- Carnegie Mellon University (CMU) द्वारा शुरू किया गया यह कोर्स आधुनिक कृत्रिम बुद्धिमत्ता सिस्टम कैसे काम करते हैं पर आधारित एक परिचयात्मक पाठ्यक्रम है
- Machine Learning और Large Language Models (LLM) पर केंद्रित यह कोर्स ChatGPT, Gemini, Claude जैसे सिस्टमों की आधारभूत तकनीकों को सिखाता है
- छात्र मूल supervised learning, neural networks, transformer, post-training सीखेंगे और open source LLM को स्वयं इम्प्लीमेंट कर सकेंगे
- इसका online version मुफ्त उपलब्ध है, और CMU कक्षा की तुलना में 2 सप्ताह की देरी से lecture videos और assignments जारी किए जाते हैं
- AI tools के उपयोग की अनुमति है, लेकिन अंतिम submission स्वयं लिखने की सिफारिश की जाती है; यह नीति सीखने की समझ बढ़ाने के लिए है
कोर्स अवलोकन
- यह कोर्स आधुनिक अर्थों में artificial intelligence (AI), यानी Machine Learning और Large Language Models (LLM) पर केंद्रित है
- ChatGPT, Gemini, Claude जैसे सिस्टमों की आधारभूत तकनीकों को कवर करता है
- LLM का मूल इम्प्लीमेंटेशन कुछ ही machine learning तकनीकों और आर्किटेक्चर से बनता है, और इसे कुछ सौ lines of code में लिखा जा सकता है
- छात्र supervised learning, LLM, post-training के मूल सिद्धांत सीखेंगे और AI chatbot स्वयं इम्प्लीमेंट कर सकेंगे
- मुख्य विषय इस प्रकार हैं
- AI का संक्षिप्त इतिहास
- Supervised learning: linear models, loss functions, optimization, neural networks
- Large language models: self-attention, transformer, tokenizer, efficient inference
- Post-training: supervised fine-tuning, alignment और instruction tuning, reasoning models, safety और security
ऑनलाइन कोर्स
- मुफ्त online version CMU कक्षा के साथ ही शुरू किया जाता है, लेकिन इसमें CMU schedule की तुलना में 2 सप्ताह देरी से content दिया जाता है
- इसमें lecture videos, assignments (mugrade system), Colab notebooks आदि शामिल हैं
- Quiz, midterm और final exam online version में शामिल नहीं हैं
- Enroll here के माध्यम से lecture और assignment जारी होने पर email notifications प्राप्त की जा सकती हैं
- TA, office hours, grading evaluation आदि केवल CMU कक्षा पर लागू होते हैं
मूल्यांकन और पूर्वापेक्षाएँ
- ग्रेड संरचना
- Assignments और programming 20%
- Assignment quizzes 40%
- Midterm और final exams 40% (प्रत्येक midterm 10%, final 20%)
- अनिवार्य पूर्वापेक्षा पाठ्यक्रम
- Programming: Python आधारित object-oriented programming में दक्षता आवश्यक (15-112 या 15-122)
- Mathematics: differential calculus सहित basic calculus (21-111 या 21-120), तथा linear algebra और probability की बुनियादी समझ की सिफारिश
असाइनमेंट और प्रोग्रामिंग
- मुख्य assignments का लक्ष्य AI chatbot का चरणबद्ध इम्प्लीमेंटेशन है
- इन्हें mugrade system के माध्यम से submit किया जाता है, और Colab तथा Marimo notebook versions उपलब्ध हैं
- कुछ assignments पिछले assignments के परिणामों पर आधारित होते हैं
- Assignment सूची
- HW0: auto-grading और programming fundamentals
- HW1: linear algebra और PyTorch
- HW2: automatic differentiation और linear model training
- HW3: neural network training
- HW4: transformer implementation
- HW5: minimal LLM implementation
- HW6: supervised fine-tuning और chatbot training
- HW7: reinforcement learning
- प्रत्येक assignment के बाद 15 मिनट का quiz होता है, जो assignment code या concepts पर आधारित होता है
परीक्षा और लेक्चर शेड्यूल
- इसमें 2 midterm exams और 1 final exam शामिल हैं, और सभी offline, closed-book exams हैं
- Midterm 1: supervised learning
- Midterm 2: large language models
- Final: cumulative evaluation (बाद के हिस्से का अधिक भार)
- Lecture schedule semester के दौरान अपडेट होता रहता है, और online version 2 सप्ताह बाद प्रकाशित होता है
- उदाहरण: 1/12 ‘AI का इतिहास’, 1/28 ‘linear models’, 2/16 ‘Midterm 1’, 3/18 ‘Midterm 2’, 4/20 ‘HW7 deadline’ आदि
AI tools उपयोग नीति
- AI assistants के उपयोग की अनुमति: assignments और programming के दौरान AI tools को संदर्भ के रूप में उपयोग किया जा सकता है
- लेकिन, अंतिम submission स्वयं लिखने की कड़ी सिफारिश की जाती है
- कक्षा के मूल्यांकन (quiz और exams) में AI और बाहरी सामग्री का उपयोग निषिद्ध है
- इस नीति का उद्देश्य सीखने की दक्षता बढ़ाना है
- AI सीखने में सहायक हो सकता है, लेकिन अत्यधिक निर्भरता समझ को कम कर सकती है
- जो छात्र assignments स्वयं हल करते हैं, वे quiz और exams में बेहतर प्रदर्शन करने की प्रवृत्ति रखते हैं
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