AI सीखें: कोड करें
AI सीखें: कोड करें — आपके फ़ोन के लिए Python में AI कोर्स, कोड की पहली पंक्ति से लेकर LLMs तक
AI सीखें: कोड करें पूरी तरह शुरुआती लोगों, छात्रों और करियर बदलने वालों के लिए मुफ़्त iOS और Android AI कोर्स है, जो कोड की पहली पंक्ति से Python के ज़रिए artificial intelligence सिखाता है। 53 कोर्स आपको variables और loops से neural networks, computer vision और large language models तक ले जाते हैं। इसमें built-in code editor और AI Mentor भी है, जो tensor, gradient और overfitting जैसी अटकी हुई अवधारणाओं को कुछ ही सेकंड में समझाता है।
- कीमत
- मुफ़्त, Pro वैकल्पिक
- प्लैटफ़ॉर्म
- iOS और Android
- भाषाएँ
- 22
- आयु रेटिंग
- 4+
- आवश्यकताएँ
- iOS 15.1 या बाद का संस्करण
- App Store
- 3.4 ★ (5)
पहले coding सीखे बिना आप AI नहीं सीख सकते।
इस कोर्स की हर AI तकनीक — classifier, neural network या prompt pipeline — किसी भी और रूप में आने से पहले Python code होती है। यह ऐप भाषा को ऐसी सीढ़ी मानता है जिस पर चढ़कर आगे बढ़ना है, न कि ऐसी परेशानी जिसे छोड़ दिया जाए। इसी वजह से curriculum का पहला एक-तिहाई हिस्सा plain Python पर केंद्रित है, और तब तक कोई model train नहीं किया जाता।
यह क्या है
AI सीखें: कोड करें iOS और Android के लिए एक मुफ़्त education app है, जो Python programming language के ज़रिए artificial intelligence सिखाता है और यह मानकर चलता है कि आपको पहले से coding का कोई अनुभव नहीं है। इसके 53 कोर्स Python fundamentals और data handling से शुरू होकर classical machine learning, neural networks, computer vision और large language models तक जाते हैं। इसमें built-in code editor है, जहाँ आप code लिखकर चला सकते हैं और उसका output देख सकते हैं। साथ ही, AI Mentor आपके सामने आने वाली अवधारणाओं या errors से जुड़े सवालों के जवाब देता है।
ऐप के अंदर
यह कैसा दिखता है
कोर्स
Python के साथ AI कोर्स में क्या-क्या शामिल है
ऐप की अपनी कोर्स सूची से लिए गए 53 कोर्स और 200+ लेसन—पहले Python प्रोग्राम से लेकर लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स और retrieval-augmented generation तक।
Python Programming Foundations
Introduction to Programming, Python Basics, Conditionals and Iteration, Functions and Modular Programming, Data Structures, Object-Oriented Programming, File Handling, Error and Exception Handling, Advanced Python Features, Working with Libraries, Testing and Debugging, और Python for Automation — किसी भी AI-विशिष्ट सामग्री से पहले शुद्ध Python।
Data Handling for AI
Python for Data Science Essentials, Statistical Foundations for AI, Data Cleaning and Preprocessing, Exploratory Data Analysis, NumPy Deep Dive, Pandas Advanced Operations, Data Manipulation, Data Visualization, Regular Expressions for Text AI, Databases for AI Projects, और Web APIs and Data Collection for AI।
Classical Machine Learning
Introduction to Artificial Intelligence, Supervised Learning: Basic Algorithms, Advanced Supervised Learning, Support Vector Machines, Unsupervised Learning, Feature Engineering Techniques, Model Evaluation and Hyperparameter Tuning, Time Series Analysis and Forecasting, और Recommendation Systems।
Deep Learning और Computer Vision
Artificial Neural Networks, Transfer Learning with Keras and TensorFlow, Computer Vision with PyTorch, Image Processing, Generative AI: VAEs and GANs, Graph Neural Networks, Distributed Training and Large-Scale ML, Reinforcement Learning, और Advanced Reinforcement Learning।
NLP और Large Language Models
Natural Language Processing (NLP), Advanced NLP with Word Embeddings, Large Language Models with Python, और LangChain and RAG Systems — यह वह चरण है जहाँ पहले सीखे गए Python और डेटा कोर्स का इस्तेमाल ऐसी चीज़ बनाने में होता है जो टेक्स्ट पढ़ और लिख सके।
Shipping an AI Project
AI Project Structure and Git Workflow, Serving AI Models with FastAPI, MLOps Fundamentals, AI Model Deployment at Scale, AI Systems Architecture and Design, Responsible AI and Explainability, Preparing for AI with Python, और Applications of AI।
यह कैसे काम करता है
कोर्स Python से AI तक कैसे पहुँचता है
53 courses को एक निश्चित क्रम में रखने की वजह है: हर अगला चरण उससे पहले वाले चरण पर निर्भर करता है। इसलिए हर session syllabus में इधर-उधर छलाँग लगाने के बजाय ठीक वहीं से शुरू होता है जहाँ पिछला session समाप्त हुआ था।
पहले real Python लिखें
शुरुआती courses plain programming पर आधारित हैं — variables, loops, functions, data structures और object-oriented code — और इनमें अभी AI से जुड़ी कोई खास चीज़ नहीं होती। Curriculum की हर बाद की technique इसी आधार पर बनी है, इसलिए यह वैकल्पिक scaffolding नहीं है।
Data को व्यवस्थित करना सीखें, फिर model train करें
Data cleaning, NumPy और pandas के बाद classical machine learning: supervised और unsupervised algorithms, feature engineering और model evaluation। Built-in editor में code लिखते ही वह run हो जाता है, इसलिए training script का output ऐसी चीज़ है जिसे आप देखते हैं, केवल कल्पना नहीं करते।
Neural networks तक पहुँचें और समझें कि यह कब टूटता है
Deep learning, computer vision और large language models इस learning path को पूरा करते हैं। जब कोई term या error समझ में न आए — “tensor क्या है”, “मेरा model overfitting क्यों कर रहा है” — तो AI Mentor कुछ ही सेकंड में आसान भाषा में examples के साथ जवाब देता है। Weekly Code Challenge इन्हीं concepts को दूसरे learners के साथ दोबारा अभ्यास करने का मौका देता है।
इसमें क्या है
ऐप के साथ क्या मिलता है
53
Courses, Python से LLMs तक
Python basics और data structures से शुरुआत करते हुए statistics, NumPy और pandas, classical machine learning, neural networks और computer vision से होते हुए large language models, LangChain और RAG systems तक।
200+
छोटे-छोटे lessons
हर lesson में आसान भाषा में दी गई संक्षिप्त theory के साथ hands-on exercise होती है, जिसे lecture के लंबे session के बजाय coffee break में पूरा करने के हिसाब से तैयार किया गया है।
AI
AI Mentor
किसी concept या error message के बारे में पूछें — “मेरा model overfitting क्यों कर रहा है”, “gradient descent को आसान भाषा में समझाइए” — और किसी भी स्तर पर कुछ ही सेकंड में examples के साथ स्पष्ट उत्तर पाएँ।
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Built-in code editor
Coding exercises फ़ोन के editor में चलती हैं: code type करें, उसे run करें और output देखें। गलत answer पर रुकने के बजाय आप Mentor से उसके बारे में पूछ सकते हैं।
1/wk
Weekly Code Challenge
हर हफ़्ते एक problem, जिसे हल करके दुनिया भर के learners के results से compare किया जा सकता है — ऐसा अभ्यास जो course पूरा होने के बाद भी आपको वापस आने के लिए प्रेरित करता रहता है।
Cert
पूरा करने का certificate
Final exam पास करें और completion certificate पाएँ, जिसे आप CV या LinkedIn पर दिखा सकते हैं। इसके अलावा हर topic के बाद quizzes और coding challenges भी मिलते हैं।
पृष्ठभूमि
शून्य से AI code लिखने तक पहुँचने के लिए क्या करना पड़ता है?
Artificial intelligence मुख्य रूप से ऐसा software है, जिसे किसी व्यक्ति द्वारा हाथ से लिखे गए नियमों का पालन करने के बजाय data में patterns खोजने के लिए बनाया जाता है। वहाँ तक पहुँचने के लिए शुरुआत से तीन चरण क्रम से पूरे करने होते हैं: real programs पढ़ने और लिखने लायक Python, model जिस data से सीखेगा उसे साफ़ और व्यवस्थित करने लायक data handling, और फिर modelling techniques — पहले classical machine learning, उसके बाद neural networks और language models। सीधे तीसरे चरण पर पहुँचने की कोशिश करने पर अधिकांश self-taught AI प्रयास ऐसे error पर रुक जाते हैं, जिसे कोई समझाता नहीं।
Machine learningमुख्य विचार
नियमों को हाथ से code करने के बजाय, आप किसी program को बहुत-से labelled examples दिखाते हैं और वह उन्हें जोड़ने वाला pattern स्वयं खोज लेता है। Spam filters, recommendations और आज AI कहलाने वाली लगभग हर चीज़ इसी तरह बनाई जाती है, और इसे किसी भी दूसरी language की तुलना में Python में अधिक इस्तेमाल किया जाता है।
Neural networkमुख्य tool
सरल numeric layers का एक stack, जो एक-दूसरे को values भेजता है। Training के दौरान हर layer को तब तक adjust किया जाता है, जब तक output उपयोगी न हो जाए। TensorFlow और PyTorch जैसी libraries खास तौर पर Python में इन्हें बनाने और train करने के लिए मौजूद हैं, ताकि आपको maths हाथ से न लिखनी पड़े।
Overfittingपहला असली जाल
ऐसा model जिसने अपने training examples याद कर लिए हों, उनके पीछे का pattern सीखने के बजाय — वह देखे गए data पर अच्छा score करता है और अनदेखे data पर खराब। इसे पहचानना और ठीक करना इस course में सीखी जाने वाली शुरुआती वास्तविक-world debugging skills में से एक है।
Large language modelLLM
बहुत बड़ी मात्रा में text पर train किया गया neural network, जो अगला word predict करता है। यही एक क्षमता LangChain और RAG से बनाए गए tools को सवालों के जवाब देने, documents का सारांश बनाने और code लिखने में सक्षम बनाती है। यह curriculum का आखिरी चरण है, पहला नहीं।
उपयुक्तता
यह किन लोगों के लिए है — और किनके लिए नहीं
आपके लिए सही है, अगर आप
- आपकी कोडिंग की पृष्ठभूमि बहुत कम है या बिल्कुल नहीं है और आप AI को Python से शुरू करके समझना चाहते हैं, बिना यह मान लिए कि आपको पहले से सब आता है
- आप केवल यह पढ़ना नहीं चाहते कि मॉडल क्या करता है, बल्कि फोन पर सचमुच मॉडल को ट्रेन और रन करना चाहते हैं
- आप ऐसे छात्र हैं जो कक्षाओं के साथ अतिरिक्त Python और ML अभ्यास चाहते हैं, या डेटा साइंस में करियर बदलने की तैयारी कर रहे हैं
- आप अक्सर किसी टर्म या स्टैक ट्रेस पर अटक जाते हैं और फ़ोरम खोजने के बजाय AI Mentor से जवाब चाहते हैं
- आप चाहते हैं कि यह मार्ग लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स और RAG तक पहुँचे, क्लासिकल मशीन लर्निंग पर रुक न जाए
आपके लिए सही टूल नहीं है, अगर आप
- आप Python पहले से अच्छी तरह जानते हैं और भाषा की बुनियादी बातों को छोड़कर केवल मशीन-लर्निंग या डीप-लर्निंग संदर्भ सामग्री चाहते हैं
- आप हर चीज़ मुफ़्त होने की उम्मीद करते हैं: पहला कोर्स मुफ़्त है और इसमें AI Mentor की दैनिक सीमा मिलती है, जबकि Pro बाकी सभी कोर्स अनलॉक करता है
- आपको असली GPU हार्डवेयर पर बड़े मॉडल ट्रेन करने हैं — ऐप तकनीकें सिखाता है, ट्रेनिंग क्लस्टर उपलब्ध नहीं कराता
- आपको मान्यता प्राप्त योग्यता चाहिए — यह प्रमाणपत्र कोर्स पूरा करने का प्रमाणपत्र है, डिग्री नहीं
सवाल
अक्सर पूछे जाने वाले सवाल
क्या इस ऐप से AI सीखने से पहले मुझे Python आना ज़रूरी है?
नहीं। AI सीखें: कोड करें किसी भी AI-विशिष्ट कोर्स से पहले सामान्य Python प्रोग्रामिंग—वेरिएबल, लूप, फ़ंक्शन और डेटा स्ट्रक्चर—से शुरुआत करता है, यह मानकर कि आपने पहले कभी कोड नहीं लिखा है। 53 कोर्स में से लगभग पहला एक-तिहाई भाषा की बुनियादी बातों पर है। यही वजह है कि इसके बाद आने वाले मशीन-लर्निंग कोर्स जादू जैसे नहीं लगते, बल्कि समझ में आते हैं।
AI सीखने का वास्तविक क्रम क्या है: न्यूरल नेटवर्क्स से पहले क्या आता है?
सबसे पहले Python की बुनियादी बातें, फिर NumPy, pandas और बुनियादी सांख्यिकी के साथ डेटा हैंडलिंग, और उसके बाद क्लासिकल मशीन लर्निंग—सुपरवाइज़्ड और अनसुपरवाइज़्ड एल्गोरिदम, फ़ीचर इंजीनियरिंग और मॉडल मूल्यांकन। न्यूरल नेटवर्क्स, कंप्यूटर विज़न और लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स सबसे आख़िरी चरण में आते हैं और उनसे पहले सीखी गई हर चीज़ पर आधारित होते हैं। ऐप की कोर्स सूची इसी क्रम का पालन करती है, बजाय इसके कि आपको जल्दी ही डीप लर्निंग पर जाने दे।
AI सीखें: कोड करें किसके लिए है?
AI सीखें: कोड करें उन बिल्कुल शुरुआती लोगों के लिए बनाया गया है जो आर्टिफ़िशियल इंटेलिजेंस के बारे में उत्सुक हैं, उन छात्रों के लिए जो कक्षाओं के साथ अतिरिक्त Python और मशीन लर्निंग अभ्यास चाहते हैं, डेटा साइंस कौशल विकसित कर रहे करियर बदलने वालों के लिए, और ऐसे डेवलपर्स के लिए जो डीप लर्निंग और LLM का व्यवस्थित रिफ़्रेशर चाहते हैं। किसी अनुभव की आवश्यकता नहीं है, क्योंकि पहला कोर्स शून्य से शुरू होता है।
ओवरफिटिंग क्या है और AI Mentor से इसके बारे में इतनी बार क्यों पूछा जाता है?
ओवरफिटिंग तब होती है जब कोई मॉडल सामान्य पैटर्न सीखने के बजाय अपने ट्रेनिंग उदाहरणों को याद कर लेता है—पहले देखे गए डेटा पर वह सटीक दिखाई देता है, लेकिन किसी भी नए डेटा पर बिखर जाता है। यह उन पहली वास्तविक डिबगिंग समस्याओं में से एक है जिनका सामना शुरुआती लोग वास्तविक मॉडल ट्रेन करना शुरू करने के बाद करते हैं, केवल उनके बारे में पढ़ते समय नहीं। इसलिए ऐप में यह AI Mentor से पूछे जाने वाला आम सवाल है, कोई दुर्लभ सवाल नहीं।
क्या मैं फोन पर AI कोड लिख और चला सकता हूँ, या मुझे लैपटॉप और GPU की ज़रूरत होगी?
कोर्स के कोडिंग अभ्यास ऐप के बिल्ट-इन एडिटर में चलते हैं: आप कोड टाइप करते हैं, उसे चलाते हैं और तुरंत आउटपुट देखते हैं। इस तरह आप स्थिर उदाहरण पढ़ने के बजाय असली कोड पर अभ्यास करते हैं। जब आप कोर्स अभ्यासों से आगे बढ़कर प्रोडक्शन स्तर पर बड़े मॉडल ट्रेन करने लगते हैं, तब GPU हार्डवेयर वाला लैपटॉप ज़रूरी हो जाता है—और यह किसी लर्निंग ऐप के दायरे से बाहर है।
कोर्स कितनी दूर तक जाता है: क्या इसमें लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स भी शामिल हैं?
हाँ। क्लासिकल मशीन लर्निंग और न्यूरल नेटवर्क्स के बाद यह मार्ग natural language processing, word embeddings और फिर विशेष रूप से लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स को कवर करता है: Large Language Models with Python कोर्स और LangChain and RAG Systems का कोर्स। यही वह तरीका है जिससे किसी LLM को आपके अपने डेटा से जोड़ा जाता है, ताकि वह उसके बारे में सवालों के जवाब दे सके।
शून्य से बुनियादी AI कोड लिखने तक पहुँचने में कितना समय लगता है?
कुल घंटों से ज़्यादा निरंतरता मायने रखती है। रोज़ के छोटे लेसन पूरे करते हुए, अधिकांश शुरुआती लोग कुछ हफ़्तों में एक सरल क्लासिफ़ायर लिख और चला सकते हैं—इसके लिए Python की बुनियादी बातें और शुरुआती मशीन-लर्निंग कोर्स पूरे करने होते हैं। आगे आने वाले न्यूरल-नेटवर्क और LLM कोर्स में अधिक समय लगता है और उन्हें दोबारा देखने के लिए बनाया गया है। ऐप में स्ट्रीक और रिमाइंडर इसी दैनिक लय को ध्यान में रखकर बनाए गए हैं, न कि एक ही लंबे सत्र के लिए।
क्या AI सीखें: कोड करें मुफ़्त है?
ऐप को App Store और Google Play से मुफ़्त डाउनलोड किया जा सकता है। पहला कोर्स मुफ़्त है और इसमें AI Mentor के सवालों की दैनिक सीमा मिलती है, इसलिए आप कोई निर्णय लेने से पहले वास्तविक Python लेसन पूरे करके देख सकते हैं। Pro सशुल्क अपग्रेड है: यह मशीन-लर्निंग और LLM सामग्री सहित हर कोर्स अनलॉक करता है, विज्ञापन हटाता है और AI Mentor को असीमित बनाता है।
क्या यह ऑफ़लाइन, भूमिगत ट्रेन या विमान में काम करता है?
इसे पूरी तरह कनेक्शन न होने के बजाय अस्थिर कनेक्शन के लिए बनाया गया है। लेसन तेज़ी से लोड होते हैं और कनेक्शन बार-बार टूटने पर भी काम करते रहते हैं, जो अधिकांश यात्राओं के लिए पर्याप्त है। AI Mentor को वास्तव में कनेक्शन की आवश्यकता होती है, क्योंकि वह आपके सवालों के जवाब लाइव देता है, फोन में संग्रहित किसी सामग्री से नहीं।
यह किन प्लेटफ़ॉर्म और भाषाओं को सपोर्ट करता है?
AI सीखें: कोड करें App Store के ज़रिए iOS और Google Play के ज़रिए Android पर चलता है, और ऐप खुद 22 भाषाओं में उपलब्ध है। इसकी सामग्री रेटिंग 4+ है। यह CoddyKit का हिस्सा है, जो 40 से अधिक कोडिंग ऐप्स का परिवार है।
शुरू करें
अपनी पहली Python लाइन लिखें, फिर अपना पहला मॉडल
iOS और Android पर 22 भाषाओं में मुफ़्त शुरुआत करें।
CoddyKit की ओर से और
iOS और Android पर उपलब्ध है।