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AI Engineering Academy

LLM के साथ उत्पादन-स्तर की AI प्रणालियाँ बनाइए। OpenAI API, वेक्टर डेटाबेस, RAG पाइपलाइन, फ़ंक्शन कॉलिंग, MCP और बहु-एजेंट समन्वय में निपुण बनिए।. CoddyKit का सीखने का मार्ग, जिसमें 30 छोटे पाठ्यक्रम और 120 संवादात्मक पाठ हैं, साथ ही 24/7 एआई शिक्षक भी आपके साथ है।

पाठ्यक्रम
30
पाठ
120
संवादात्मक चरण
1,560
शुरुआत निःशुल्क
पाठ्यक्रम 1
पाठ्यक्रम

इस मार्ग में 30 पाठ्यक्रम

सीखने के क्रम में AI Engineering Academy मार्ग के सभी पाठ्यक्रम। पहला मुफ़्त है।

1

A14 पाठमुफ़्त

बड़े भाषा मॉडलों के आर्किटेक्चर और क्षमताओं को वैचारिक स्तर पर समझें। जानें कि ट्रांसफ़ॉर्मर, अटेंशन तंत्र और प्रशिक्षण डेटा आधुनिक कृत्रिम बुद्धिमत्ता को कैसे आकार देते हैं। जानें कि LLM क्या कर सकत…

  1. 1ऑटोकम्प्लीट से ChatGPT तक
  2. 2ट्रांसफ़ॉर्मर और अटेंशन को सरल भाषा में समझना
  3. 3LLMs को कैसे प्रशिक्षित किया जाता है
  4. +1 और
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2

A14 पाठPRO

अपना Python परिवेश तैयार कीजिए और OpenAI को अपनी पहली वास्तविक API कॉल कीजिए। चैट पूर्णता एंडपॉइंट सीखिए, अनुरोध और उत्तर की संरचना समझिए और त्रुटियों को सहजता से संभालिए। अंत तक आपके पास LLM से बातच…

  1. 1अपना Python वातावरण तैयार करना
  2. 2Chat Completions एंडपॉइंट
  3. 3पैरामीटरों से मॉडल के व्यवहार को नियंत्रित करना
  4. +1 और
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3

A14 पाठPRO

ऐसे प्रभावी प्रॉम्प्ट लिखने के मूल सिद्धांत सीखिए, जो विश्वसनीय रूप से आपकी आवश्यक आउटपुट तैयार करें। शून्य-उदाहरण, कुछ-उदाहरण और विचार-श्रृंखला तकनीकों में निपुण बनिए। संरचित प्रॉम्प्ट प्रारूपों से…

  1. 1ज़ीरो-शॉट और फ़्यू-शॉट प्रॉम्प्टिंग
  2. 2चेन-ऑफ़-थॉट और चरण-दर-चरण तर्क
  3. 3सिस्टम प्रॉम्प्ट और व्यक्तित्व परिभाषा
  4. +1 और
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4

A14 पाठPRO

समझिए कि LLM टोकन के माध्यम से पाठ को कैसे संसाधित करते हैं और संदर्भ विंडो यह कैसे सीमित करती है कि मॉडल एक समय में कितना विचार कर सकता है। API लागत का अनुमान लगाना और उसे नियंत्रित करना सीखिए, ताकि…

  1. 1टोकन क्या होता है
  2. 2संदर्भ विंडो: आकार और प्रभाव
  3. 3API लागत की गणना और पूर्वानुमान
  4. +1 और
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5

A14 पाठPRO

LLM से मशीन-पठनीय JSON लौटवाइए, जिसे आपका एप्लिकेशन विश्वसनीय रूप से पार्स कर सके। OpenAI का JSON मोड, Pydantic स्कीमा के साथ संरचित आउटपुट और सत्यापन प्रारूप सीखिए। नाजुक स्ट्रिंग-पार्सिंग कोड लिखना…

  1. 1JSON मोड और response_format
  2. 2Pydantic के साथ संरचित आउटपुट
  3. 3असंरचित टेक्स्ट से डेटा निकालना
  4. +1 और
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6

A24 पाठPRO

जानिए कि टेक्स्ट एम्बेडिंग शब्दों और वाक्यों को ऐसे संख्यात्मक वेक्टर में बदलती हैं, जो अर्थगत अर्थ को दर्शाते हैं। OpenAI API से एम्बेडिंग बनाना और उनका उपयोग समानता खोज, समूहकरण तथा वर्गीकरण के लिए…

  1. 1वेक्टर एम्बेडिंग क्या होते हैं
  2. 2OpenAI के साथ एम्बेडिंग बनाना
  3. 3NumPy के साथ सिमेंटिक खोज
  4. +1 और
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7

A24 पाठPRO

मेमोरी-आधारित समानता खोज से आगे बढ़कर उत्पादन-तैयार डेटाबेस में लाखों वेक्टर संग्रहीत कीजिए। Pinecone और pgvector तैयार करना, दस्तावेज़ों का अनुक्रमण करना और बड़े पैमाने पर निकटतम पड़ोसी की अनुमानित…

  1. 1आपको वेक्टर डेटाबेस की आवश्यकता क्यों है
  2. 2Pinecone के साथ शुरुआत
  3. 3pgvector: PostgreSQL में एम्बेडिंग
  4. +1 और
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8

A24 पाठPRO

समझिए कि RAG क्यों मौजूद है और यह शुद्ध LLM की ज्ञान-समाप्ति तथा मनगढ़ंत उत्तरों की समस्याओं को कैसे हल करता है। पहले-पुनर्प्राप्ति-फिर-जनरेशन प्रारूप सीखिए और देखिए कि हर घटक दूसरे से कैसे जुड़ता है…

  1. 1RAG किस समस्या का समाधान करता है
  2. 2RAG आर्किटेक्चर: इंडेक्सिंग और पुनर्प्राप्ति
  3. 3संवर्धित प्रॉम्प्ट तैयार करना
  4. +1 और
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9

A24 पाठPRO

Python में शुरू से अंत तक एक कार्यशील RAG प्रणाली बनाइए। PDF दस्तावेज़ ग्रहण कीजिए, उन्हें खंडों में बाँटकर एम्बेड कीजिए, वेक्टर को डेटाबेस में संग्रहीत कीजिए, उपयोगकर्ता की क्वेरी के लिए प्रासंगिक ख…

  1. 1दस्तावेज़ लोड करना और टेक्स्ट निकालना
  2. 2खंड बनाने की रणनीतियाँ: स्थिर बनाम वाक्य बनाम पुनरावर्ती
  3. 3इंडेक्सिंग: खंडों को एम्बेड और संग्रहित करना
  4. +1 और
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10

A24 पाठPRO

जानिए कि आपकी RAG pipeline वास्तव में काम कर रही है या नहीं, इसे कैसे मापा जाए। सटीकता और पुनर्प्राप्ति जैसे पुनर्प्राप्ति मापदंड, विश्वसनीयता और प्रासंगिकता जैसे जनरेशन मापदंड लागू कीजिए और स्वचालित…

  1. 1RAG में मूल्यांकन क्यों महत्त्वपूर्ण है
  2. 2पुनर्प्राप्ति मेट्रिक्स: हिट रेट, MRR और NDCG
  3. 3निर्माण मेट्रिक्स: विश्वसनीयता और उत्तर की प्रासंगिकता
  4. +1 और
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11

B14 पाठPRO

पुनःप्रयोग योग्य घटकों से LLM pipeline तैयार करने के लिए LangChain की LCEL (LangChain Expression Language) में निपुण बनिए। Runnable interface सीखिए, क्रमिक और शाखायुक्त श्रृंखलाएँ बनाइए और समझिए कि L…

  1. 1LangChain आर्किटेक्चर और मुख्य अमूर्तीकरण
  2. 2LCEL के साथ चेन बनाना
  3. 3शाखाबद्ध और समानांतर चेन
  4. +1 और
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12

B14 पाठPRO

अपने LangChain एप्लिकेशन में स्थायी मेमोरी जोड़िए, ताकि कई चरणों में बातचीत सुसंगत बनी रहे। अलग-अलग मेमोरी रणनीतियाँ सीखिए, चैट इतिहास को डेटाबेस में संग्रहीत कीजिए और संदर्भ बनाए रखने तथा टोकन लागत…

  1. 1स्टेटलेस LLMs को बाहरी मेमोरी की आवश्यकता क्यों होती है
  2. 2बफ़र और विंडो मेमोरी
  3. 3सारांश मेमोरी और टोकन-जागरूक संक्षेपण
  4. +1 और
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13

B14 पाठPRO

ऐसे एजेंट बनाइए जो यह तर्क कर सकें कि अगला कौन-सा टूल चलाना है, क्रियाएँ निष्पादित करें, परिणाम देखें और कार्य पूरा होने तक दोहराते रहें। ReAct (Reasoning + Acting) ढाँचा समझिए और ऐसे एजेंट लागू कीजि…

  1. 1ReAct ढाँचा: सोचना, कार्य करना, निरीक्षण करना
  2. 2अपने Agent के लिए टूल परिभाषित करना
  3. 3LangChain के साथ ReAct Agent बनाना
  4. +1 और
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14

B14 पाठPRO

प्राकृतिक भाषा से संरचित डेटा विश्वसनीय रूप से निकालने और एप्लिकेशन तर्क सक्रिय करने के लिए OpenAI की मूल फ़ंक्शन कॉलिंग सुविधा का उपयोग कीजिए। फ़ंक्शन स्कीमा परिभाषित करना, समानांतर फ़ंक्शन कॉल संभा…

  1. 1एपीआई के लिए फ़ंक्शन स्कीमा परिभाषित करना
  2. 2अपने अनुप्रयोग में टूल कॉल संसाधित करना
  3. 3समानांतर फ़ंक्शन कॉलिंग
  4. +1 और
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B14 पाठPRO

Model Context Protocol सीखें—यह एक खुला मानक है, जो LLM को बाहरी टूल, डेटाबेस और सेवाओं से सुरक्षित रूप से जोड़ता है। Python में MCP सर्वर बनाएँ, संसाधनों और टूल को उपलब्ध कराएँ और कृत्रिम बुद्धिमत्त…

  1. 1MCP क्या है और यह महत्वपूर्ण क्यों है
  2. 2अपना पहला MCP सर्वर बनाना
  3. 3MCP के ज़रिए डेटाबेस संसाधन उपलब्ध कराना
  4. +1 और
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B14 पाठPRO

साधारण निश्चित-आकार के खंड-विभाजन से आगे बढ़कर ऐसी उन्नत रणनीतियाँ लागू कीजिए, जो अर्थगत सुसंगति बनाए रखें और पुनर्प्राप्ति की सटीकता बढ़ाएँ। मूल-शिशु खंड-विभाजन, अर्थगत खंड-विभाजन और PDF, कोड तथा HT…

  1. 1सरल खंड-विभाजन से पुनर्प्राप्ति को नुकसान क्यों होता है
  2. 2एम्बेडिंग समानता के साथ अर्थपरक खंड-विभाजन
  3. 3पैरेंट-चाइल्ड और छोटे-से-बड़े पुनर्प्राप्ति
  4. +1 और
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B14 पाठPRO

अर्थगत अर्थ और सटीक शब्द-मिलान दोनों प्राप्त करने के लिए सघन वेक्टर खोज को विरल कीवर्ड खोज के साथ जोड़िए। BM25, पारस्परिक रैंक संलयन और Elasticsearch, pgvector तथा Pinecone में हाइब्रिड खोज लागू करना…

  1. 1सघन बनाम विरल पुनर्प्राप्ति: समझौते
  2. 2BM25 कीवर्ड खोज लागू करना
  3. 3स्कोर मिलाने के लिए पारस्परिक रैंक संलयन
  4. +1 और
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18

B14 पाठPRO

क्रॉस-एनकोडर मॉडल से शुरुआती पुनर्प्राप्ति परिणामों का क्रम बदलने वाला पुनः-रैंकिंग चरण जोड़कर RAG की सटीकता बढ़ाइए। बहु-चरणीय पुनर्प्राप्ति pipeline, संदर्भात्मक संपीड़न और उच्च-सटीकता परिणामों के ल…

  1. 1दो-चरणीय पुनर्प्राप्ति क्यों काम करती है
  2. 2Cohere और BGE के साथ क्रॉस-एन्कोडर पुनः-रैंकिंग
  3. 3संदर्भपरक संपीड़न और प्रासंगिकता फ़िल्टरिंग
  4. +1 और
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19

B14 पाठPRO

ऐसे प्रतिक्रियाशील कृत्रिम बुद्धिमत्ता अनुप्रयोग बनाएँ, जो पूरी प्रतिक्रिया की प्रतीक्षा करने के बजाय API से स्ट्रीम होते ही टोकन प्रदर्शित करें। स्ट्रीमिंग API, सर्वर-सेंट इवेंट, एसिंक्रोनस Python प…

  1. 1टोकन स्ट्रीमिंग को समझना
  2. 2Python SDK से स्ट्रीम का उपयोग करना
  3. 3Server-Sent Events के साथ FastAPI में स्ट्रीमिंग
  4. +1 और
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20

B14 पाठPRO

अपने LLM पाइपलाइन के कई स्तरों पर कैशिंग लागू करके API लागत और विलंबता को उल्लेखनीय रूप से घटाएँ। सटीक और सिमैंटिक कैशिंग, प्रॉम्प्ट प्रीफ़िक्स कैशिंग और बैचिंग रणनीतियाँ सीखें, जो आपके कृत्रिम बुद्ध…

  1. 1Redis के साथ सटीक कैशिंग
  2. 2एम्बेडिंग के साथ अर्थपरक कैशिंग
  3. 3OpenAI प्रॉम्प्ट प्रीफ़िक्स कैशिंग
  4. +1 और
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21

B24 पाठPRO

ऐसी प्रणालियाँ डिज़ाइन करें जिनमें कई विशिष्ट कृत्रिम बुद्धिमत्ता एजेंट मिलकर जटिल कार्य हल करें, जिन्हें कोई एक एजेंट अकेले नहीं कर सकता। LangGraph के साथ ऑर्केस्ट्रेशन पैटर्न, एजेंट संचार प्रोटोकॉल…

  1. 1एकल एजेंटों की सीमाएँ क्यों सामने आती हैं
  2. 2ऑर्केस्ट्रेटर-सबएजेंट पैटर्न
  3. 3LangGraph के साथ बहु-एजेंट पाइपलाइन बनाना
  4. +1 और
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22

B24 पाठPRO

ऐसा एजेंट बनाइए जो Python कोड लिखे, उसे पृथक परिवेश में चलाए, आउटपुट पढ़े, त्रुटियाँ ठीक करे और कार्य पूरा होने तक दोहराता रहे। सुरक्षित कोड निष्पादन, Docker के साथ पृथक्करण और डेटा विश्लेषण तथा स्वच…

  1. 1कोड निष्पादन लूप
  2. 2Docker और RestrictedPython के साथ सैंडबॉक्सिंग
  3. 3निष्पादन चरणों के दौरान स्थिति प्रबंधन
  4. +1 और
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23

B24 पाठPRO

संरचित ट्रेसिंग, logging और निगरानी से अपने LLM एप्लिकेशन के हर चरण की गहरी दृश्यता प्राप्त कीजिए। LLM के लिए LangSmith, Langfuse और OpenTelemetry सीखिए, हर चरण की विलंबता तथा टोकन उपयोग पर नज़र रखिए…

  1. 1LLM ऐप्स में डीबग करना कठिन क्यों है
  2. 2LangSmith के साथ ट्रेसिंग
  3. 3मॉडल-निरपेक्ष निरीक्षण के लिए Langfuse
  4. +1 और
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24

B24 पाठPRO

LLM-आधारित एप्लिकेशन को प्रभावित करने वाले विशिष्ट सुरक्षा खतरों को समझिए और उनसे बचाव कीजिए। प्रॉम्प्ट इंजेक्शन हमले, सुरक्षा-जाल तोड़ना और एजेंट के माध्यम से डेटा बाहर निकालना सीखिए तथा इनपुट सत्या…

  1. 1प्रॉम्प्ट इंजेक्शन हमलों का वर्गीकरण
  2. 2RAG प्रणालियों में इंजेक्शन से बचाव
  3. 3एजेंट के उपकरणों की पहुँच सुरक्षित करना
  4. +1 और
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B24 पाठPRO

सैकड़ों GPU की आवश्यकता के बिना LoRA (Low-Rank Adaptation) का उपयोग करके पहले से प्रशिक्षित भाषा मॉडल को अपने विशिष्ट क्षेत्र के अनुसार ढालिए। जानिए कि सूक्ष्म-प्रशिक्षण कब प्रॉम्प्टिंग से बेहतर होता…

  1. 1प्रॉम्प्टिंग से फ़ाइन-ट्यूनिंग कब बेहतर होती है
  2. 2उच्च-गुणवत्ता प्रशिक्षण डेटासेट तैयार करना
  3. 3Hugging Face PEFT के साथ LoRA फ़ाइन-ट्यूनिंग
  4. +1 और
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B24 पाठPRO

हज़ारों दस्तावेज़ों, ईमेल, अनुबंधों और वेब पृष्ठों से विश्वसनीय रूप से संरचित जानकारी निकालने वाली उत्पादन pipeline बनाइए। Instructor, Outlines और बैच निष्कर्षण प्रारूप सीखिए, जो बड़े पैमाने पर स्कीम…

  1. 1Instructor: Pydantic के साथ टाइपयुक्त निष्कर्षण
  2. 2अपूर्ण और अनुपलब्ध डेटा संभालना
  3. 3अतुल्यकालिकता और कतारों के साथ बैच संसाधन
  4. +1 और
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B24 पाठPRO

वास्तविक प्रोडक्शन लोड में तेज़ और विश्वसनीय बने रहने वाले LLM अनुप्रयोग परिनियोजित करें। कई API कुंजियों में लोड बैलेंसिंग, फ़ॉलबैक प्रदाता, सर्किट ब्रेकर, टाइमआउट बजट और गैर-नियतात्मक कृत्रिम बुद्ध…

  1. 1LLM विलंबता मापना: TTFT और TPOT
  2. 2लोड संतुलन और बहु-कुंजी रणनीतियाँ
  3. 3वैकल्पिक प्रदाता और सर्किट ब्रेकर
  4. +1 और
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B24 पाठPRO

बड़े पैमाने पर अन्य LLM के आउटपुट की गुणवत्ता का मूल्यांकन करने के लिए शक्तिशाली LLM को स्वचालित निर्णायक के रूप में उपयोग कीजिए। LLM-as-judge प्रारूप सीखिए, युग्म-आधारित और अंक-आधारित मूल्यांकन लागू…

  1. 1LLM-न्यायाधीश पैटर्न
  2. 2बिंदुवार और युग्मवार मूल्यांकन
  3. 3न्यायाधीश मॉडलों का मनुष्यों के अनुसार अंशांकन
  4. +1 और
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29

B24 पाठPRO

ऐसे एजेंट डिज़ाइन कीजिए जो अपनी विफलताओं का पता लगाएँ, मूल कारण का निदान करें और मानवीय हस्तक्षेप के बिना सुधार का प्रयास करें। त्रुटि वर्गीकरण, पुनःप्रयास रणनीतियाँ, स्व-सुधार प्रॉम्प्ट और लंबे समय…

  1. 1एजेंट की विफलता के प्रकारों का वर्गीकरण
  2. 2स्व-सुधार और चिंतनशील प्रॉम्प्टिंग
  3. 3चेकपॉइंट बनाना और कार्य फिर से शुरू करना
  4. +1 और
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30

B24 पाठPRO

इस ट्रैक की सभी अवधारणाओं को लागू करके प्रोडक्शन-स्तरीय कृत्रिम बुद्धिमत्ता इंजीनियरिंग परियोजना बनाएँ और जारी करें। RAG, फ़ंक्शन कॉलिंग, स्ट्रीमिंग, कैशिंग, ऑब्ज़र्वेबिलिटी और सुरक्षा को संयोजित करन…

  1. 1उत्पादन आर्किटेक्चर तैयार करना
  2. 2मुख्य RAG और एजेंट सुविधाएँ लागू करना
  3. 3मज़बूती: सुरक्षा, कैशिंग और विश्वसनीयता
  4. +1 और
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CoddyKit PRO

इस मार्ग के सभी 30 पाठ्यक्रम और हर दूसरे मार्ग के पाठ्यक्रम अनलॉक करें

एआई शिक्षक, प्रमाणन परीक्षा और प्रमाणपत्र। वेब, iOS और Android पर काम करता है।

सभी योजनाएँ देखें
वार्षिक$29.90 / वर्षलगभग $2.49 प्रति माहएक बार भुगतान करेंआजीवन$69.99 एक बारकोई नवीनीकरण नहीं। PRO हमेशा के लिए।
पाठ्यक्रम का परिचय

AI Engineering: LLM, RAG और Agents

LLM के साथ उत्पादन-स्तर की AI प्रणालियाँ बनाइए। OpenAI API, वेक्टर डेटाबेस, RAG पाइपलाइन, फ़ंक्शन कॉलिंग, MCP और बहु-एजेंट समन्वय में निपुण बनिए। इस श्रृंखला में पूर्ण शुरुआती (A1) से उन्नत (B2) स्तर तक 30 क्रमिक लघु-पाठ्यक्रम शामिल हैं। छोटे, केंद्रित पाठ और त्वरित प्रश्नोत्तरी हर अवधारणा को अच्छी तरह समझने में आपकी मदद करेंगे।

आप क्या सीखेंगे

आप मूलभूत बातों से शुरुआत करेंगे और मध्यवर्ती तथा उन्नत विषयों तक आगे बढ़ेंगे, जहाँ हर पाठ्यक्रम पिछले पाठ्यक्रम पर आधारित होगा। हर पाठ व्यावहारिक है, जिसमें वास्तविक उदाहरण और आवश्यकता पड़ने पर सहायता देने वाला कृत्रिम बुद्धिमत्ता सहायक उपलब्ध है।

यह कैसे काम करता है

हर पाठ्यक्रम को चार केंद्रित पाठों में बाँटा गया है। प्रतिदिन कुछ पाठ पूरे कीजिए और महीनों के बजाय कुछ ही सप्ताहों में पूरी श्रृंखला में निपुण हो जाइए।

टूल

सिर्फ़ पढ़ें नहीं, एआई के साथ अभ्यास करें

AI-संचालित टूल और सुविधाओं के साथ अपनी सीखने की गति बढ़ाएँ

AI से बातचीतAI ट्यूटर से बातचीत करेंसुपर प्रश्न पूछेंविशेषज्ञ-स्तर के उत्तर पाएँPROपाठ बनाएँAI-संचालित पाठ निर्माताPROप्रमाणन परीक्षा शुरू करेंअपना प्रमाणपत्र प्राप्त करेंPROचुनौती शुरू करेंअपने कौशल को परखें

आप कैसे सीखेंगे

  1. 01

    इंटरैक्टिव पाठ

    तुरंत प्रतिक्रिया वाले व्यावहारिक कोड लेखन अभ्यास

  2. 02

    AI ट्यूटर

    अटकने पर हमारे AI से तुरंत सहायता पाएँ

  3. 03

    अंतर्निर्मित संपादक

    सीधे अपने ब्राउज़र में कोड लिखें और चलाएँ

  4. 04

    प्रमाणपत्र

    पाठ्यक्रम पूरा करने पर प्रमाणपत्र पाएँ

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FAQ

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न

क्या AI Engineering Academy पाठ्यक्रम निःशुल्क है?

हाँ। आप AI Engineering Academy पाठ्यक्रम निःशुल्क शुरू कर सकते हैं और इसके इंटरैक्टिव पाठ बिना किसी शुल्क के पूरे कर सकते हैं। वैकल्पिक PRO सदस्यता उन्नत एआई टूल और साझा किया जा सकने वाला प्रमाणपत्र उपलब्ध कराती है।

क्या Python सीखने के लिए मुझे पहले से अनुभव होना चाहिए?

नहीं। पाठ्यक्रम बुनियादी सिद्धांतों से शुरू होता है और धीरे-धीरे उन्नत विषयों तक जाता है, इसलिए आप Python का पहले से कोई अनुभव न होने पर भी शुरुआत कर सकते हैं।

CoddyKit पर मैं Python कैसे सीखूँगा?

आप करके सीखते हैं। छोटे-छोटे इंटरैक्टिव पाठों में स्पष्ट व्याख्या के साथ ऐसा व्यावहारिक कोडिंग अभ्यास होता है जो वास्तविक समय में चलता है, और जब भी आप अटकते हैं, 24/7 एआई ट्यूटर व्यक्तिगत सहायता देता है।

क्या AI Engineering Academy पूरा करने पर मुझे प्रमाणपत्र मिलेगा?

हाँ। PRO शिक्षार्थी परीक्षा दे सकते हैं और AI Engineering Academy पाठ्यक्रम पूरा करने का ऐसा साझा किया जा सकने वाला प्रमाणपत्र प्राप्त कर सकते हैं, जिसमें सत्यापन योग्य कोड होता है।

क्या मैं अपने फ़ोन पर Python सीख सकता हूँ?

हाँ। CoddyKit वेब पर और मूल iOS तथा एंड्रॉइड ऐप के रूप में उपलब्ध है, इसलिए आप किसी भी डिवाइस पर Python सीख सकते हैं और आपकी प्रगति सभी डिवाइसों पर सिंक होती रहती है।

CoddyKit PRO की कीमत कितनी है?

AI Engineering Academy का पहला पाठ्यक्रम मुफ़्त है। CoddyKit PRO हर पाठ्यक्रम को अनलॉक करता है: $5.90 प्रति सप्ताह, $7.90 प्रति माह, $29.90 प्रति वर्ष, या बिना किसी नवीनीकरण के आजीवन पहुँच के लिए एक बार $69.99।

AI Engineering Academy पूरा करने में कितना समय लगता है?

AI Engineering Academy में 30 पाठ्यक्रम और 120 पाठ हैं। अधिकांश पाठों में लगभग 5–10 मिनट लगते हैं, इसलिए अपनी गति से पूरे मार्ग को पूरा करने में लगभग 14 घंटे का व्यावहारिक अभ्यास लगता है।

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एआई-संचालित पाठों के साथ प्रोग्रामिंग में निपुण बनने वाले हज़ारों शिक्षार्थियों से जुड़ें।

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