने की सुविधा देते हैं।

यह है हमारी 10 Best AI Song Cover Generator की लिस्ट

1. म्यूज़िकफाय (Musicfy)

म्यूज़िकफाई एक समग्र प्लेटफार्म के रूप में कार्य करता है जो न केवल एआई कवर के निर्माण की सुविधा देता है बल्कि एडिटिंग विकल्पों को पेश करके एक कदम आगे ले जाता है, एक ऐसी सुविधा जो इसे AI Song Cover Generator के भीड़ भरे डोमेन में अलग करती है। 

अपने कई समकक्षों के विपरीत, Musicfy यूजरको पिच में बदलाव करने, इंस्ट्रूमेंट्सों को हटाने और यहां तक ​​कि आउटपुट की गुणवत्ता को समायोजित करने में हेल्प करता है, जो एक उन्नत अनुभव चाहने वालों के लिए प्रो सदस्यता की पेशकश करता है। हालाँकि, प्लेटफ़ॉर्म अनुकूलन में उत्कृष्ट है, लेकिन जब इसकी एआई वॉयस मॉडल लाइब्रेरी की बात आती है तो यह पुराने रास्ते से थोड़ा हट जाता है। मुख्यधारा की आवाज़ों से बचते हुए, यह समुदाय-संचालित पुस्तकालय का विकल्प चुनता है, जिससे एक अद्वितीय श्रवण अनुभव को बढ़ावा मिलता है।

विशेषताएँ:

• पिच संशोधन और वाद्य निष्कासन सहित एडिटिंग क्षमताएं।
• लाइव रिकॉर्डिंग, एमपी3/वेव फ़ाइलें, या यूट्यूब वीडियो जैसे विभिन्न इनपुट फ़ॉर्म स्वीकार करता है।
• जेनरेट किए गए कवर को निर्बाध रूप से डाउनलोड या साझा कर सकते हैं।
• उन्नत गुणवत्ता सेटिंग्स के लिए प्रो सदस्यता की आवश्यकता हो सकती है।
• समुदाय-केंद्रित एआई वॉयस मॉडल लाइब्रेरी उपलब्ध है।

2. कवर्स.एआई (Covers.ai)

Covers.ai वॉयस क्लोनिंग तकनीक और वैयक्तिकृत वॉयस एन्हांसमेंट के मिश्रण ऑप्शंस देता है। जबकि इसका प्रसिद्ध आवाज़ों की नकल करने का फीचर बेस्ट है, Covers.ai आपके अद्वितीय मुखर हस्ताक्षर को शामिल करने के लिए कैनवास का विस्तार करता है। 

आपकी आवाज़ के एक संक्षिप्त 3-5 मिनट के ऑडियो नमूने को एक वैयक्तिकृत एआई वॉयस मॉडल में बदलने की यात्रा, Covers.ai के आकर्षण के केंद्र में है। इसके अलावा, जो लोग तत्काल संतुष्टि चाहते हैं, उनके लिए इस प्लेटफार्म पर आवाज़ों का भंडार मौजूद है जैसे मशहूर हस्तियों से लेकर सनकी मेमे करैक्टर तक। इसकी यही खासियत इसे हमारी इस AI Song Cover Generator की लिस्ट में भी अलग बनाती है।  

विशेषताएँ:

• एक संक्षिप्त ऑडियो नमूने से वैयक्तिकृत एआई वॉयस मॉडल निर्माण।
• कवर गीत की गुणवत्ता बढ़ाने के लिए व्यावसायिक-ग्रेड ऑडियो परिशोधन।
• उल्लेखनीय व्यक्तित्वों और मीम पात्रों सहित पहले से मौजूद आवाज मॉडलों की विस्तृत लाइब्रेरी।
• क्लोन किए गए और यूज़र की अपनी आवाज दोनों में कवर सॉन्ग के निर्माण की सुविधा प्रदान करता है।
• एक ऐसा प्लेटफार्म जहां व्यक्तिगत रचनात्मकता और एआई-संचालित वृद्धि एक साथ मिलती है।

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3.म्यूज़िकएआई (MusicAI)

MusicAI को मनोरंजन के शौकीनों और कॉन्टेंट क्रिएटर्स को ध्यान में रखकर तैयार किया गया है, जो गाने के कवर तैयार करने के लिए एक सुव्यवस्थित मार्ग प्रदान करता है। यहाँ यूजर को केवल अपने पसंदीदा ट्रैक के क्लीन वर्ज़न प्रदान करने की आवश्यकता है, इसके बाद आप कवर के लिए कलाकार को शामिल करने वाले एआई प्रशिक्षण मॉडल का चयन करें, और थोड़े समय के भीतर आपका कवर ऑडियो तैयार है।

यह प्लेटफार्म लोकप्रिय कलाकारों का अनुकरण करने वाले एआई मॉडलों का एक मिश्रण है, जिनसे आप  के-पॉप, हिप-हॉप और सनकी स्पंज कवर बड़ी आसानी से बना सकते हैं। AI Song Cover Generator का स्पष्ट निर्देशों के साथ जोड़ा गया यूज़र-अनुकूल इंटरफ़ेस आपके काम को और भी आसान बनाता है। 

विशेषताएँ:

• एआई मॉडल का एक विस्तृत स्पेक्ट्रम लोकप्रिय कलाकारों का प्रतिनिधित्व करता है, जो विविध म्यूज़िक स्वादों को पूरा करता है।
• स्पष्ट निर्देशों के साथ सरल यूज़र इंटरफ़ेस, उपयोग में आसानी को बढ़ावा देता है।
• के-पॉप, हिप-हॉप और सनकी स्पंज एआई कवर रचनाओं के लिए एक खेल का मैदान।
• बहुमुखी इनपुट और आउटपुट प्रारूप, एक सहज यूज़र अनुभव सुनिश्चित करते हैं।

4. फाइनशेयर सिंगिफ़ाइ (FineShare Singify)

फाइनशेयर सिंगिफ़ाइ ने AI Song Cover Generator की पारंपरिक सीमाओं को पार करते हुए हमारे सामने ढेर सारे रचनात्मक रास्ते खोल दिए हैं। जैसे, इस प्लेटफ़ॉर्म में एआई वॉयस मॉडल हैं जो कई ऑडियो प्रयासों के लिए स्प्रिंगबोर्ड के रूप में कार्य करते हैं। चाहे अलग आवाज में ऑडियो रिकॉर्ड करना हो, या एआई-संचालित गाने बनाना हो, यहाँ सब कुछ आसान है। 

इस AI Song Cover Generator में एरियाना ग्रांडे, माइकल जैक्सन और स्पंजबॉब जैसे सनकी चरित्रों की प्रतिध्वनि वाले आवाज मॉडलों से समृद्ध एक बड़ी लाइब्रेरी है, यह यूजर को अपनी संगठित श्रेणियों के माध्यम से जाने या वांछित आवाज मॉडल को इंगित करने के लिए खोज कार्यक्षमता को नियोजित करने के लिए आमंत्रित करता है।

विशेषताएँ:

• उल्लेखनीय गायकों और विचित्र पात्रों को समाहित करने वाले एआई वॉयस मॉडल की विस्तृत श्रृंखला।
• विशिष्ट ध्वनि मॉडल के अनुरोध के प्रावधान के साथ यूज़र-केंद्रित प्लेटफार्म।
• फ़ाइनशेयर सिंगिफ़ाई: एआई कवर गानों की विविध रेंज को प्रदर्शित करने वाला एक समुदाय-संचालित प्लेटफार्म है।
• एडवांस एआई वॉयस क्लोनिंग तकनीक वांछित वोकल्स बनावट के सावधानीपूर्वक मनोरंजन को सक्षम बनाती है।
• म्यूज़िक प्रेमियों, कॉन्टेंट क्रिएटर्स और पैरोडिस्टों के लिए म्यूज़िक प्रयोग में आनंद लेने का केंद्र।

5. बीटबॉट (BeatBot)

बीटबॉट सहयोगी म्यूज़िक निर्माण की कहानी जैसा है, जहां यूज़र, टेक्स्ट संकेतों द्वारा संचालित, एआई के साथ सह-निर्माता बन जाते हैं। यह प्लेटफ़ॉर्म, जो वर्तमान में अपने बीटा चरण में है आपके लिए छोटे गीतों को तैयार करने के लिए एक खुला मंच हो सकता है, जिसमें एआई यूज़र द्वारा प्रदत्त पाठ्य संकेतों के आसपास म्यूज़िक और वोकल्स को व्यवस्थित करता है।

एक सुव्यवस्थित इंटरफ़ेस के साथ स्पलैश साउंड लूप और चैटजीपीटी-संचालित गीतों का संलयन बीटबॉट को स्विफ्ट लूप निर्माण में रुचि रखने वाले लोगों के लिए एक जीवंत खेल का मैदान बनाता है। हालाँकि यह अपने बीटा चरण के दौरान उपयोग करने के लिए मुफ़्त है, लेकिन बीटबॉट का सार म्यूज़िक निर्माण प्रक्रिया में भागीदारी की भावना को बढ़ावा देना है।

विशेषताएँ:

• पाठ संकेतों के माध्यम से यूज़र-प्रभावित लूप और मेलोडी निर्माण।
• सुव्यवस्थित इंटरफ़ेस स्विफ्ट लूप निर्माण की सुविधा प्रदान करता है।
• सांग क्रिएशन और सॉन्ग को एआई-निर्मित लूपों पर लेयरिंग की दक्षता।
• बीटा के दौरान उपयोग निःशुल्क है।

6. बूमी (Boomy)

बूमी ने AI Song Cover Generator के दायरे को व्यापक बनाने और अवधारणा से उत्पादन तक की यात्रा को सुव्यवस्थित करने के लिए एक माध्यम के रूप में अपनी पहचान बनाई है। बूमी मूल रचनाओं के तेजी से निर्माण पर जोर देता है, जो महत्वाकांक्षी म्यूज़िककारों को न केवल रचना करने बल्कि अपनी रचनाओं को डिजिटल डोमेन में आगे बढ़ाने के लिए एक रनवे प्रदान करता है। बूमी पर बनाये गए गीतों को विभिन्न स्ट्रीमिंग प्लेटफार्मों पर लाया जा सकता है जिससे आपकी अच्छी कमाई भी हो सकती है।

बूमी पर आप बस कुछ क्लिकों में ही सांग क्रिएट कर सकते हैं जैसे इसके द्वारा पूछे गए आप्शन चुनें और “Create Song” बटन पर क्लिक करते ही इसका AI Song Cover Generator अपने काम पर लग जाता है, और कुछ सेकंड्स के अंदर ही आपको एक पूरा व्यवस्थित सॉन्ग तैयार कर देता है। 

विशेषताएँ:

• विभिन्न यूज़र प्राथमिकताओं को पूरा करते हुए, मुफ़्त और सदस्यता-आधारित दोनों वेरिएंट की उपलब्धता।
• यूट्यूब और टिकटॉक जैसे लोकप्रिय प्लेटफार्मों पर गीत प्रस्तुत करने के माध्यम से कमाई करने का अवसर।
• व्यक्तिगत यूज़र प्रोफ़ाइल के निर्माण पर सुविधाओं और क्षमताओं का एक मजबूत सूट।
• फ़ास्ट म्यूज़िक निर्माण प्रक्रिया, “Create Song” फ़ंक्शन के साथ आसान यूज़र इंटरफ़ेस।

7. वॉइसडब (VoiceDub)

Voicedub.ai एक आलराउंडर AI Song Cover Generator के रूप में काम करता है। इसके पहले से मौजूद आवाज मॉडलों के खजाने के साथ, यह गुणवत्तापूर्ण कवर निर्माण के लिए बेस तैयार करता है। जिससे कोई भी नया यूज़र मौजूदा मॉडलों का लाभ उठा सकता हैं या अपना स्वयं का वॉयस मॉडल बनाने का बिज़नेस कर सकते हैं।

विशेषताएँ:

• प्रसिद्ध कलाकारों सहित पहले से मौजूद आवाज मॉडलों का मजबूत संग्रह।
• रचनात्मकता की संस्कृति को बढ़ावा देते हुए यूजर के लिए अपनी आवाज के मॉडल तैयार करने की सुविधा।
• सहज नेविगेशन और संचालन सुनिश्चित करने वाला सहज यूज़र इंटरफ़ेस।
• उच्च गुणवत्ता वाला आउटपुट, उपलब्ध वॉयस मॉडल के पेशेवर ग्रेड को प्रतिबिंबित करता है।
• एआई कवर जेनरेशन के क्षेत्र में नये और अनुभवी रचनाकारों के लिए एक व्यापक टूलकिट।

8. मुबर्ट (Mubert)

मुबर्ट ने पारंपरिक सीमाओं को पार करने का लक्ष्य रखने वाले आधुनिक म्यूज़िक रचनाकारों के लिए एक अलग AI Song Cover Generator प्लेटफार्म के रूप में अपनी जगह बनाई है। अपने आविष्कारी दृष्टिकोण के माध्यम से, यह यूजर को अनंत वॉइस पॉसिबिलिटी देता है, यहाँ आप न केवल एआई-जनित रचनाएँ बना सकते हैं बल्कि उसकी मार्केटिंग करने के लिए AI Tools का उपयोग भी कर सकते हैं। 

यूज़र के अनुकूल इंटरफ़ेस इसकी निर्माण प्रक्रिया को और भी सरल बनाता है, जहां मात्र एक इनपुट संकेत दर्ज कर म्यूज़िक बनाया जा सकता है। मुबर्ट की क्यूरेटेड प्लेलिस्ट में रचनाओं को व्यवस्थित करने की क्षमता इसे अलग बनती है। इसके अलावा, प्लेटफ़ॉर्म अपने एपीआई के माध्यम से डेवलपर्स के लिए अपनी उपयोगिता बढ़ाता है, रचनात्मक अभिव्यक्ति और व्यावहारिक अनुप्रयोग के बीच अंतर को पाटता है।

विशेषताएँ:

• जनरेटिव म्यूज़िक स्ट्रीमिंग ऐप यूज़र की प्राथमिकताओं के आधार पर मूल म्यूज़िक तैयार करता है।
• प्राकृतिक भाषा पाठ संकेतों का उपयोग करके सहज म्यूज़िक बनाया जा सकता है। 
• मुबर्ट स्टूडियो: एआई-जनित रचनाओं के मार्केटिंग के लिए एक बढ़िया प्लेटफार्म है। 
• व्यावसायिक आवश्यकताओं के अनुरूप, रॉयल्टी-free म्यूज़िक बनाने के लिए एपीआई एक्सेस
• शैली, मनोदशा या गतिविधि-आधारित म्यूज़िक निर्माण के लिए यूज़र-संचालित संकेत
• सहज यूज़र अनुभव के लिए आसान ट्रैक रिफ्रेश, डाउनलोड और हटाने जैसे विकल्प।

9. साउंडफुल (Soundful)

रॉयल्टी-फ्री बैकग्राउंड म्यूज़िक की खोज में लगे रचनाकारों के लिए साउंडफुल एक बढ़िया AI Song Cover Generator हो सकता है। इसके शैली चयन, इनपुट अनुकूलन और ट्रैक निर्माण जैसे ऑप्शन से यहाँ कोई भी मुश्किल ट्रैक तैयार करना आसान हो जाता है। साथ ही यहाँ कॉपीराइट-अनुपालन के आश्वासन जैसी सुविधा साउंडफुल को कॉन्टेंट क्रिएटर्स के लिए एक विश्वसनीय प्लेटफार्म बनाती है।

साउंडफुल का म्यूज़िक निर्माण एल्गोरिदम, उद्योग के दिग्गजों द्वारा सम्मानित, अद्वितीय ध्वनि परिदृश्यों के निर्माण को प्रेरित करने वाला इंजन है। 50 से अधिक शैली टेम्पलेट्स और बीट्स प्रति मिनट (बीपीएम) और कुंजी के लिए अनुकूलन विकल्पों के साथ, साउंडफुल सिर्फ एक AI Song Cover Generator नहीं है, बल्कि म्यूज़िक अभिव्यक्ति के लिए एक कैनवास है, जो व्यक्तिगत रचनात्मक के साथ अलाइन है।

विशेषताएँ:

• रॉयल्टी-फ्री बैकग्राउंड म्यूज़िक उत्पन्न करने की सहज प्रक्रिया।
• रचनात्मक यात्रा शुरू करने के लिए 50 से अधिक शैली टेम्पलेट।
• बीपीएम और म्यूज़िक कुंजी के लिए अनुकूलन विकल्प।
• कॉपीराइट संबंधी चिंताओं को कम करते हुए, कॉन्टेंट क्रिएटर्स को ध्यान में रखकर डिज़ाइन किया गया।
• एआई एल्गोरिदम उद्योग के अग्रणी निर्माताओं और ध्वनि इंजीनियरों द्वारा प्रशिक्षित है।

10. ऐवा (AIVA)

ऐवा एआई-संचालित म्यूज़िक पीढ़ी के लिए एक समग्र दृष्टिकोण का प्रतीक है, जो विज्ञापनों से लेकर वीडियो गेम तक मीडिया की जरूरतों को पूरा करता है। म्यूज़िक लाइसेंसिंग की बाधाओं को कम करके, ऐवा यूज़र के अनुकूल वातावरण में स्क्रैच से म्यूज़िक तैयार करने विकल्प देता है।

प्लेटफ़ॉर्म के व्यापक प्रीसेट और निर्दिष्ट म्यूज़िक प्रारूप साउंडट्रैक तैयार करने के लिए एक मजबूत बेस तैयार करते हैं। ऑडियो ट्रैक को एडिट करने की अतिरिक्त क्षमता ऐवा अन्य AI Song Cover Generator से अलग बनती है।

विशेषताएँ:

• विविध मीडिया अनुप्रयोगों के लिए प्रीसेट और निर्दिष्ट म्यूज़िक प्रारूपों की विस्तृत श्रृंखला।
• सुविधाओं के मुख्य सेट के साथ निःशुल्क वर्ज़न उपलब्ध है।
• ऑडियो ट्रैक एडिट करने और मौजूदा गानों को संशोधित करने की क्षमता।
• यूज़र के अनुकूल इंटरफ़ेस पेशेवरों और शौकीनों के बीच उपयोग में आसानी को बढ़ावा देता है।

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शानदार AI Song Cover बनाने के Tips

सही आवाज मॉडल चुनें: ऐसा वॉयस मॉडल चुनना महत्वपूर्ण है जो उस गाने के लिए उपयुक्त हो जिसे आप कवर करना चाहते हैं। उदाहरण के लिए, यदि आप एक गाथागीत को कवर कर रहे हैं, तो आप नरम और कोमल वोकल्स वाला एक आवाज मॉडल चुनना चाहेंगे। यदि आप किसी रॉक गाने को कवर कर रहे हैं, तो आप अधिक शक्तिशाली टोन वाला वॉयस मॉडल चुनना चाहेंगे।

अपने वोकल्स को ध्यान से रिकॉर्ड करें: अपना वोकल्स रिकॉर्ड करते समय, सुर में और अच्छी लय में गाना महत्वपूर्ण है। रिकॉर्डिंग से पहले अपनी आवाज़ को गर्म करना भी अच्छा हो सकते है।

अपना कवर सावधानीपूर्वक एडिट करें: एक बार जब आप अपना वोकल्स रिकॉर्ड कर लें, तो अपना कवर एडिट करने के लिए कुछ समय ज़रूर लें। अपने वोकल्सों की पिच, गति और मात्रा को समायोजित  करें। 

अपना कवर दूसरों के साथ शेयर करें: एक बार जब आप अपने कवर से खुश हो जाएं, तो इसे दूसरों के साथ शेयर करें। आप अपने कवर सोशल मीडिया, म्यूजिक स्ट्रीमिंग प्लेटफॉर्म और अन्य प्लेटफॉर्म पर शेयर कर सकते हैं।

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निष्कर्ष

आज के इस डिजिटल युग में हमारे सामने ढेर सारे AI Tools के ऑप्शंस हैं जो AI के क्षेत्र को म्यूज़िक रचनात्मकता के साथ जोड़ते हैं। AI Song Cover Generator भी लगातार डेवलप हो रहे हैं, जो अनुभवी संगीतकारों और उभरते कलाकारों दोनों को कुछ नए प्रयोग करने और अपनी रचनात्मकता को व्यक्त करने में मदद कर रहे हैं। 

हमारी इस लिस्ट में शामिल किये गए 10 Best AI Song Cover Generator इस नवाचार का प्रतीक हैं। वॉयस मॉडल को वैयक्तिकृत करने से लेकर रॉयल्टी-फ्री बैकग्राउंड म्यूज़िक तैयार करने तक, क्षमताओं का स्पेक्ट्रम विशाल और उत्साहवर्धक है। 

ऊपर दिए गए किसी भी AI Song Cover Generator को चुनने से पहले उसके फीचर्स, लिमिटेशंस, कम्पेटिबिलिटी, कॉपीराइट पॉलिसी, यूज़र इंटरफ़ेस और उसके प्लान्स जैसे फ्री है या पेड को अच्छे से कम्पैर करें और चेक करें की वोह आपकी आवश्यकताओं को पूरा कर सकता है या नहीं उसके बाद ही नेक्स्ट स्टेप लें।  

हमारे एजुकेशन सिस्टम में कंप्यूटर के योगदान से तो सभी परिचित हैं पर अब AI से Education सेक्टर में हो रहे नवाचार और इसके सफल प्रयोगों से भविष्य की शिक्षा प्रणाली काफी हद तक बदलने वाली है।  

ब्लैकबोर्ड की जगह स्मार्ट बोर्ड ने ले ली है, चॉक की जगह पर टच पैन आ गए हैं, और भारी भरकम पाठ्यपुस्तकों से भरे स्कूल बैग में अब टेबलेट और आई पैड दिखना आम होता जा रहा है, पर एक चीज़ है जिसे बदलना लगभग असंभव है और वो हैं हमारे माननीय टीचर्स” लेकिन टीचर्स का काम आसान बनाने के लिए अब AI ज़रूर आ गया है हमारे Education सिस्टम में। 

कुछ समय पहले तक हमारे लिए सूचना का एकमात्र स्रोत हमारे टीचर ही हुआ करते थे और उनके सहायक सामग्री के रूप में मानचित्र, ग्लोब और ऑर्गन चार्ट या प्रोजेक्टर जैसी भौतिक वस्तुएं ही सीमित थी। पर AI से Education सेक्टर में इन चीज़ों को बदलकर नवाचार को अपनाया जा रहा है, जिससे हमारे टीचर का बोझ भी कम हो रहा है और स्टूडेंट्स को भी जटिल विषयों को समझने में मज़ा आ रहा है।   

आज हम कंप्यूटर, स्मार्टबोर्ड और वास्तविक समय में इंटरनेट से जानकारी निकलने जैसी क्षमताओं को आसानी से देख सकते हैं। शिक्षा का सार है – ज्ञान प्रदान करना और विकास को बढ़ावा देना। हालाँकि, विधियाँ, दक्षता और सटीकता समय-समय पर विकसित होती रहती हैं। मानवीय कार्यों और मशीनी कार्यों के बीच खीचतान भी चलती रहती है पर यही परिवर्तन शिक्षा और कक्षा प्रबंधन के बारे में हमारी सोच में क्रांतिकारी बदलाव लाता है।

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AI से Education में ऑटोमेशन और कक्षा प्रक्रियाओं को सुव्यवस्थित किया जा सकता है 

AI बहुत आगे बढ़ चुका है। हाल के वर्षों में, AI से Education सिस्टम में चमत्कारिक बदलाव देखे गए हैं। कई लोग यह कह सकते है की कक्षाओं में स्वचालन क्यों लाएँ? तो इसका प्राथमिक उद्देश्य बहुत ही सरल है: टीचर्स को सांसारिक, दोहराव वाले कार्यों से मुक्त करना ताकि वे उस काम पर अधिक ध्यान केंद्रित कर सकें जो वे सबसे अच्छा करते हैं जैसे अपने अनुभव और ज्ञान से युवा दिमागों को पढ़ाना और उनका मार्गदर्शन करना।

आइए गहराई से जानें कि AI और ऑटोमेशन कक्षा प्रक्रियाओं में कैसे क्रांति ला रहे हैं:

डिजिटल अटेंडेंस प्रणाली

अब क्लास में टीचर द्वारा प्रत्येक छात्र का नाम पुकारने के दिन गए। स्वचालित अटेंडेंस प्रणालियों के साथ, छात्र अपने आईडी कार्ड स्वाइप कर सकते हैं या चेहरे की पहचान करने वाला सॉफ्टवेयर स्वतः ही स्टूडेंट्स की पहचान कर उनकी अटेंडेंस दर्ज कर सकता है, जिससे रोज़ दोहराई जाने वाली इस प्रक्रिया को तेज और ऑटोमेट किया जा सकता है।

इंटेलीजेंट शेड्यूलिंग

एक AI सिस्टम शेड्यूल को अनुकूलित कर सकता है, यह सुनिश्चित करते हुए कि कक्षाओं, प्रयोगशालाओं या पुस्तकालयों के टाइम टेबल में टकराव न हो, जिससे कक्षा के आकार और आधार पर कुशलतापूर्वक इस शेड्यूल का उपयोग किया जाए, और छात्रों को वह समय स्लॉट मिले जो उनके लिए सबसे उपयुक्त हो और स्कूल प्रबंधन द्वारा निर्धारित किया गया हो।

असाइनमेंट पर रीयल-टाइम ग्रेडिंग और फीडबैक

AI तुरंत छात्रों की प्रस्तुतियों का आकलन कर सकता है, सुधार योग्य क्षेत्रों की जानकारी दे सकता है और प्रतिक्रिया एवं सुझाव दे सकता है, जिससे जब कोई छात्र संघर्ष करता हुआ दिखाई दे तो टीचर उसमें इन्वॉल्व होकर स्टूडेंट की सहायता कर सके। AI द्वारा प्रदान की गई प्रतिक्रिया एक के समान हो सकती है जैसे निबंध लेखन पर  आलोचनाएँ देना, छात्रों की प्रस्तुतियों में स्पष्टता और सुसंगतता सुनिश्चित करना या किसी प्रोजेक्ट में स्टूडेंट द्वारा किसी महत्वपूर्ण पक्ष को शामिल करने से चूक जाना आदि।

स्टूडेंट परफॉरमेंस के लिए पूर्वानुमानित विश्लेषण

डेटा का विश्लेषण करके, AI अनुमान लगा सकता है कि कौन से छात्र को शिक्षक की ज़रूरत अधिक है, जिससे समय पर हस्तक्षेप कर टीचर द्वारा उस स्टूडेंट को सही हेल्प मिल सके इससे उसके अगले परफॉरमेंस में अनुमानित बदलाव देखा जा सकता है। 

सूचनाएं और अलर्ट

टीचर और छात्रों को अब मैन्युअल अनाउंसमेंट या नोटिस बोर्डों पर निर्भर रहने की आवश्यकता नहीं है। स्वचालन उपकरण आगामी परीक्षणों, असाइनमेंट की समय सीमा, या स्कूल के कार्यक्रमों के बारे में सीधे छात्रों और अभिभावकों के फोन या ईमेल पर सूचनाएं भेज सकते हैं।

फीडबैक कलेक्शन

पाठ्यक्रमों या शिक्षण विधियों के बारे में फीडबैक एकत्र करना अब डिजिटल सर्वे के माध्यम से स्वचालित किया जा सकता है। यह न केवल कलेक्शन प्रक्रिया को सरल बनाता है बल्कि डेटा विश्लेषण को तेज़ और अधिक सटीक भी बनाता है। इस प्रक्रिया को ऑटोमेट कर स्कूल प्रबंधन काउंसलर या एडमिन स्टाफ को अन्य महत्वपूर्ण कार्यों के लिए इस्तेमाल कर सकते हैं।  

स्वचालित एग्जाम प्रतिनिधि

स्वचालित प्रॉक्टरिंग सॉफ़्टवेयर की मदद से ऑनलाइन परीक्षाओं में नकल की चुनौतियों से निपटने के लिए कई संस्थान काम कर रहे हैं। ये उपकरण एग्जाम के दौरान अपने वेबकैम के माध्यम से छात्रों की निगरानी करते हैं। AI का उपयोग करते हुए, सॉफ्टवेयर संदिग्ध गतिविधियों को चिह्नित कर सकता है, जैसे कि कोई छात्र बार-बार अपनी  डेस्क से दूर देख रहा हो या कोई अन्य व्यक्ति कमरे में प्रवेश कर रहा हो।

रियल टाइम भाषा अनुवाद

विभिन्न भाषाई पृष्ठभूमि के छात्रों के साथ एक ही कक्षा में, जब एक टीचर अंग्रेजी में व्याख्यान देता है, तो AI-संचालित उपकरण एक साथ सामग्री को कई भाषाओं में ट्रांसक्राइब और अनुवाद कर सकते हैं। जिससे क्लास में मौजूद सभी भाषा के छात्रों को रियल टाइम अनुवाद से पाठ को समझने में आसानी हो सके। 

AI से स्टूडेंट्स सेफ्टी, क्लासरूम मैनेजमेंट को और बेहतर किया जा सकता है

कक्षा स्वचालन में AI का उदय एक समृद्ध, अधिक वैयक्तिकृत और कुशल शिक्षण वातावरण बनाने के बारे में है। AI से Education प्रत्यक्ष कक्षा अनुप्रयोगों से परे, व्यापक शैक्षिक पारिस्थितिकी तंत्र में एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाता हुआ दिख रहा है। उदाहरण के लिए:

कैमरे से सुसज्जित AI स्कूल परिसर की निगरानी कर सकता है. अपने आप डेटा इकठ्ठा करना और स्कूल परिसर में एक्सेस प्रोटोकॉल को मैनेज किया जा सकता है, AI तत्काल अलर्ट भेजकर असामान्य गतिविधियों या अनधिकृत प्रवेश का पता लगा सकता है। यह अनैतिक या असामान्य स्थिति का अंदेशा होने पर सिक्योरिटी कर्मचारियों को भी सूचित कर सकता है। 

जीपीएस से लैस स्कूल बसों से जुड़े इंटेलिजेंट सिस्टम स्वचालित रूप से माता-पिता को उनके बच्चे के आगमन के समय के बारे में सूचित कर सकते हैं। या किसी बच्चे के साथ स्कूल बस में हो रहे संदिग्ध बर्ताव या कोशिशों से अवगत करवा सकता है। 

AI से Education सम्बंधित संसथान जैसे स्कूल, कॉलेज, कोचिंग सेंटर अपनी बिलिंग और फीस कलेक्शन प्रक्रिया को स्वचालित कर सकते हैं, जिससे मैन्युअल परेशानी के बिना समय पर भुगतान सुनिश्चित हो सके और पूरी प्रक्रिया का सुरक्षित डिजिटल रिकॉर्ड रखा जा सके। जो किसी भी विवाद की स्थिति से निपटने में काफी सहायक साबित हो सकता है। 

किसी भी तकनीक को संतुलित दृष्टिकोण से देखना आवश्यक है। जबकि AI और ऑटोमेशन कई लाभ प्रदान करते हैं, विचार करने योग्य चुनौतियाँ भी हैं। AI से Education क्षेत्र में क्रांति तो लायी जा सकती है पर शैक्षणिक संस्थानों को यह सुनिश्चित करने की भी आवश्यकता है कि वे जो तकनीक अपना रहे हैं वह उपयोगकर्ता के अनुकूल हो और टीचर के लिए अतिरिक्त बोझ न बन जाये। साथ ही गोपनीयता और डेटा सुरक्षा से समझौता भी नहीं होना चाहिए, खासकर छात्रों की व्यक्तिगत जानकारी आदि।

AI से Education सेक्टर एवं टीचर्स को क्या लाभ हो सकते हैं

AI के तेजी से प्रचलित होने के साथ, किसी को आश्चर्य हो सकता है: “यह हमारे टीचर को कहां छोड़ता है?” यह एक वैध चिंता है, लेकिन निश्चिंत रहें, शिक्षण के सार को दरकिनार नहीं किया जा रहा है। शिक्षा के मूल में छात्रों और टीचर के बीच का बंधन है – एक ऐसा बंधन जिसे प्रौद्योगिकी बढ़ा सकती है लेकिन प्रतिस्थापित नहीं कर सकती।

AI से Education सेक्टर और टीचर्स दोनों को फायदा ही है इसे एक प्रतिस्पर्धी के रूप में नहीं देखा जाना चाहिए, AI टीचर्स के लिए एक सहयोगी के रूप में कार्य करता है, बेहतरी के लिए उनकी भूमिका को नया आकार देता है, और कई मायनों में उनके महत्व को बढ़ाता है।

ऊपर उल्लिखित AI ग्रेडिंग सिस्टम टीचर को तत्काल परिणाम प्रदान करते हैं, जिससे वे उस बचाए गए समय का उपयोग छात्रों के साथ वन-टू-वन चर्चा में शामिल होने, रुचि के विषयों पर गहराई से विचार करने में कर सकते हैं।

जबकि AI डेटा इनसाइट्स और जानकारी प्रदान करता है, टीचर छात्रों को गंभीरता से सोचने, प्रश्न पूछने और बिंदुओं को जोड़ने के लिए प्रोत्साहित करने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाते हैं। टीचर न केवल कविता या इतिहास पर चर्चा करते हैं, बल्कि जीवन के पाठों, मूल्यों और नैतिकता पर भी चर्चा करते हैं। 

यह एक ऐसा क्षेत्र है जहां मानवीय संपर्क अपूरणीय है। वे छात्रों को उनके आसपास की दुनिया के संदर्भ में पाठ की व्याख्या करने में अपने अनुभवों एवं विषय के ज्ञान के द्वारा मार्गदर्शन करते हैं। फिर कैसे AI या कोई अन्य तकनीक किसी टीचर को रिप्लेस कर सकती है। 

कक्षा में सहयोगी उपकरण नियोजित करते समय, जहां छात्र ग्रुप प्रोजेक्ट्स पर काम करते हैं, AI टीम असाइनमेंट, संसाधन आवंटन और प्रगति ट्रैकिंग का प्रबंधन करता है, जिससे टीचर को छात्रों के बीच टीम वर्क, नेतृत्व और पारस्परिक कौशल को बढ़ावा देने का पर्याप्त समय मिल सके।

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शिक्षण संसथान AI को कब और कैसे लागु करें

AI से कक्षा को वास्तव में लाभ हो, इसके लिए टीचर और छात्रों को समान रूप से विकास को अपनाना होगा। AI से Education को सिर्फ जोड़ना ही काफी नहीं होगा हमें इसकी क्षमता का पूरी तरह से दोहन करने के लिए पर्याप्त प्रशिक्षण और खुली मानसिकता की आवश्यकता होगी।

AI टूल्स पर टीचर कार्यशालाएँ

शिक्षण संस्थानों को शैक्षणिक सत्र की शुरुआत में ही अपने सिस्टम में AI को लागु करना उपयुक्त माना गया है, इसी समय संसथान टीचर्स के लिए AI-संचालित शिक्षण प्रणालियों पर एक सप्ताह की कार्यशाला आयोजित कर सकते हैं। जहाँ उन्हें प्लेटफ़ॉर्म पर नेविगेट करना, सुविधाओं को समझना और AI को अपनी शिक्षण विधियों में सहजता से एकीकृत करने के तरीकों को जानने का मौका मिल जाता है।

छात्र ऑनबोर्डिंग सत्र

AI-आधारित लेखन और शोध सहायक जैसे नए टूल पेश करने से पहले, छात्रों को व्यावहारिक सत्रों के माध्यम से प्रश्नों को तैयार करना, परिणामों की व्याख्या करना और असाइनमेंट के लिए टूल का उपयोग करना सिखाया जाना चाहिए। जिससे छात्रों को भी इस नयी तकनीक को समझने और उपयोग करने के लिए प्रयाप्त समय मिल सके। 

नैतिक उपयोग के बारे में शिक्षित करना

टीचर्स को AI टूल के जिम्मेदार उपयोग पर सत्र आयोजित करना चाहिए, जिसमें अनुचित लाभ के लिए एल्गोरिदम में हेरफेर न करने या साहित्यिक चोरी के लिए टूल का उपयोग न करने आदि के महत्व पर जोर दिया जाना चाहिए।

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निष्कर्ष

शिक्षा जगत एक महत्वपूर्ण परिवर्तन के दौर से गुजर रहा है। AI और ऑटोमेशन को अपनाना सिर्फ एक विकल्प नहीं है; यह भविष्य है। यह आर्टिकल  AI-संचालित कक्षा या नए उपकरण पेश करने के बारे में नहीं है बल्कि AI से Education सेक्टर को और बेहतर एवं भविष्य के लिए छात्रों को तैयार करने के सम्बन्ध में है। और यह सुनिश्चित करने के बारे में है कि शिक्षा में मानवीय स्पर्श प्रौद्योगिकी द्वारा बढ़ाया जाए, न कि छिपाया जाए। 

आज के डिजिटल युग में खतरे भी डिजिटल हैं जो हमें हर तरह से नुकसान पहुचा रहे हैं फिर चाहे वह आर्थिक हों, मानसिक हों या शारीरिक। ऐसे में हम सभी के लिए साइबर सिक्योरिटी में AI की क्या भूमिका है यह समझना और उसके उपायों को अपनाना महत्वपूर्ण हो गया है। 

फाइनेंसियल फ्रॉड, सोशल मीडिया ट्रोलिंग, फ़र्ज़ी इमेल्स, पर्सनल डाटा का चोरी होना, और कर्ज देने वाली एप्प द्वारा ब्लैकमेलिंग जैसी कई खबरें हम रोज़ पढ़ते और सुनते हैं पर क्या आपने यह सोचा है की इनमें कहीं न कहीं हमारी साइबर सिक्योरिटी के प्रति अज्ञानता भी जिम्मेदार हो सकती है। अगर हमें इन खतरों से खुद को बचाना है तो हमें साइबर सिक्योरिटी को न सिर्फ समझना होगा बल्कि इसके द्वारा बताये गए उपायों को अमल में भी लाना होगा। 

यह सही है की साइबर सिक्योरिटी में AI हमारी मदद कर सकता है, आज आम आदमी से लेकर व्यावसायिक संगठनों को साइबर खतरों से बचाने के लिए AI की हेल्प से नए और इनोवेटिव तरीके डेवेलप जा रहे हैं तो चलिए अब समझते हैं की कैसे अपनी साइबर सिक्योरिटी में AI को एक टूल की तरह इस्तेमाल किया जा सकता है। 

साइबर सिक्योरिटी में AI कैसे काम करता है?

साइबर सिक्योरिटी में AI बड़ी मात्रा में डेटा का विश्लेषण करने और दुर्भावनापूर्ण गतिविधि का संकेत देने वाले पैटर्न की पहचान करने के लिए मशीन लर्निंग (एमएल) एल्गोरिदम का उपयोग करता है। इसका उपयोग नए और अज्ञात खतरों का पता लगाने के लिए किया जा सकता है जिसमें पारंपरिक सिक्योरिटी उपकरण चूक कर सकते हैं।

AI का उपयोग खतरे की तलाश और घटना की प्रतिक्रिया जैसे कार्यों को स्वचालित करने के लिए भी किया जा सकता है। इससे सिक्योरिटी विश्लेषकों को नई सिक्योरिटी रणनीतियों को डेवेलप करने और अधिक जटिल कार्यों पर ध्यान केंद्रित करने का समय मिल सकता है।

साइबर सिक्योरिटी में AI, कंप्यूटर सिस्टम, नेटवर्क और डेटा की सिक्योरिटी बढ़ाने के लिए AI एल्गोरिदम और मशीन लर्निंग मॉडल का उपयोग करता है। यह तकनीक पारंपरिक सिक्योरिटी उपायों से कहीं ज्यादा बेहतर है और  साइबर खतरों के लगातार बढ़ते परिदृश्य के लिए सक्रिय, वास्तविक समय पर समाधान पेश करती है।

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साइबर सिक्योरिटी में AI कैसे बड़ी भूमिका निभाएगा?

साइबर सिक्योरिटी में AI के कुछ विशिष्ट तरीके एवं उपयोग:

ख़तरे का पता लगाना: संदिग्ध पैटर्न के लिए नेटवर्क ट्रैफ़िक, ईमेल और अन्य डेटा का विश्लेषण करके नए और अज्ञात खतरों का पता लगाने के लिए AI का उपयोग किया जा सकता है। AI सिस्टम नेटवर्क ट्रैफ़िक की निगरानी कर सकते हैं, असामान्य पैटर्न की पहचान कर सकते हैं और सिक्योरिटी टीमों को संभावित खतरों के प्रति सचेत कर सकते हैं। यह सक्रिय दृष्टिकोण संगठनों को तेजी से प्रतिक्रिया देने, क्षति को कम करने और डेटा उल्लंघनों को रोकने की सुविधा देता है।

घटना की प्रतिक्रिया: AI का उपयोग घटनाओं की पहचान करने और प्राथमिकता देने, अलर्ट करने और सही  उपाय करने जैसे कार्यों को स्वचालित करने के लिए किया जा सकता है। इससे सिक्योरिटी टीमों को घटनाओं पर अधिक तेज़ी से और प्रभावी ढंग से प्रतिक्रिया देने में मदद मिल सकती है।

सिक्योरिटी विश्लेषण: AI का उपयोग रुझानों और पैटर्न की पहचान करने के लिए सिक्योरिटी लॉग और अन्य डेटा का विश्लेषण करने के लिए किया जा सकता है। इस जानकारी का उपयोग नई सिक्योरिटी रणनीतियाँ डेवेलप करने और मौजूदा रणनीतियों को बेहतर बनाने के लिए किया जा सकता है।

उपयोगकर्ता व्यवहार विश्लेषण: संदिग्ध गतिविधि के लिए उपयोगकर्ता के व्यवहार की निगरानी के लिए AI का उपयोग किया जा सकता है। इससे अंदरूनी खतरों और अन्य दुर्भावनापूर्ण तत्वों की पहचान करने में मदद मिल सकती है।

भविष्य बतानेवाला विश्लेषक: AI ऐतिहासिक डेटा का विश्लेषण करके और पैटर्न की पहचान करके संभावित खतरों की भविष्यवाणी कर सकता है। यह पूर्वानुमानित क्षमता संगठनों को साइबर अपराधियों से एक कदम आगे रहने और अपने सिस्टम और डेटा की सिक्योरिटी के लिए पूर्वव्यापी उपाय करने में सक्षम बनाती है।

स्वचालित घटना प्रतिक्रिया: AI-संचालित साइबर सिक्योरिटी समाधान घटना प्रतिक्रिया प्रक्रियाओं को स्वचालित कर सकते हैं। जब किसी खतरे का पता चलता है, तो AI खतरे की गंभीरता का आकलन कर सकता है और तत्काल कार्रवाई कर सकता है, जैसे प्रभावित सिस्टम को अलग करना या दुर्भावनापूर्ण गतिविधियों को रोकना। इससे प्रतिक्रिया समय कम हो जाता है और मानवीय त्रुटि का जोखिम कम हो जाता है।

साइबर सिक्योरिटी में AI को कैसे उपयोग किया जा रहा है 

डार्कट्रेस (Darktrace): डार्कट्रेस का AI प्लेटफॉर्म नेटवर्क और एप्लिकेशन में असामान्य गतिविधि का पता लगाने के लिए मशीन लर्निंग का उपयोग होता है। इससे उन खतरों की पहचान करने में मदद मिल सकती है जो पारंपरिक सिक्योरिटी उपकरण चूक सकते हैं, जैसे अंदरूनी खतरे और ज़ीरो-डे-अटैक।

सेंटिनलवन (SentinelOne): सेंटिनलवन का AI प्लेटफॉर्म वास्तविक समय में मैलवेयर हमलों का पता लगाने और रोकने के लिए मशीन लर्निंग का उपयोग करता है। यह मैलवेयर को किसी संगठन के नेटवर्क में फैलने से रोकने में मदद कर सकता है।

क्राउडस्ट्राइक (CrowdStrike): क्राउडस्ट्राइक का AI प्लेटफॉर्म कई तरह के आक्रामक हमलावरों की पहचान करने और उन्हें ट्रैक करने के लिए मशीन लर्निंग का उपयोग करता है। इससे सिक्योरिटी टीमों को हमलों का अधिक तेज़ी से और प्रभावी ढंग से जवाब देने में मदद मिल सकती है।

पालो अल्टो नेटवर्क (Palo Alto Networks): पालो ऑल्टो नेटवर्क्स का AI प्लेटफॉर्म किसी भी नेटवर्क पर फ़र्ज़ी  ट्रैफ़िक का पता लगाने और उसे रोकने के लिए मशीन लर्निंग का उपयोग करता है। इससे हमलावरों को सबसे पहले किसी संगठन के नेटवर्क तक पहुंचने से रोका जा सकता है।

क्लाउड फ्लेयर (Cloudflare): Cloudflare का AI प्लेटफ़ॉर्म DDoS हमलों का पता लगाने और उन्हें कम करने के लिए मशीन लर्निंग का उपयोग करता है। इससे संगठनों को denial-of-service attacks जैसे हमलों से बचाने में मदद मिल सकती है, जो उनकी वेबसाइटों और सेवाओं को बाधित कर सकते हैं।

6 पॉइंट्स: आपके लिए साइबर सिक्योरिटी को समझना क्यों ज़रूरी है?

सरकार के अनुसार, भारत में 2022 में 13.9 लाख से अधिक साइबर सुरक्षा घटनाएं दर्ज की गईं थी जो की 2021 में रिपोर्ट की गई 14.02 लाख घटनाओं से कम हैं इसके पीछे सरकार द्वारा साइबर सिक्योरिटी में AI का उपयोग करना भी एक कारण है। 

भारत में रिपोर्ट की जाने वाली सबसे आम प्रकार की साइबर सुरक्षा घटनाएं जैसे: फ़िशिंग हमले, मैलवेयर हमले और रैंसमवेयर हमले शामिल हैं।

भारतीय बैंकिंग, वित्तीय और बीमा (बीएफएसआई) जैसे क्षेत्रों को साइबर हमले  के लिए सबसे ज्यादा टारगेट किया जाता है, क्योंकि यहीं सबसे ज्यादा पैसों का लेनदेन होता है। 

भारतीय साइबर सुरक्षा बाजार के 2027 तक बढ़कर 10.7 बिलियन डॉलर होने की उम्मीद है।

900 मिलियन से अधिक उपयोगकर्ताओं के साथ भारत दुनिया में इंटरनेट उपयोगकर्ताओं की दूसरी सबसे बड़ी संख्या वाला देश है। यही बड़ी और बढ़ती इंटरनेट आबादी भारत को साइबर हमलों का प्रमुख लक्ष्य बनाती है।

साइबर सिक्योरिटी आज इतना बड़ा मुद्दा बन चुका है की भारत सरकार द्वारा व्यक्तियों और संगठनों को अपने उपकरणों से मैलवेयर और अन्य साइबर खतरों को साफ करने में मदद करने के लिए साइबर स्वच्छता केंद्र (सीएसके) लॉन्च किया जा चुका है।

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भारत सरकार साइबर सिक्योरिटी में AI को कैसे लागू कर रही है

भारत सरकार कई तरीकों से साइबर सिक्योरिटी में AI पर काम कर रही है, जिनमें यह कुछ मुख्य उदाहरण शामिल हैं:

अनुसंधान एवं विकास में निवेश: सरकार ने नए AI-आधारित साइबर सिक्योरिटी समाधान डेवेलप करने के लिए कई अनुसंधान केंद्र स्थापित किये हैं और पहल भी की हैं। उदाहरण के लिए, राष्ट्रीय साइबर सिक्योरिटी अनुसंधान और नवाचार केंद्र (एनसीएसआरसी) साइबर हमलों का पता लगाने और उनका जवाब देने के लिए AI-संचालित उपकरण डेवेलप कर रहा है।

उद्योग के साथ साझेदारी: सरकार AI-आधारित साइबर सिक्योरिटी समाधान डेवेलप करने और तैनात करने के लिए निजी क्षेत्र की कंपनियों के साथ काम कर रही है। उदाहरण के लिए, सरकार ने महत्वपूर्ण बुनियादी ढांचे के लिए एक नई AI-संचालित खतरे का पता लगाने वाली प्रणाली डेवेलप करने के लिए आईबीएम के साथ साझेदारी की है।

जागरूकता और प्रशिक्षण को बढ़ावा देना: सरकार AI-आधारित साइबर सिक्योरिटी समाधानों के बारे में जागरूकता बढ़ाने और सरकारी अधिकारियों और नागरिकों को उनका उपयोग करने के तरीके के बारे में प्रशिक्षित करने के लिए काम कर रही है। उदाहरण के लिए, सरकार ने AI-आधारित साइबर सिक्योरिटी पर कई जागरूकता अभियान और प्रशिक्षण कार्यक्रम शुरू किए हैं।

यहां कुछ विशिष्ट केस स्टडी दी गयी हैं जो भारत सरकार द्वारा साइबर सिक्योरिटी में AI के उपयोगों को प्रमाणित करती हैं:

महत्वपूर्ण बुनियादी ढांचे के लिए AI-संचालित खतरे का पता लगाने वाली प्रणाली: भारतीय कंप्यूटर आपातकालीन प्रतिक्रिया टीम (सीईआरटी-इन) ने महत्वपूर्ण बुनियादी ढांचे के लिए AI-संचालित खतरे का पता लगाने वाली प्रणाली डेवेलप करने के लिए आईबीएम के साथ साझेदारी की है। सिस्टम नेटवर्क ट्रैफ़िक का विश्लेषण करने और उन विसंगतियों की पहचान करने के लिए मशीन लर्निंग का उपयोग करता है जो साइबर हमले का संकेत दे सकती हैं।

सरकारी कर्मचारियों के लिए AI-संचालित फ़िशिंग पहचान प्रणाली: इलेक्ट्रॉनिक्स और सूचना प्रौद्योगिकी मंत्रालय (MeitY) ने सरकारी कर्मचारियों के लिए AI-संचालित फ़िशिंग पहचान प्रणाली डेवेलप की है। सिस्टम फ़िशिंग ईमेल की पहचान करने और कर्मचारियों को दुर्भावनापूर्ण लिंक पर क्लिक करने से पहले चेतावनी देने के लिए मशीन लर्निंग का उपयोग करता है।

AI-संचालित साइबर अपराध जांच प्लेटफार्म: राष्ट्रीय अपराध रिकॉर्ड ब्यूरो (एनसीआरबी) ने AI-संचालित साइबर अपराध जांच प्लेटफार्म डेवेलप किया है। प्लेटफ़ॉर्म साइबर अपराध डेटा का विश्लेषण करने और पैटर्न और रुझानों की पहचान करने के लिए मशीन लर्निंग का उपयोग करता है। इस जानकारी का उपयोग साइबर अपराधों की अधिक प्रभावी ढंग से जांच करने के लिए किया जा रहा है।

पावर ग्रिड के लिए AI-संचालित घुसपैठ का पता लगाने वाली प्रणाली: पावर ग्रिड कॉरपोरेशन ऑफ इंडिया (पीजीसीआईएल) अपने पावर ग्रिड के लिए घुसपैठ का पता लगाने वाली प्रणाली डेवेलप करने के लिए AI का उपयोग कर रहा है। सिस्टम नेटवर्क ट्रैफ़िक का विश्लेषण करने और उन विसंगतियों की पहचान करने के लिए मशीन लर्निंग का उपयोग करेगा जो साइबर हमले का संकेत दे सकती हैं। यदि सिस्टम किसी विसंगति का पता लगाता है, तो यह स्वचालित रूप से अलार्म बजाएगा और खतरे को कम करने के लिए कदम उठाएगा।

सरकार नए साइबर सिक्योरिटी मानकों और विनियमों को डेवेलप करने के लिए AI का भी उपयोग कर रही है। उदाहरण के लिए, CERT-In ने हाल ही में संगठनों के लिए नए दिशानिर्देश जारी किए हैं कि वे अपनी साइबर सिक्योरिटी स्थिति को बेहतर बनाने के लिए AI का उपयोग कैसे करें।

कुल मिलाकर, भारत सरकार AI-आधारित साइबर सिक्योरिटी समाधानों में महत्वपूर्ण निवेश कर रही है। ये समाधान देश की साइबर सिक्योरिटी स्थिति को बेहतर बनाने और महत्वपूर्ण बुनियादी ढांचे और नागरिकों को साइबर हमलों से बचाने में मदद कर रहे हैं।

साइबर सिक्योरिटी में AI का भविष्य

साइबर सिक्योरिटी क्षेत्र में AI अभी भी अपेक्षाकृत नई तकनीक है, लेकिन यह तेजी से डेवेलप हो रही है। जैसे-जैसे AI एल्गोरिदम अधिक परिष्कृत और शक्तिशाली होते जा रहे हैं, हम आने वाले वर्षों में और भी अधिक नवीन और प्रभावी साइबर सिक्योरिटी समाधान देखने की उम्मीद कर सकते हैं।

यहां कुछ विशिष्ट रुझान हैं जिन्हें हम भविष्य में AI साइबर सिक्योरिटी में देखने की उम्मीद कर सकते हैं:

AI-संचालित खतरे का शिकार: AI का उपयोग खतरे की तलाश की प्रक्रिया को स्वचालित करने के लिए किया जाएगा, जो नेटवर्क और सिस्टम पर दुर्भावनापूर्ण गतिविधि को सक्रिय रूप से खोजने की प्रक्रिया है। यह सिक्योरिटी विश्लेषकों को अधिक जटिल कार्यों पर ध्यान केंद्रित करने के लिए मुक्त कर देगा।

AI-संचालित घटना प्रतिक्रिया: AI का उपयोग अलर्ट को ट्राइएज करने, उपचारात्मक उपायों को तैनात करने और किसी हमले के बाद सिस्टम को बहाल करने जैसे कार्यों को स्वचालित करने के लिए किया जाएगा। इससे सिक्योरिटी टीमों को घटनाओं पर अधिक तेज़ी से और प्रभावी ढंग से प्रतिक्रिया देने में मदद मिलेगी।

AI-संचालित सिक्योरिटी विश्लेषण: उभरते खतरों का संकेत देने वाले रुझानों और पैटर्न की पहचान करने के लिए सिक्योरिटी डेटा का विश्लेषण करने के लिए AI का उपयोग किया जाएगा। इस जानकारी का उपयोग नई सिक्योरिटी रणनीतियाँ डेवेलप करने और मौजूदा रणनीतियों को बेहतर बनाने के लिए किया जा सकता है।

AI-संचालित उपयोगकर्ता व्यवहार विश्लेषण: संदिग्ध गतिविधि के लिए उपयोगकर्ता के व्यवहार पर नजर रखने के लिए AI का उपयोग किया जाएगा। इससे अंदरूनी खतरों और अन्य दुर्भावनापूर्ण लोगों की पहचान करने में मदद मिल सकती है

निष्कर्ष

साइबर सिक्योरिटी में AI सिर्फ एक प्रचलित शब्द नहीं है; यह एक आवश्यकता है. खतरों का पता लगाने, कमजोरियों की भविष्यवाणी करने और प्रतिक्रियाओं को स्वचालित करने की इसकी क्षमता साइबर अपराधियों के खिलाफ चल रही लड़ाई में खेल को बदल रही है। क्राउडस्ट्राइक, डार्कट्रेस और अगारी जैसे स्टार्टअप के नेतृत्व में, हम AI-संचालित साइबर सिक्योरिटी के क्षेत्र में और भी अधिक नवीन समाधान उभरने की उम्मीद कर सकते हैं। जैसे-जैसे प्रौद्योगिकी का विकास जारी है, AI को अपनाना न केवल एक विकल्प है, बल्कि अपनी डिजिटल संपत्तियों की रक्षा करने और साइबर खतरों की लगातार डेवेलप हो रही दुनिया में बढ़त बनाए रखने के इच्छुक संगठनों के लिए एक रणनीतिक अनिवार्यता है।

AI-आधारित फेसिअल रिकग्निशन (AI-based facial recognition solution) एक ऐसी टेक्नोलॉजी है जो व्यक्तियों के फेसिअल रिकग्निशन और सत्यापन करने के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) का उपयोग करती है। AI-आधारित फेसिअल रिकग्निशन आम तौर पर पारंपरिक फेसिअल रिकग्निशन प्रणालियों की तुलना में अधिक सटीक और विश्वसनीय होते हैं, और उनका उपयोग सुरक्षा, कानून प्रवर्तन और ग्राहक सेवा सहित कई जगहों में किया जा सकता है।

AI-आधारित फेसिअल रिकग्निशन छवियों या वीडियो फुटेज से चेहरे की विशेषताओं का पता लगाने और निकालने के लिए पहले कंप्यूटर विज़न एल्गोरिदम का उपयोग करके काम करते हैं। फिर इन सुविधाओं की तुलना चेहरों के डेटाबेस से की जाती है, और सिस्टम एक मैच स्कोर उत्पन्न करता है। यदि मैच का स्कोर एक निश्चित सीमा से ऊपर है, तो सिस्टम छवि या वीडियो फुटेज में व्यक्ति की पहचान कर सकता है।

मतलब इस AI-आधारित फेसिअल रिकग्निशन टेक्नोलॉजी से अब आपके फिजिकल आईडी कार्ड की भी कोई ज़रूरत नहीं रह जायगी और बहुत जल्द हम देखेंगे की इसका उपयोग पूरी तरह से समाप्त हो जायेगा। 

समस्या/उद्देश्य

एक सरकारी प्राधिकरण ने अपराधियों और संदिग्धों का एक डेटाबेस बनाया है, जिन्हें प्रतिबंधित क्षेत्रों, सार्वजनिक समारोहों और अन्य संवेदनशील परिसरों में प्रवेश करने से प्रतिबंधित किया गया है। इसका उद्देश्य प्रतिबंधित क्षेत्रों में ऐसे लोगों द्वारा होने वाले किसी भी घातक नुकसान या सुरक्षा उल्लंघन को रोकना था। सरकारी अधिकारियों को बंदी अपराधियों या संदिग्धों के सभी स्वीकृत पहचान प्रूफों को उनके प्रतिबंधित अपराधियों के रिकॉर्ड से मैन्युअल रूप से जोड़ना था।

जिन चुनौतियों का सामना करना पड़ा उनमें शामिल हैं:

– प्रत्येक संदिग्ध के स्वामित्व वाले कई पहचान प्रूफों को प्रतिबंधित अपराधियों के रिकॉर्ड से जोड़ना और उनके पहचान दस्तावेजों को डेटाबेस में मैप करना।

-जब भी कोई प्रतिबंधित क्षेत्र में प्रवेश करता है, तो उसे आधिकारिक सत्यापन के लिए अपने किसी एक या सभी पहचान दस्तावेजों को फिजिकल रूप से ले जाना पड़ता है।

-प्रवेश मांगते समय किसी व्यक्ति के आईडी कार्ड का सत्यापन पूरी तरह से प्रभावी नहीं था, क्योंकि व्यक्ति आसानी से उन दस्तावेजों में छेड़छाड़ कर सकता था जो वे जमा कर रहे हैं।

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समाधान/दृष्टिकोण

जीरोन कंसल्टिंग कंपनी ने एक AI-आधारित फेसिअल रिकग्निशन विकसित किया है जो किसी व्यक्ति की पहचान के विवरण को सत्यापित करने के लिए फिजिकल आईडी प्रूफ या दस्तावेजों की आवश्यकता को पूरी तरह से समाप्त कर देता है। 

इससे ग्राहक को संवेदनशील परिसरों में प्रवेश करने से प्रतिबंधित व्यक्तियों पर प्रभावी ढंग से नज़र रखने के लिए एक समान टेक्नोलॉजी प्राप्त करने में मदद मिली। जैसे ही कोई व्यक्ति किसी प्रतिबंधित क्षेत्र या सार्वजनिक कार्यक्रम में प्रवेश चाहता है, प्रवेश द्वार पर उस व्यक्ति का चेहरा स्कैन किया जाता है यह देखने के लिए कि क्या वे ऐसे स्थानों में प्रवेश करने से प्रतिबंधित व्यक्तियों की सूची में शामिल हैं।

प्रभाव/कार्यान्वयन

सुरक्षा खतरों के जोखिम में 50% की कमी

80% तेज और सटीक मिलान क्षमता

AI समाधान के माध्यम से लागत में 40% की बचत

AI-आधारित फेसिअल रिकग्निशन तेजी से परिष्कृत होते जा रहे हैं, और वे अब वास्तविक समय में और कम रोशनी या रुकावट जैसी चुनौतीपूर्ण परिस्थितियों में चेहरों को पहचानने में भी सक्षम हैं।

AI-आधारित फेसिअल रिकग्निशनों के कुछ ऐसे उदाहरण, जिनका वर्तमान में उपयोग किया जा रहा है:

सुरक्षा: AI-आधारित फेसिअल रिकग्निशन का उपयोग उन व्यक्तियों की पहचान करने और नज़र रखने के लिए किया जा सकता है जो प्रतिबंधित क्षेत्रों में प्रवेश कर रहे हैं या बाहर निकल रहे हैं। इससे सुरक्षा में सुधार करने और अनधिकृत पहुंच को रोकने में मदद मिल सकती है।

कानून प्रवर्तन: AI-आधारित फेसिअल रिकग्निशन का उपयोग अपराधियों, संदिग्धों और लापता व्यक्तियों की पहचान और ट्रैक करने के लिए किया जा सकता है। इससे कानून प्रवर्तन एजेंसियों को अपराधों को सुलझाने और संदिग्धों को पकड़ने में मदद मिल सकती है।

ग्राहक सेवा: AI-आधारित फेसिअल रिकग्निशन का उपयोग ग्राहकों को नाम से पहचानने और उनका स्वागत करने के लिए किया जा सकता है। इससे ग्राहक सेवा को बेहतर बनाने और अधिक व्यक्तिगत अनुभव बनाने में मदद मिल सकती है।

पासपोर्ट नियंत्रण: यात्रियों की पहचान सत्यापित करने के लिए हवाई अड्डों और अन्य सीमा पार करने पर AI-आधारित फेसिअल रिकग्निशन टेक्नोलॉजी का उपयोग किया जा रहा है।

सोशल मीडिया: उपयोगकर्ताओं की पहचान और सत्यापन करने और धोखाधड़ी और दुरुपयोग को रोकने के लिए सोशल मीडिया प्लेटफार्मों द्वारा AI-आधारित फेसिअल रिकग्निशन टेक्नोलॉजी का उपयोग किया जा रहा है।

AI-आधारित फेसिअल रिकग्निशन क्या फिजिकल आईडी प्रूफ की ज़रूरत को ख़त्म कर देगा?

हाँ यह काफी हद तक सही है, इसका उपयोग सभी व्यक्तियों के चेहरे के बायोमेट्रिक्स का एकल, केंद्रीकृत डेटाबेस बनाने के लिए किया जा सकता है। इस डेटाबेस का उपयोग किसी व्यक्ति की पहचान को कहीं भी सत्यापित करने के लिए किया जा सकता है, बिना फिजिकल आईडी कार्ड दिखाने की आवश्यकता के।

AI-आधारित फेसिअल रिकग्निशन का उपयोग करके, सरकारें और संगठन फिजिकल आईडी कार्ड की आवश्यकता को पूरी तरह से समाप्त कर सकते हैं और पहचान को सत्यापित करने के लिए उन्हें अधिक सुरक्षित और कुशल टेक्नोलॉजी से बदल सकते हैं।

यहां कुछ विशिष्ट उदाहरण दिए गए हैं कि फिजिकल आईडी प्रूफ की आवश्यकता को पूरी तरह से समाप्त करने के लिए AI-आधारित फेसिअल रिकग्निशन का उपयोग कैसे किया जा सकता है:

हवाई अड्डों पर: फिजिकल पासपोर्ट या बोर्डिंग पास दिखाने के बजाय, यात्री सुरक्षा चौकी पर अपना चेहरा स्कैन कर सकते हैं। फिर AI-आधारित फेसिअल रिकग्निशन टेक्नोलॉजी उनकी पहचान सत्यापित करेगी और उन्हें जाने की अनुमति देगी।

सरकारी भवनों में: चालक लाइसेंस या सरकारी आईडी दिखाने के बजाय, नागरिक प्रवेश द्वार पर अपना चेहरा स्कैन कर सकते हैं। फिर AI-आधारित फेसिअल रिकग्निशन टेक्नोलॉजी उनकी पहचान सत्यापित करेगी और उन्हें प्रवेश की अनुमति देगी।

बैंकों और अन्य वित्तीय संस्थानों में: फिजिकल डेबिट कार्ड या क्रेडिट कार्ड दिखाने के बजाय, ग्राहक एटीएम या टेलर विंडो पर अपना चेहरा स्कैन कर सकते हैं। फिर AI-आधारित फेसिअल रिकग्निशन टेक्नोलॉजी उनकी पहचान सत्यापित करेगी और उन्हें लेनदेन करने की अनुमति देगी।

संगीत समारोहों और खेल आयोजनों में: फिजिकल टिकट दिखाने के बजाय, उपस्थित लोग प्रवेश द्वार पर अपना चेहरा स्कैन कर सकते हैं। फिर AI-आधारित फेसिअल रिकग्निशन टेक्नोलॉजी उनके टिकट का सत्यापन करेगी और उन्हें कार्यक्रम में प्रवेश करने की अनुमति देगी।

इन सभी मामलों में, AI-आधारित फेसिअल रिकग्निशन के उपयोग से व्यक्तियों को फिजिकल आईडी कार्ड ले जाने और बनाने की आवश्यकता समाप्त हो जाएगी। इससे लोगों के लिए रोजमर्रा की गतिविधियों में भाग लेना अधिक सुविधाजनक और कुशल हो जाएगा, और इससे अपराधियों और अन्य अनधिकृत व्यक्तियों के लिए प्रतिबंधित क्षेत्रों तक पहुंच प्राप्त करना या धोखाधड़ी करना और भी कठिन हो जाएगा।

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भारत सरकार AI-आधारित फेसिअल रिकग्निशन का उपयोग कैसे कर रही है?

भारत सरकार विभिन्न उद्देश्यों के लिए AI-आधारित फेसिअल रिकग्निशन का उपयोग कर रही है, जिनमें शामिल हैं:

सुरक्षा: संदिग्धों की पहचान करने और उन पर नज़र रखने, अपराध रोकने और संवेदनशील स्थानों को सुरक्षित करने के लिए AI-आधारित फेसिअल रिकग्निशन टेक्नोलॉजी का उपयोग किया जा रहा है। उदाहरण के लिए, दिल्ली पुलिस ने G20 आयोजन के सुरक्षा प्रबंधन के लिए भीड़ में किसी भी संदिग्ध की पहचान करने के लिए AI-आधारित फेसिअल रिकग्निशन टेक्नोलॉजी तैनात की थी।

धोखाधड़ी का पता लगाना: धोखाधड़ी वाले मोबाइल फोन कनेक्शन और अन्य प्रकार की धोखाधड़ी का पता लगाने के लिए AI-आधारित फेसिअल रिकग्निशन टेक्नोलॉजी का उपयोग किया जा रहा है। उदाहरण के लिए, भारत सरकार ने 36 लाख से अधिक धोखाधड़ी वाले मोबाइल कनेक्शनों को डिस्कनेक्ट करने के लिए AI-आधारित फेसिअल रिकग्निशन टेक्नोलॉजी का उपयोग किया।

पहचान सत्यापन: AI-आधारित फेसिअल रिकग्निशन टेक्नोलॉजी का उपयोग विभिन्न उद्देश्यों के लिए व्यक्तियों की पहचान सत्यापित करने के लिए किया जा रहा है, जैसे सरकारी सेवाओं तक पहुंच, प्रतिबंधित क्षेत्रों में प्रवेश करना और चुनाव में भाग लेना। 

यहां कुछ विशिष्ट उदाहरण दिए गए हैं कि भारत सरकार AI-आधारित फेसिअल रिकग्निशन का उपयोग कैसे कर रही है:

गृह मंत्रालय (एमएचए) सभी ज्ञात अपराधियों और संदिग्धों का राष्ट्रीय अपराध रिकॉर्ड ब्यूरो (एनसीआरबी) डेटाबेस विकसित करने के लिए AI-आधारित फेसिअल रिकग्निशन तकनीक का उपयोग कर रहा है। इस डेटाबेस का उपयोग कानून प्रवर्तन एजेंसियों को अपराधियों की अधिक प्रभावी ढंग से पहचान करने और ट्रैक करने में मदद करने के लिए किया जाएगा।

इलेक्ट्रॉनिक्स और सूचना प्रौद्योगिकी मंत्रालय (एमईआईटीवाई) मोबाइल फोन ग्राहकों की पहचान सत्यापित करने के लिए AI-आधारित फेसिअल रिकग्निशन टेक्नोलॉजी तैनात करने के लिए दूरसंचार ऑपरेटरों के साथ काम कर रहा है। इससे धोखाधड़ी को रोकने में मदद मिलेगी और यह सुनिश्चित होगा कि केवल वैध उपयोगकर्ता ही मोबाइल फोन सेवाओं तक पहुंच सकें।

रेल मंत्रालय रेलवे स्टेशनों पर यात्रियों की पहचान और ट्रैक करने के लिए AI-आधारित फेसिअल रिकग्निशन  टेक्नोलॉजी का उपयोग कर रहा है। इससे सुरक्षा में सुधार और अपराध को रोकने में मदद मिलेगी।

भारत निर्वाचन आयोग चुनाव के दौरान मतदाताओं की पहचान सत्यापित करने के लिए AI-आधारित फेसिअल रिकग्निशन टेक्नोलॉजी का उपयोग करने पर विचार कर रहा है। इससे मतदाता धोखाधड़ी को रोकने में मदद मिलेगी और यह सुनिश्चित होगा कि केवल पात्र मतदाता ही अपना वोट डाल सकें।

भारत सरकार द्वारा AI-आधारित फेसिअल रिकग्निशन तकनीक का उपयोग अभी शुरुआती चरण में है, लेकिन इसका तेजी से विस्तार हो रहा है। जैसे-जैसे प्रौद्योगिकी विकसित हो रही है और अधिक किफायती होती जा रही है, संभावना है कि हम आने वाले वर्षों में सरकार द्वारा AI-आधारित फेसिअल रिकग्निशन का और भी अधिक व्यापक उपयोग देखेंगे।

AI-आधारित फेसिअल रिकग्निशनों में हमारी पहचान सत्यापित करने और हमारे आसपास की दुनिया के साथ बातचीत करने के तरीके में क्रांतिकारी बदलाव लाने की क्षमता है। लेकिन, इन तकनीकों का जिम्मेदारीपूर्वक और नैतिक रूप से उपयोग करना महत्वपूर्ण है। उदाहरण के लिए, यह सुनिश्चित करना महत्वपूर्ण है कि फेसिअल रिकग्निशन टेक्नोलॉजी का उपयोग इस तरह से किया जाए जिससे व्यक्तिगत गोपनीयता और नागरिक स्वतंत्रता की रक्षा हो सके।

दो पावरफुल AI Tools, ChatGPT और Google Bard इनकी खूबियां और कमियां

ChatGPT और Google Bard, AI की दुनिया में इन दोनों प्लेटफॉर्म्स में अक्सर लोग कंफ्यूज रहते हैं की कौन सा सबसे बेहतर है, इस आर्टिकल में हम दोनों की खूबियों और कमियों के बारे में समझेंगे।

हालाँकि Google के सीईओ सुन्दर पिचई ने 6 फरवरी 2023 को गूगल Bard को लॉन्च किया था लेकिन यह आज भी चर्चा में बना हुआ है। यह सॉफ्टवेयर पूरी तरह से नया है, यह Google के भाषा मॉडल फॉर डायलॉग एप्लिकेशन (LaMDA) पर चलता है। इसका बेस मशीन-लर्निंग तकनीक है। इसके अतिरिक्त, Bard Google के सर्वश्रेष्ठ बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) PaLM 2 द्वारा संचालित है।

Bard का उद्देश्य एक सर्च इंजन के सरल और व्यवस्थित ऑप्शन की तरह काम करना है। आपके द्वारा इससे कोई भी प्रश्न पूछने पर, Bard आपको इंटरनेट से एकत्र किए गए डेटा के आधार पर सीधा उत्तर देगा। यह Google का उपयोग करते समय सर्च रिजल्ट्स के पूरे पेज पर जाने से कहीं अधिक अच्छा है।

Google Bard एक चैट की तरह काम करता है जो पारंपरिक Google खोज से बिलकुल अलग है, यह आपके द्वारा दिए गए कीवर्ड या प्रांप्ट पर फ़ास्ट रियेक्ट कर आपको रेस्पॉन्स देता है जो की शानदार है। आपको Bard के कुछ फीचर्स Google search से ज्यादा यूस्फुल लग सकते हैं।

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Google Bard के फीचर्स

आवाज़ डालना (Voice Input)

यह गूगल की नई पहल है क्योंकि ChatGPT पर अब तक हमने यह फीचर नहीं देखा है। यहाँ यूजर को केवल एंटर बटन के बगल में टेक्स्ट इनपुट बार के दाईं ओर माइक्रोफ़ोन आइकन दबाना होगा और अपना संदेश टाइप करने के बजाय ज़ोर से बोलना होगा। उदाहरण के लिए, यदि आपको एक थैंक्यू ईमेल लिखना है तो बस माइक्रोफोन बटन दबाएं और कहें, ” थैंक्यू देने के लिए एक ईमेल लिखें” Google Bard कुछ ही सेकंड में आपके लिए यह काम कर देगा।

प्रतिक्रियाएँ सुनें (Listen to responses)

कभी-कभी किसी चीज़ को ज़ोर से सुनने से आपको अपने विचार को अलग तरीके से समझने में मदद मिलती है। यदि आप किसी शब्द का सही उच्चारण सुनना चाहते हैं या कोई कविता या स्क्रिप्ट सुनना चाहते हैं तो यह विशेष रूप से सहायक है। बस एक प्रांप्ट दर्ज करें और Bard द्वारा दिए गए उत्तर को सुनने के लिए साउंड आइकन पर क्लिक करें। Bard पर यह सुविधा 40 से अधिक भाषाओं में उपलब्ध है।

एक से अधिक ड्राफ्ट (Numerous Drafts)

इस क्षेत्र में Bard की एक और दिलचस्प ख़ासियत है। जब आप इसे ईमेल लिखने के लिए कहते हैं, तो आपके कस्टमर की स्क्रीन के ऊपरी दाएं कोने में ‘अन्य ड्राफ्ट देखें’ ऑप्शन दिखता है। आपका ग्राहक या साथी चाहे तो उसपर क्लिक करके तुरंत उस ईमेल के अन्य ड्राफ्ट तैयार कर सकता है। आपके प्रांप्ट, ” थैंक्यू देने के लिए एक ईमेल लिखें ” के लिए, आपको तीन या अधिक ऑप्शन मिल सकते हैं।

जीमेल और आसान डाक्यूमेंट्स शेयरिंग (Gmail and Sharing Documents)

यह फीचर यूज़र को Google Troubadour में किसी भी रिएक्शन के लिए एक ईमेल या मैसेज लिखने और जीमेल या डॉक्स का उपयोग करके प्रेजेंट करने का ऑप्शन देता है। Bard जीमेल एक्सेस कर डायरेक्टली डॉक्स शेयर कर सकता है।

20 से अधिक भाषाओं में कोडिंग (Coding in More than Twenty Languages)

20 से अधिक भाषा में कोडिंग करने के साथ साथ Bard पायथन, जावास्क्रिप्ट और सी++ सहित कई प्रोग्रामिंग भाषाओं में कोड जनरेट कर सकता है। इसके आलावा कोई भी यूज़र Google Bard से गेम बनवाना, बग ठीक करना और यहां तक कि एक पूरी वेबसाइट भी बनवा सकता है।

क्रिएटिव टेक्स्ट राइटिंग (Creative text formats)

Bard सिंपल टेक्स्ट कंटेंट को क्रिएटिव तरीके से अलग अलग ऑप्शन में आपको दे सकता है, जैसे कविताएँ, कोड, स्क्रिप्ट, म्यूजिक पीसेज, ईमेल, लेटर आदि।

Google Bard अभी किन भाषाओं को सपोर्ट करता है?

Google Bard वर्तमान में इंग्लिश, जैपनीज़ और कोरियन, अरबी, चीनी, जर्मन, हिंदी और स्पेनिश सहित 40 से अधिक भाषाओं में इस्तेमाल किया जा सकता है। Bard निरंतर अपडेट और डेवेलोप हो रहा है, और Google भविष्य में अन्य भाषाओं के लिए अपने समर्थन का विस्तार करने की योजना बना रहा है।

Google Bard कैसे काम करता है (How to use Google Bard)

Google Bard को इस्तेमाल करना बहुत ही आसान है इसके लिए बस आपका एक जीमेल अकाउंट होना चाहिए।

स्टेप्स:

अपने मोबाइल या कंप्यूटर पर, bard.google.com पर जाएँ।

• यदि आप पहले से साइन इन नहीं हैं, तो अपने Google खाते में साइन इन करें।
• एंटर अ प्रॉम्प्ट में जो पूछना चाहते है वह टाइप करने के बाद Bard आपको कुछ ही सेकंड में उत्तर दे देगा।
• यदि आप किसी फोटो के बारे में लिखना या जानकारी चाहते हैं तो
• एंटर अ प्रॉम्प्ट से पहले जो प्लस का निशान है उसपर क्लिक कर इमेज फ़ाइल अपलोड करें।
• फोटो का चयन करें, बस अब आपके द्वारा पूछी गई जानकारी कुछ ही समय में आपके सामने होगी ऊपर दिए गए फोटो की तरह।
• अगर आप प्रांप्ट लिखने के बजाय बोल कर अपने शब्दों में जानकारी चाहते हैं तो
• एंटर अ प्रॉम्प्ट से आगे  जो माइक का निशान है उसपर क्लिक कर ज़ोर से बोलना शुरू करें।

ChatGPT और Google Bard ऐसे समझें दोनों में क्या अंतर है ?

इंजन: Google Bard LaMDA का उपयोग करता है, जो Google द्वारा स्वयं विकसित एक भाषा मॉडल है, जबकि ChatGPT अपने स्वयं के GPT-3.5 मॉडल का उपयोग करता है। वैसे दोनों ही मॉडल बातचीत के लिए डिज़ाइन किए गए हैं, ChatGPT अपने वर्तमान GPT-3 संस्करण में 2021 से पहले एकत्र किए गए डेटा तक सीमित है, जबकि Google Bard अपनी लैंग्वेज प्रोसेसिंग एबिलिटी में अधिक रियल टाइम डेटा को शामिल करता है।

उपलब्धता: ChatGPT सभी के लिए मुफ्त है जिससे यह इतना हिट हो गया है। हालाँकि उसका पेड वर्ज़न भी है पर बेसिक ज़रूरतें फ्री वर्ज़न में भी पूरी हो जाती हैं, जो लोग ज्यादा एडवांस ऑप्शन चाहते हैं, उनके लिए ChatGPT प्लस $20 (लगभग 1600 रु) के मासिक शुल्क पर उपलब्ध है। इस एडवांस वर्ज़न में GPT-4 और ChatGPT प्लगिन्स का उपयोग करने का ऑप्शन मिल जाता है।

एकीकरण: माइक्रोसॉफ्ट ने अपने बिंग सर्च इंजन में ChatGPT जोड़ा है। भविष्य में, ChatGPT अपने एपीआई और ChatGPT प्लगिन्स के माध्यम से और अधिक एप्लिकेशन पेश करेगा। इस बीच, Google Bard वर्तमान में एक स्टैंडअलोन टूल है, हालांकि इसे भविष्य में Google search में इंक्लूड किया जा सकता है। यह संभव है कि हम भविष्य में Bard को क्रोम ब्राउज़र में देखें।

ChatGPT और Google Bard के कुछ मुख्य पॉइंट्स को भी कंपेर कर लेते हैं:

• कैसे एक्सेस करें: Google Bard, वेबसाइट पर ईमेल अकाउंट से  वही ChatGPT, Open AI वेबसाइट पर ईमेल अकाउंट से
• कीमत: Google Bard फ्री है वही ChatGPT में फ्री और पेड दोनों ऑप्शन हैं
• लैंग्वेज मॉडल: Google Bard, LaMDA (लैंग्वेज मॉडल फॉर डायलॉग एप्लिकेशन) पर हैं, वही  ChatGPT, GPT बेस है (जेनेरेटिव प्री-ट्रैन्ड ट्रांसफार्मर)
• अवेलेबल: Google Bard एवं ChatGPT सभी के लिए अवेलेबल हैं 
• कैसे काम करता है: Google Bard, Google search की सहायता से रियल टाइम उत्तर एवं जानकारी देने में सक्षम वही ChatGPT, सितंबर 2021 तक के इंटरनेट डेटा पर आधारित प्रश्नों के उत्तर देने में सक्षम हैं। 

ChatGPT और Google Bard के यह कुछ मुख्य अंतर मात्र हैं, हो सकता है जब आप इन दोनों का यूज़ करें तो आपको कुछ और भी नज़र आ जाये। विशेषताएं और कमियां तो दोनों ही टूल्स में हो सकती हैं क्योंकि यह अभी डेवलपिंग स्टेज में हैं। 

ChatGPT और Google Bard में से कौन सा बेहतर

दोनों AI चैटबॉट बढ़िया हैं। हालाँकि, यदि आप अपने बिज़नेस, प्रोफेशनल ज़रूरतों या पढ़ाई को बेहतरीन कंटेंट से पूरा करना चाहते हैं तो ChatGPT बेहतर हो सकता है। यदि आप अपनी सर्च आदतों के अनुसार यूज़ करना चाह रहे हैं, तो आपके लिए Google Bard बेहतर विकल्प होगा। हां यह बात निश्चित है की एआई चैटबॉट्स का भविष्य उनको सपोर्ट करने वाली डेवलपर्स टीम के ऊपर निर्भर करेगा।

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कंप्यूटर साइंस और प्रोग्रामिंग फील्ड के स्टूडेंट्स के लिए जटिल कोडिंग प्रोसेस में उलझना आम बात है, पर अब आपका काम आसान करने के लिए कुछ AI Coding Tools हैं जिन्हें हमने अपनी इस लिस्ट में शामिल किया है। 

प्रोग्रामिंग आधुनिक सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट का प्रमुख हिस्सा है, साथ ही यह फील्ड नए लोगों के लिए यह थोड़ी कठिन और चुनौतीपूर्ण हो सकती है, जिसमें डेवलपर्स को जटिल सिंटैक्स को नेविगेट करना, बड़े कोडबेस को मैनेज करना और एरर को सॉल्व करने की आवश्यकता होती है। 

प्रोग्रामिंग परिदृश्य में क्रांति लाने और डेवलपर्स के कोडिंग अनुभव को बेहतर करने के लिए AI Coding Tools वैल्युएबल दोस्त के रूप में उभरे हैं। यह AI Tools कोड लिख सकते हैं, समीक्षा कर सकते हैं और डिबग कर सकते हैं, हमें बस सामान्य मानवीय शब्दों का उपयोग करके यह समझाना है कि हमें उनसे क्या चाहिए।

इस आर्टिकल में हम 10 Best AI Coding Tools के बारे में बात करेंगे साथ ही उनकी विशेषताओं और कमियों को भी समझेंगे, जिससे न सिर्फ कोड लिखने में काफी समय बचाया जा सकता है बल्कि अपनी कोडिंग स्किल्स को एडवांस भी किया जा सकता है। 

AI Coding Tools के क्या फायदे हैं

पर्सनलाइज्ड शिक्षण: AI Coding Tools प्रत्येक छात्र की व्यक्तिगत सीखने की जरूरतों और स्पीड के हिसाब से कोड लिखने में मदद कर सकते हैं। इससे छात्र इस स्किल को अधिक प्रभावी ढंग से और कुशलता से सीखने में सफल हो सकते हैं। 

तत्काल प्रतिक्रिया: AI Coding Tools छात्रों को उनके कोड पर तत्काल प्रतिक्रिया प्रदान कर सकते हैं। इससे छात्रों को अपनी गलतियों को शीघ्रता से पहचानने और सुधारने में मदद मिल सकती है।

वास्तविक दुनिया के उदाहरण: AI Coding Tools छात्रों को उपयोग में आने वाले कोड के वास्तविक दुनिया के उदाहरण प्रदान कर सकते हैं। इससे छात्रों को यह समझने में मदद मिल सकती है कि वास्तविक दुनिया की समस्याओं को हल करने के लिए कोडिंग का उपयोग कैसे किया जाता है।

आसान बनाना: ये AI Coding Tools गेमिफिकेशन तत्वों का उपयोग करके कोडिंग सीखने को अधिक मजेदार और आकर्षक बना सकते हैं। इससे छात्रों को प्रेरित रहने और लगातार सीखते रहने में मदद मिल सकती है।

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AI Coding Tools नए छात्रों को कोडिंग सीखने में कैसे मदद कर सकते हैं?

AI कोड कम्पलीशन टूल्स: ये टूल छात्रों को टाइप करते समय कोड पूरा करने का सुझाव देते हैं, जो उन्हें अधिक तेज़ी से और सटीक रूप से कोड लिखने में मदद कर सकता है।

AI कोड जनरेशन टूल: ये टूल प्राकृतिक भाषा विवरणों के आधार पर कोड जेनेरेट कर सकते हैं, जो छात्रों को नई कोडिंग अवधारणाओं को सीखने और अधिक जटिल समस्याओं के लिए कोड लिखने में मदद कर सकते हैं।

AI कोड रिव्यु टूल: ये टूल छात्रों के कोड में संभावित एरर और कमियों की पहचान कर सकते हैं और चिह्नित कर सकते हैं, जिससे छात्रों को अपने कोड की गुणवत्ता में सुधार करने में मदद मिल सकती है।

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 Best 10 AI Coding Tools कौन से हैं

1. गिटहब कोपायलट (GitHub Copilot)

GitHub Copilot एक लोकप्रिय पेड कोड एडिटर एक्सटेंशन है जो आपके टाइप करते ही कोड पूर्णता, फ़ंक्शन और संपूर्ण फ़ाइलों का सुझाव देता है। यह OpenAI कोडेक्स द्वारा संचालित है, जो एक बड़ा भाषा मॉडल है जिसे कोड और टेक्स्ट के विशाल डेटासेट पर प्रशिक्षित किया गया है। कोपायलट का उपयोग Python, JavaScript, Java, C++ सहित विभिन्न प्रोग्रामिंग भाषाओं में किया जा सकता है।

इसमें अच्छा क्या है:

यह प्रोग्रामिंग भाषाओं की एक विस्तृत श्रृंखला को सपोर्ट करता है

यह ऐसा कोड जेनेरेट करता है जो अक्सर सटीक और कुशल होता है

यह लोकप्रिय कोड एडिटर के साथ एकीकृत हो सकता है

इसमें कमियां क्या हैं:

कभी-कभी गलत या अकुशल कोड जेनेरेट हो सकता है

कोड डुप्लिकेशन का कारण बन सकता है

कुछ व्यक्तियों के लिए महंगा हो सकता है

यहाँ चैक करें:गिटहब कोपायलट

2. टैबनाइन(Tabnine)

Tabnine एक अन्य पेड AI कोड कम्पलीशन टूल है जो विभिन्न लोकप्रिय कोड एडिटर के लिए उपलब्ध है। यह कोपायलट के समान ही है क्योंकि यह आपके टाइप करते ही कोड कम्पलीशन और फंक्शन्स का सुझाव देता है। हालाँकि, Tabnine को प्राकृतिक भाषा विवरणों से कोड स्निपेट और फ़ंक्शन जेनेरेट करने की क्षमता के लिए भी जाना जाता है।

इसमें अच्छा क्या है:

सटीक और प्रासंगिक कोड सुझाव प्रदान करता है

कोड स्निपेट और फ़ंक्शंस जेनेरेट कर सकते हैं

आपकी कोडिंग आदतों से सीखता है और समय के साथ इसमें सुधार होता है

इसमें कमियां क्या है:

सुझाव जेनेरेट करने में कभी-कभी धीमा हो सकता है

कम लोकप्रिय प्रोग्रामिंग भाषाओं के लिए यह उतना सटीक नहीं हो सकता है

कुछ व्यक्तियों के लिए महंगा हो सकता है

यहाँ चैक करें:Tabnine

3. कोडT5 (CodeT5)

CodeT5 Google AI द्वारा विकसित एक Free AI Coding Tool है। यह एक बड़ा भाषा मॉडल है जिसे कोड और टेक्स्ट के विशाल डेटासेट पर प्रशिक्षित किया गया है। CodeT5 का उपयोग विभिन्न प्रोग्रामिंग भाषाओं में कोड जेनेरेट करने, प्रोग्रामिंग भाषाओं के बीच कोड का अनुवाद करने और व्यापक और सूचनात्मक तरीके से कोडिंग प्रश्नों का उत्तर देने के लिए किया जा सकता है।

इसमें अच्छा क्या है:

विभिन्न प्रोग्रामिंग भाषाओं में कोड जेनेरेट कर सकता है

प्रोग्रामिंग भाषाओं के बीच कोड का अनुवाद कर सकते हैं

कोडिंग प्रश्नों का उत्तर व्यापक और जानकारीपूर्ण तरीके से दे सकते हैं

इसमें कमियां क्या है:

अभी भी विकासाधीन है और कभी-कभी गलत या अप्रभावी कोड जेनेरेट कर सकता है

कम लोकप्रिय प्रोग्रामिंग भाषाओं के लिए यह उतना सटीक नहीं हो सकता है

Google क्लाउड प्लेटफ़ॉर्म तक पहुंच की आवश्यकता है

यहाँ चैक करें:कोडT5

4. चैटजीपीटी (ChatGPT)

चैटजीपीटी ओपनAI द्वारा विकसित है और यह इस लिस्ट के सबसे लोकप्रिय Free AI Coding Tools में से एक है, हालाँकि इसका भी पेड वर्शन आता है पर बेसिक कोडिंग स्किल्स के लिए शायद आपको उसकी ज़रूरत न पड़े। ChatGPT कोड जेनेरेट करने के लिए, नए और अनुभवी प्रोग्रामर दोनों के लिए एक विस्तृत और व्यापक मार्गदर्शिका प्रदान करता है। चाहे आप नियमित कोडिंग कार्य, प्रोटोटाइपिंग, या रचनात्मक कोडिंग समाधानों की खोज में सहायता चाहते हों, चैटजीपीटी आपके सॉफ़्टवेयर डेवलपमेंट टूलकिट में एक मूल्यवान उपकरण हो सकता है।

इसमें अच्छा क्या है:

विभिन्न प्रोग्रामिंग भाषाओं में कोड जेनेरेट कर सकता है

कोडिंग प्रश्नों का उत्तर व्यापक और जानकारीपूर्ण तरीके से दे सकते हैं

उपयोग करने के लिए फ्री है

इसमें कमियां क्या है:

अभी भी विकासाधीन है और कभी-कभी गलत या अप्रभावी कोड जेनेरेट कर सकता है

कम लोकप्रिय प्रोग्रामिंग भाषाओं के लिए यह उतना सटीक नहीं हो सकता है

यहाँ चैक करें:चैटजीपीटी

5. कोडिगा (Codiga)

कोडिगा एक पेड AI Coding Tool है जो विभिन्न लोकप्रिय कोड एडिटर के लिए उपलब्ध है। यह CodeT5 और ChatGPT के समान है क्योंकि यह विभिन्न प्रोग्रामिंग भाषाओं में कोड जेनेरेट कर सकता है, प्रोग्रामिंग भाषाओं के बीच कोड का अनुवाद कर सकता है, और व्यापक और सूचनात्मक तरीके से कोडिंग प्रश्नों का उत्तर दे सकता है। हालाँकि, कोडिगा को उसकी गुणवत्ता और पठनीयता में सुधार के लिए कोड को रिफैक्टर करने की क्षमता के लिए भी जाना जाता है।

इसमें अच्छा क्या है:

विभिन्न प्रोग्रामिंग भाषाओं में कोड जेनेरेट कर सकता है

प्रोग्रामिंग भाषाओं के बीच कोड का अनुवाद कर सकते हैं

इसकी गुणवत्ता और पठनीयता में सुधार के लिए कोड को रिफैक्टर कर सकते हैं

इसमें कमियां क्या है:

अभी भी विकासाधीन है और कभी-कभी गलत या अप्रभावी कोड जेनेरेट कर सकता है

कम लोकप्रिय प्रोग्रामिंग भाषाओं के लिए यह उतना सटीक नहीं हो सकता है

प्रतिक्रियाएँ जेनेरेट करने में कभी-कभी ज्यादा समय लग सकता है

यहाँ चैक करें:कोडगा 

6.कोडस्ट्रीम (CodeStream)

कोडस्ट्रीम एक AI-संचालित कोड डिसकशन और सपोर्ट टूल है जो लोकप्रिय कोड एडिटर के साथ एकीकृत होता है। यह डेवलपर्स को वास्तविक समय में कोड पर डिसकशन, टिप्पणी और सपोर्ट के लिए इस्तेमाल किया जा सकता है। कोडस्ट्रीम अपनेआप डिसकशंस को कैप्चर करता है और उन्हें विशिष्ट कोड लाइनों से लिंक कर देता है, जिससे टीमों में काम करते समय कॉन्टेक्स्ट को फिर से देखना और समझना आसान हो जाता है।

इसमें अच्छा क्या है:

रियल टाइम कोड डिसकशन और सपोर्ट।

डिसकशंस को स्वचालित रूप से कैप्चर करना और कोड लाइनों से लिंक होना।

लोकप्रिय कोड एडिटर के साथ एकीकृत होता है।

इसमें कमियां क्या है:

कुछ सुविधाओं के लिए पेड मेम्बरशिप की आवश्यकता हो सकती है.

नए उपयोगकर्ताओं को इसे सीखने की ज़रूरत हो सकती है।

यहाँ चैक करें:कोडस्ट्रीम

7.गिटडक (GitDuck)

GitDuck डेवलपर्स के लिए फ्री और पेड दोनों ऑप्शंस के साथ उपलब्ध हैं यह एक ऐसा AI-संचालित सपोर्ट मंच है जो रियल टाइम में कोडिंग और स्क्रीन शेयर करने की अनुमति देता है। यह टीमों को एक इंटरैक्टिव और सपोर्टात्मक वातावरण प्रदान करते हुए दूर से एक साथ कोड करने में सक्षम बनाता है। अपनी AI-संचालित वीडियो रिकॉर्डिंग और बुकमार्किंग सुविधाओं के साथ, GitDuck डेवलपर्स के लिए ज्ञान साझा करना और एक-दूसरे से सीखना आसान बनाता है।

इसमें अच्छा क्या है:

रियल टाइम कोडिंग और स्क्रीन शेयरिंग 

AI-संचालित वीडियो रिकॉर्डिंग और बुकमार्किंग

दूरस्थ सपोर्ट और ज्ञान साझा करने की सुविधा

इसमें कमियां क्या है:

पेड सब्सक्रिप्शन में ही ज्यादा एडवांस फीचर्स होते हैं 

स्मूथ कोलब्रेशन के लिए अच्छे इंटरनेट कनेक्शन की आवश्यकता हो सकती है।

यहाँ चैक करें:gitduck

8. क्लिकअप AI (ClickUp AI)

ClickUp AI एक फ्री (व्यक्तिगत उपयोग के लिए) और पेड AI Coding Tool होने के साथ-साथ प्रोजेक्ट मैनेजमेंट प्लेटफ़ॉर्म के साथ एकीकृत है। इसका उपयोग विभिन्न प्रोग्रामिंग भाषाओं में कोड जेनेरेट करने, प्रोग्रामिंग भाषाओं के बीच कोड का अनुवाद करने और व्यापक और सूचनात्मक तरीके से कोडिंग प्रश्नों का उत्तर देने के लिए किया जा सकता है। ClickUp AI को आपकी विशिष्ट आवश्यकताओं के अनुसार भी अनुकूलित किया जा सकता है, जैसे कस्टम कोड जनरेशन टेम्प्लेट बनाना अदि।

इसमें अच्छा क्या है:

विभिन्न प्रोग्रामिंग भाषाओं में कोड जेनेरेट कर सकता है

कोडिंग प्रश्नों का उत्तर व्यापक और जानकारीपूर्ण तरीके से दे सकते हैं

आपकी विशिष्ट आवश्यकताओं के अनुसार अनुकूलित किया जा सकता है

इसमें कमियां क्या है:

अभी भी विकासाधीन है और कभी-कभी गलत या अप्रभावी कोड जेनेरेट कर सकता है

कम लोकप्रिय प्रोग्रामिंग भाषाओं के लिए यह उतना सटीक नहीं हो सकता है

कुछ व्यक्तियों के लिए महंगा हो सकता है

यहाँ चैक करें:clickUP

9. रिप्लिट घोस्टराइटर (Replit Ghostwriter)

रेप्लिट घोस्टराइटर, यह ऐसे AI Coding Tools की लिस्ट में आता है जिन्हें फ्री और पेड दोनों तरीके से यूज़ किया जा सकता है जो रेप्लिट ऑनलाइन आईडीई के साथ एकीकृत भी है। इसका उपयोग विभिन्न प्रोग्रामिंग भाषाओं में कोड जेनेरेट करने, प्रोग्रामिंग भाषाओं के बीच कोड का अनुवाद करने और व्यापक और सूचनात्मक तरीके से कोडिंग प्रश्नों का उत्तर देने के लिए किया जा सकता है। रेप्लिट घोस्टराइटर को एंड्रॉइड और आईओएस जैसे विशिष्ट प्लेटफार्मों और फ्रेमवर्क के लिए कोड जेनेरेट करने की क्षमता के लिए भी जाना जाता है।

इसमें अच्छा क्या है:

विभिन्न प्रोग्रामिंग भाषाओं में कोड जेनेरेट कर सकता है

प्रोग्रामिंग भाषाओं के बीच कोड का अनुवाद कर सकते हैं

रिप्लिट के ऑनलाइन आईडीई के साथ एकीकृत किया जा सकता है

इसमें कमियां क्या है:

अभी भी विकासाधीन है और कभी-कभी गलत या अप्रभावी कोड जेनेरेट कर सकता है

कम लोकप्रिय प्रोग्रामिंग भाषाओं के लिए यह उतना सटीक नहीं हो सकता है

यहाँ चैक करें: रिप्लिट घोस्टराइटर

10.सिंक (Snyk)

Snyk डेवलपर्स के लिए एक AI-संचालित सुरक्षा स्कैनिंग टूल है जो ओपन-सोर्स लाइब्रेरी और कंटेनर छवियों में कमजोरियों को पहचानने और ठीक करने में मदद करता है। यह लोकप्रिय डेवलपमेंट वर्कफ़्लो के साथ इंटेग्रटे होता है और कोड सुरक्षा में सुधार के लिए कार्रवाई योग्य इनसाइट्स प्रदान करता है। अपनी बुद्धिमान भेद्यता पहचान क्षमताओं के साथ, Snyk डेवलपर्स को अपनी परियोजनाओं में सुरक्षा मुद्दों को सक्रिय रूप से संबोधित करने में सक्षम बनाता है।

इसमें अच्छा क्या है:

ओपन-सोर्स लाइब्रेरीज़ में कमजोरियों की पहचान करता है।

डेवलपमेंट वर्कफ़्लो में आराम से इंटेग्रटे होता है।

कार्रवाई योग्य इनसाइट्स और कोड ठीक करने के लिए मार्गदर्शन प्रदान करता है।

इसमें कमियां क्या है:

फ्री वर्शन में लिमिटेड ऑप्शन हैं, एडवांस फीचर्स के लिए सदस्यता की आवश्यकता होती है।

बड़े कोडबेस को स्कैन करने में अधिक समय लग सकता है।

यहाँ चैक करें:snyk.io

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निष्कर्ष:

आपके लिए कौन से  AI Coding Tools सबसे अच्छा हैं यह आपकी विशिष्ट आवश्यकताओं पर निर्भर करेगा। यदि आप एक AI टूल की तलाश में हैं जो विभिन्न प्रोग्रामिंग भाषाओं में कोड जेनेरेट कर सके और कोडिंग प्रश्नों का उत्तर दे सके, तो GitHub Copilot, Tabnine, या CodeT5 अच्छे विकल्प हैं।

यदि आप एक ऐसा AI टूल तलाश रहे हैं जो आपके कोड की सुरक्षा को बेहतर बनाने में आपकी मदद कर सके, तो Snyk Code एक अच्छा विकल्प है। और यदि आप एक ऐसे AI टूल की तलाश में हैं जिसे आपकी विशिष्ट आवश्यकताओं के अनुसार अनुकूलित किया जा सके, तो ClickUp AI आपके लिए Best AI Coding Tool हो सकता है।

यह ध्यान रखना महत्वपूर्ण है कि सभी AI Tools अभी भी विकास के अधीन हैं और कभी-कभी गलत या अक्षम कोड जेनेरेट कर सकते हैं। AI Tools द्वारा जेनेरेट किसी भी कोड को बिलकुल सही मानकर उपयोग करने से पहले उसकी समीक्षा और परीक्षण करना महत्वपूर्ण है।

कुल मिलाकर, ऊपर दिए गए सभी AI Coding Tools उन छात्रों के लिए काफी फायदेमंद हो सकते हैं जो अभी बस कोड करना सीख ही रहे हैं। हालाँकि, यह ध्यान रखना भी महत्वपूर्ण है कि AI Tools ह्यूमन टीचर्स का रिप्लेसमेंट नहीं हैं। AI टूल का उपयोग पारंपरिक शिक्षण विधियों को पूरक और बेहतर बनाने के लिए किया जा सकता है, लेकिन उन्हें निर्देश के एकमात्र स्रोत के रूप में उपयोग नहीं किया जाना चाहिए।