BetterAI - Learn and Quiz

10+
αž€αžΆαžšαž‘αžΆαž‰αž™αž€
αž…αŸ†αžŽαžΆαžαŸ‹αžαŸ’αž“αžΆαž€αŸ‹αžαŸ’αž›αžΉαž˜αžŸαžΆαžš
αž‚αŸ’αžšαž”αŸ‹αž‚αŸ’αž“αžΆ
αžšαžΌαž”αž—αžΆαž–β€‹β€‹αžšαžΌαž”αžαžβ€‹αž’αŸαž€αŸ’αžšαž„αŸ‹
αžšαžΌαž”αž—αžΆαž–β€‹β€‹αžšαžΌαž”αžαžβ€‹αž’αŸαž€αŸ’αžšαž„αŸ‹
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αž’αŸ†αž–αžΈβ€‹αž€αž˜αŸ’αž˜αžœαž·αž’αžΈαž“αŸαŸ‡

αžŸαžΌαž˜αžŸαŸ’αžœαžΆαž‚αž˜αž“αŸαž˜αž€αž€αžΆαž“αŸ‹ "Better AI - Learn & Quiz" αžŠαŸ‚αž›αž‡αžΆαž€αž˜αŸ’αž˜αžœαž·αž’αžΈαž…αž»αž„αž€αŸ’αžšαŸ„αž™αžŸαž˜αŸ’αžšαžΆαž”αŸ‹αž’αŸ’αž“αž€αžŠαŸ‚αž›αž…αžΌαž›αž…αž·αžαŸ’αž αžŸαž·αžŸαŸ’αžŸ αž“αž·αžŸαŸ’αžŸαž·αž αž“αž·αž„αž’αŸ’αž“αž€αž‡αŸ†αž“αžΆαž‰αžŠαŸ‚αž›αž…αž„αŸ‹αž’αŸ’αžœαžΎαž‡αžΆαž˜αŸ’αž…αžΆαžŸαŸ‹αž“αŸƒαž”αž‰αŸ’αž‰αžΆαžŸαž·αž”αŸ’αž”αž“αž·αž˜αŸ’αž˜αž·αž (AI), Machine Learning (ML) αž“αž·αž„ Deep Learning αŸ” αž€αž˜αŸ’αž˜αžœαž·αž’αžΈαžšαž”αžŸαŸ‹αž™αžΎαž„αžšαž½αž˜αž”αž‰αŸ’αž…αžΌαž›αž‚αŸ’αž“αžΆαž“αžΌαžœαž–αŸαžαŸŒαž˜αžΆαž“ AI αž…αž»αž„αž€αŸ’αžšαŸ„αž™αž”αŸ†αž•αž»αžαž‡αžΆαž˜αž½αž™αž“αžΉαž„αž€αž˜αŸ’αžšαž„αžŸαŸ†αžŽαž½αžšαž’αž“αŸ’αžαžšαž€αž˜αŸ’αž˜ αžŠαŸ‚αž›αž’αŸ’αžœαžΎαž±αŸ’αž™αž€αžΆαžšαžšαŸ€αž“αžŸαžΌαžαŸ’αžšαž˜αžΆαž“αž€αžΆαžšαž…αžΌαž›αžšαž½αž˜ αž“αž·αž„αž˜αžΆαž“αž”αŸ’αžšαžŸαž·αž‘αŸ’αž’αž—αžΆαž–αŸ”

αž αŸαžαž»αž’αŸ’αžœαžΈαžαŸ’αžšαžΌαžœαž‡αŸ’αžšαžΎαžŸαžšαžΎαžŸ AI αž€αžΆαž“αŸ‹αžαŸ‚αž”αŸ’αžšαžŸαžΎαžš - αžŸαž·αž€αŸ’αžŸαžΆ αž“αž·αž„αžŸαŸ†αžŽαž½αžš?

αžœαŸαž‘αž·αž€αžΆαžŸαž·αž€αŸ’αžŸαžΆαžŠαŸαž‘αžΌαž›αŸ†αž‘αžΌαž›αžΆαž™αŸ– αž…αžΌαž›αž‘αŸ…αž€αŸ’αž“αž»αž„αž‡αž˜αŸ’αžšαŸ…αž“αŸƒ AI αž“αž·αž„ ML αž‡αžΆαž˜αž½αž™αž“αžΉαž„αž”αŸ’αžšαž’αžΆαž“αž”αž‘αžŠαŸαž‘αžΌαž›αŸ†αž‘αžΌαž›αžΆαž™αžšαž”αžŸαŸ‹αž™αžΎαž„αŸ” αž˜αž·αž“αžαžΆαž’αŸ’αž“αž€αž€αŸ†αž–αž»αž„αž…αžΆαž”αŸ‹αž•αŸ’αžαžΎαž˜ αž¬αž€αŸ†αž–αž»αž„αžŸαŸ’αžœαŸ‚αž„αžšαž€αž…αŸ†αžŽαŸαŸ‡αžŠαžΉαž„αžšαž”αžŸαŸ‹αž’αŸ’αž“αž€αž±αŸ’αž™αžŸαŸŠαžΈαž‡αž˜αŸ’αžšαŸ…αž“αŸ„αŸ‡αž‘αŸ αž€αž˜αŸ’αž˜αžœαž·αž’αžΈαžšαž”αžŸαŸ‹αž™αžΎαž„αž‚αŸ’αžšαž”αžŠαžŽαŸ’αžαž”αŸ‹αž’αŸ’αžœαžΈαŸ—αž‚αŸ’αžšαž”αŸ‹αž™αŸ‰αžΆαž„αž…αžΆαž”αŸ‹αž–αžΈαž‚αŸ„αž›αž‚αŸ†αž“αž·αžαž˜αžΌαž›αžŠαŸ’αž‹αžΆαž“αžšαž αžΌαžαžŠαž›αŸ‹αž‘αŸ’αžšαžΉαžŸαŸ’αžαžΈαž€αž˜αŸ’αžšαž·αžαžαŸ’αž–αžŸαŸ‹αŸ”

αž€αž˜αŸ’αžšαž„αžŸαŸ†αžŽαž½αžš AI αž’αž“αŸ’αžαžšαž€αž˜αŸ’αž˜αŸ– αžŸαžΆαž€αž›αŸ’αž”αž„αž…αŸ†αžŽαŸαŸ‡αžŠαžΉαž„αžšαž”αžŸαŸ‹αž’αŸ’αž“αž€αž‡αžΆαž˜αž½αž™αž“αžΉαž„αž€αž˜αŸ’αžšαž„αžŸαŸ†αžŽαž½αžšαž…αž˜αŸ’αžšαž»αŸ‡αžšαž”αžŸαŸ‹αž™αžΎαž„αŸ” αž€αž˜αŸ’αžšαž„αžŸαŸ†αžŽαž½αžšαž“αžΈαž˜αž½αž™αŸ—αžαŸ’αžšαžΌαžœαž”αžΆαž“αžšαž…αž“αžΆαž‘αžΎαž„αžŠαžΎαž˜αŸ’αž”αžΈαž”αŸ’αžšαž€αž½αžαž”αŸ’αžšαž‡αŸ‚αž„ αž“αž·αž„αž’αž”αŸ‹αžšαŸ† αž‚αŸ’αžšαž”αžŠαžŽαŸ’αžαž”αŸ‹αž›αžΎαž”αŸ’αžšαž’αžΆαž“αž”αž‘ AI αž“αž·αž„ ML αž•αŸ’αžŸαŸαž„αŸ—αŸ” αž‡αŸ’αžšαžΎαžŸαžšαžΎαžŸαžšαžœαžΆαž„αžšαž”αŸ€αž”αž’αž“αž»αžœαžαŸ’αžαžŸαž˜αŸ’αžšαžΆαž”αŸ‹αž”αž‘αž–αž·αžŸαŸ„αž’αž“αŸαžŠαŸ‚αž›αž•αŸ’αžαŸ„αžαž›αžΎαž€αžΆαžšαžŸαž·αž€αŸ’αžŸαžΆ αž¬αžšαž”αŸ€αž”αžŸαžΆαž€αž›αŸ’αž”αž„ αžŠαžΎαž˜αŸ’αž”αžΈαžœαžΆαž™αžαž˜αŸ’αž›αŸƒαž…αŸ†αžŽαŸαŸ‡αžŠαžΉαž„αžšαž”αžŸαŸ‹αž’αŸ’αž“αž€ αž“αž·αž„αžαžΆαž˜αžŠαžΆαž“αžœαžŒαŸ’αžαž“αž—αžΆαž–αžšαž”αžŸαŸ‹αž’αŸ’αž“αž€αŸ”

αž–αŸαžαŸŒαž˜αžΆαž“ AI αž‘αžΆαž“αŸ‹αžŸαž˜αŸαž™αŸ– αž‘αž‘αž½αž›αž”αžΆαž“αž–αŸαžαŸŒαž˜αžΆαž“αž‡αžΆαž˜αž½αž™αž“αžΉαž„αž€αžΆαžšαžœαž·αžœαžαŸ’αžαž“αŸαž…αž»αž„αž€αŸ’αžšαŸ„αž™αž”αŸ†αž•αž»αžαž“αŸ…αž€αŸ’αž“αž»αž„αž–αž·αž—αž– AI αŸ” αž’αžαŸ’αžαž”αž‘αž–αŸαžαŸŒαž˜αžΆαž“αžšαž”αžŸαŸ‹αž™αžΎαž„αž“αžΆαŸ†αž˜αž€αž‡αžΌαž“αž’αŸ’αž“αž€αž“αžΌαžœαž—αžΆαž–αž‡αžΏαž“αž›αžΏαž“ αžšαž”αž€αž‚αŸ†αž αžΎαž‰ αž“αž·αž„αž€αžΆαžšαž™αž›αŸ‹αžŠαžΉαž„αžαŸ’αž˜αžΈαŸ—αž”αŸ†αž•αž»αžαž“αŸ…αž€αŸ’αž“αž»αž„ AI αž“αž·αž„ ML αžŠαŸ‚αž›αžšαž€αŸ’αžŸαžΆαž’αŸ’αž“αž€αž“αŸ…αž‡αž½αžšαž˜αž»αžαž“αŸƒαžœαž·αžŸαŸαž™αž“αŸαŸ‡αŸ”

αž”αž‘αž–αž·αžŸαŸ„αž’αž“αŸαžŸαž·αž€αŸ’αžŸαžΆαžŠαŸ‚αž›αž„αžΆαž™αžŸαŸ’αžšαž½αž›αž”αŸ’αžšαžΎαŸ– αžšαžΈαž€αžšαžΆαž™αž‡αžΆαž˜αž½αž™αž…αŸ†αžŽαž»αž…αž”αŸ’αžšαž‘αžΆαž€αŸ‹αž‚αŸ’αž˜αžΆαž“αžαŸ’αž“αŸαžš αž“αž·αž„αžœαž·αž…αžΆαžšαžŽαž‰αžΆαžŽαžŠαŸ‚αž›αžαŸ’αžšαžΌαžœαž”αžΆαž“αžšαž…αž“αžΆαž‘αžΎαž„αžŸαž˜αŸ’αžšαžΆαž”αŸ‹αž€αžΆαžšαžšαŸ€αž“αžŸαžΌαžαŸ’αžšαžŠαŸαž›αŸ’αž’αž”αŸ’αžšαžŸαžΎαžšαŸ” αžšαž»αž€αžšαž€αž™αŸ‰αžΆαž„αž„αžΆαž™αžŸαŸ’αžšαž½αž›αžαžΆαž˜αžšαž™αŸˆαž‡αŸ†αž–αžΌαž€ αž“αž·αž„αž”αŸ’αžšαž—αŸαž‘αžšαž„ αž αžΎαž™αž”αŸ’αžαžΌαžšαžšαžœαžΆαž„αžšαž”αŸ€αž”αžŸαž·αž€αŸ’αžŸαžΆαžαžΆαž˜αž…αŸ†αžŽαžΌαž›αž…αž·αžαŸ’αžαžšαž”αžŸαŸ‹αž’αŸ’αž“αž€αŸ”

αžαŸ’αž›αžΉαž˜αžŸαžΆαžšαž’αž”αŸ‹αžšαŸ† αž“αž·αž„αž€αžΆαžšαž…αžΌαž›αžšαž½αž˜αŸ– αžαŸ’αž›αžΉαž˜αžŸαžΆαžšαžšαž”αžŸαŸ‹αž™αžΎαž„αžαŸ’αžšαžΌαžœαž”αžΆαž“αž”αž„αŸ’αž€αžΎαžαž‘αžΎαž„αžŠαŸ„αž™αž’αŸ’αž“αž€αž‡αŸ†αž“αžΆαž‰ αž“αž·αž„αž’αŸ’αžœαžΎαž”αž…αŸ’αž…αž»αž”αŸ’αž”αž“αŸ’αž“αž—αžΆαž–αž‡αžΆαž‘αŸ€αž„αž‘αžΆαžαŸ‹ αžŠαžΎαž˜αŸ’αž”αžΈαž’αžΆαž“αžΆαžαžΆαž’αŸ’αž“αž€αž€αŸ†αž–αž»αž„αžšαŸ€αž“αž–αŸαžαŸŒαž˜αžΆαž“αž”αž…αŸ’αž…αž»αž”αŸ’αž”αž“αŸ’αž“αž”αŸ†αž•αž»αžαž“αŸ…αž€αŸ’αž“αž»αž„ AI αž“αž·αž„ ML αŸ”

αžŸαž˜αŸ’αžšαžΆαž”αŸ‹αž’αŸ’αž“αž€αžšαžΆαž›αŸ‹αž‚αŸ’αž“αžΆαžŠαŸ‚αž›αž…αžΆαž”αŸ‹αž’αžΆαžšαž˜αŸ’αž˜αžŽαŸαž›αžΎ AIαŸ– αž˜αž·αž“αžαžΆαž’αŸ’αž“αž€αž‡αžΆαžŸαž·αžŸαŸ’αžŸ αž’αŸ’αž“αž€αž‡αŸ†αž“αžΆαž‰ αž¬αž‚αŸ’αžšαžΆαž“αŸ‹αžαŸ‚αž…αž„αŸ‹αžŠαžΉαž„αž’αŸ†αž–αžΈ AI αž“αž·αž„ ML αž“αŸ„αŸ‡αž‘αŸ αž€αž˜αŸ’αž˜αžœαž·αž’αžΈαžšαž”αžŸαŸ‹αž™αžΎαž„αžαŸ’αžšαžΌαžœαž”αžΆαž“αž€αŸ‚αžŸαž˜αŸ’αžšαž½αž›αž±αŸ’αž™αžŸαž˜αžŸαŸ’αžšαž”αž“αžΉαž„αž‡αŸ†αž“αžΆαž‰αž‚αŸ’αžšαž”αŸ‹αž€αž˜αŸ’αžšαž·αžαž‘αžΆαŸ†αž„αž’αžŸαŸ‹αŸ”

αž›αž€αŸ’αžαžŽαŸˆβ€‹αž–αž·αžŸαŸαžŸ:

αž”αŸ’αžšαž’αžΆαž“αž”αž‘αž•αŸ’αžŸαŸαž„αŸ—αž‚αŸ’αž“αžΆαŸ– αžŸαŸ’αžœαŸ‚αž„αž™αž›αŸ‹αž–αžΈ AI, ML, Deep Learning, Neural Networks, Data Science αž“αž·αž„αž…αŸ’αžšαžΎαž“αž‘αŸ€αžαŸ”
αžšαž”αŸ€αž”αžŸαž·αž€αŸ’αžŸαžΆαž–αžΈαžšαŸ– αž…αžΌαž›αžšαž½αž˜αž€αŸ’αž“αž»αž„αžšαž”αŸ€αž”αž’αž“αž»αžœαžαŸ’αžαžŸαž˜αŸ’αžšαžΆαž”αŸ‹αž”αžšαž·αž™αžΆαž€αžΆαžŸαžŸαž·αž€αŸ’αžŸαžΆαžŠαŸ‚αž›αž˜αž·αž“αž˜αžΆαž“αž€αžΆαžšαž”αŸ’αžšαž€αž½αžαž”αŸ’αžšαž‡αŸ‚αž„ αž¬αž”αŸ’αžαžΌαžšαž‘αŸ…αžšαž”αŸ€αž”αžŸαžΆαž€αž›αŸ’αž”αž„ αžŠαžΎαž˜αŸ’αž”αžΈαžœαžΆαž™αžαž˜αŸ’αž›αŸƒαž€αžΆαžšαž™αž›αŸ‹αžŠαžΉαž„αžšαž”αžŸαŸ‹αž’αŸ’αž“αž€ αž“αž·αž„αžαžΆαž˜αžŠαžΆαž“αžŠαŸ†αžŽαžΎαžšαž€αžΆαžšαžŸαž·αž€αŸ’αžŸαžΆαžšαž”αžŸαŸ‹αž’αŸ’αž“αž€αŸ”
αž€αžΆαžšαž’αžΆαž”αŸ‹αžŠαŸαžαž–αŸαžαŸŒαž˜αžΆαž“ AI αž€αŸ’αž“αž»αž„αž–αŸαž›αž‡αžΆαž€αŸ‹αžŸαŸ’αžαŸ‚αž„αŸ– αž‘αž‘αž½αž›αž”αžΆαž“αž–αŸαžαŸŒαž˜αžΆαž“ αž“αž·αž„αž“αž·αž“αŸ’αž“αžΆαž€αžΆαžšαž…αž»αž„αž€αŸ’αžšαŸ„αž™αž”αŸ†αž•αž»αžαž“αŸ…αž€αŸ’αž“αž»αž„ AI αž“αž·αž„ ML αž—αŸ’αž›αžΆαž˜αŸ—αŸ”
Chapter-Wise Learning: αžœαž·αž’αžΈαžŸαžΆαžŸαŸ’αžšαŸ’αžαžŠαŸ‚αž›αž˜αžΆαž“αžšαž…αž“αžΆαžŸαž˜αŸ’αž–αŸαž“αŸ’αž’αžšαž”αžŸαŸ‹αž™αžΎαž„αž‡αž½αž™αž’αŸ’αž“αž€αžšαŸ€αž“αž”αŸ’αžšαž’αžΆαž“αž”αž‘αžαžΆαž˜αž”αŸ’αžšαž’αžΆαž“αž”αž‘ αžŠαŸ„αž™αž‡αŸ†αž–αžΌαž€αž“αžΈαž˜αž½αž™αŸ—αžαŸ’αžšαžΌαžœαž”αžΆαž“αž§αž‘αŸ’αž‘αž·αžŸαžŠαž›αŸ‹αž•αŸ’αž“αŸ‚αž€αž‡αžΆαž€αŸ‹αž›αžΆαž€αŸ‹αž“αŸƒ AI αž“αž·αž„ ML αŸ”
αž€αž˜αŸ’αžšαž„αžŸαŸ†αžŽαž½αžšαž’αž“αŸ’αžαžšαž€αž˜αŸ’αž˜αŸ– αž”αŸ’αžšαž€αž½αžαž”αŸ’αžšαž‡αŸ‚αž„αžαŸ’αž›αž½αž“αž―αž„αž‡αžΆαž˜αž½αž™αž“αžΉαž„αž€αž˜αŸ’αžšαž„αžŸαŸ†αžŽαž½αžšαžŠαŸ‚αž›αžŸαž˜αŸ’αžšαž”αžαŸ’αž›αž½αž“αž‘αŸ…αž“αžΉαž„αžαŸ’αžŸαŸ‚αž€αŸ„αž„αž€αžΆαžšαžšαŸ€αž“αžŸαžΌαžαŸ’αžšαžšαž”αžŸαŸ‹αž’αŸ’αž“αž€αŸ”
αž€αžΆαžšαžαžΆαž˜αžŠαžΆαž“αžœαžŒαŸ’αžαž“αž—αžΆαž–αŸ– αžαžΆαž˜αžŠαžΆαž“αžŠαŸ†αžŽαžΎαžšαžŸαž·αž€αŸ’αžŸαžΆαžšαž”αžŸαŸ‹αž’αŸ’αž“αž€ αž“αž·αž„αž’αž”αž’αžšαžŸαžΆαž‘αžšαž–αŸ’αžšαžΉαžαŸ’αžαž·αž€αžΆαžšαžŽαŸαžŸαŸ†αžαžΆαž“αŸ‹αŸ—αžšαž”αžŸαŸ‹αž’αŸ’αž“αž€αŸ”
αž€αžΆαžšαž…αžΌαž›αžšαž½αž˜αžŸαž αž‚αž˜αž“αŸαŸ– αž…αŸ‚αž€αžšαŸ†αž›αŸ‚αž€αž›αž‘αŸ’αž’αž•αž›αžŸαŸ†αžŽαž½αžšαžšαž”αžŸαŸ‹αž’αŸ’αž“αž€ αž–αž·αž—αžΆαž€αŸ’αžŸαžΆαž’αŸ†αž–αžΈαž–αŸαžαŸŒαž˜αžΆαž“ AI αž“αž·αž„αž—αŸ’αž‡αžΆαž”αŸ‹αž‡αžΆαž˜αž½αž™αžŸαž αž‚αž˜αž“αŸαž“αŸƒαž’αŸ’αž“αž€αž…αžΌαž›αž…αž·αžαŸ’αž AI αŸ”
αžαžΎαž’αŸ’αž“αž€αžŽαžΆαž’αžΆαž…αž‘αž‘αž½αž›αž”αžΆαž“αž’αžαŸ’αžαž”αŸ’αžšαž™αŸ„αž‡αž“αŸ?

AI αž“αž·αž„ ML BeginnersαŸ– αž…αžΆαž”αŸ‹αž•αŸ’αžαžΎαž˜αžŠαŸ†αžŽαžΎαžšαžšαž”αžŸαŸ‹αž’αŸ’αž“αž€αž‘αŸ…αž€αžΆαž“αŸ‹αž–αž·αž—αž–αž“αŸƒ AI αž‡αžΆαž˜αž½αž™αž“αžΉαž„αž‚αŸ„αž›αž‚αŸ†αž“αž·αžαž‡αžΆαž˜αžΌαž›αžŠαŸ’αž‹αžΆαž“αŸ”
αž’αŸ’αž“αž€αžŸαž·αž€αŸ’αžŸαžΆαž€αž˜αŸ’αžšαž·αžαž˜αž’αŸ’αž™αž˜αŸ– αž–αž„αŸ’αžšαžΉαž„αž…αŸ†αžŽαŸαŸ‡αžŠαžΉαž„αžŠαŸ‚αž›αž˜αžΆαž“αžŸαŸ’αžšαžΆαž”αŸ‹αžšαž”αžŸαŸ‹αž’αŸ’αž“αž€αž‡αžΆαž˜αž½αž™αž“αžΉαž„αž”αŸ’αžšαž’αžΆαž“αž”αž‘αžŸαŸ’αž˜αž»αž‚αžŸαŸ’αž˜αžΆαž‰αž”αž“αŸ’αžαŸ‚αž˜αž‘αŸ€αžαŸ”
αž’αŸ’αž“αž€αž”αŸ’αžšαžΎαž”αŸ’αžšαžΆαžŸαŸ‹αž€αž˜αŸ’αžšαž·αžαžαŸ’αž–αžŸαŸ‹αŸ– αž”αž“αŸ’αžαž’αŸ’αžœαžΎαž”αž…αŸ’αž…αž»αž”αŸ’αž”αž“αŸ’αž“αž—αžΆαž–αž‡αžΆαž˜αž½αž™αž“αžΉαž„αž“αž·αž“αŸ’αž“αžΆαž€αžΆαžšαž…αž»αž„αž€αŸ’αžšαŸ„αž™αž”αŸ†αž•αž»αž αž“αž·αž„αž’αŸ’αžœαžΎαž±αŸ’αž™αž’αŸ’αž“αž€αž‡αŸ†αž“αžΆαž‰αžšαž”αžŸαŸ‹αž’αŸ’αž“αž€αž€αžΆαž“αŸ‹αžαŸ‚αžŸαŸŠαžΈαž‡αž˜αŸ’αžšαŸ…αŸ”
αž’αŸ’αž“αž€αž’αž”αŸ‹αžšαŸ† αž“αž·αž„αž’αŸ’αž“αž€αž”αžŽαŸ’αžαž»αŸ‡αž”αžŽαŸ’αžαžΆαž›αŸ– αžŸαŸ’αžœαŸ‚αž„αžšαž€αž’αž“αž’αžΆαž“αžŠαŸαž˜αžΆαž“αžαž˜αŸ’αž›αŸƒαžŸαž˜αŸ’αžšαžΆαž”αŸ‹αž€αžΆαžšαž”αž„αŸ’αžšαŸ€αž“αž‚αŸ†αž“αž·αž AI αž“αž·αž„ ML αŸ”
αž“αžšαžŽαžΆαž˜αŸ’αž“αžΆαž€αŸ‹αžŠαŸ‚αž›αž˜αžΆαž“αž€αžΆαžšαž…αž„αŸ‹αžŠαžΉαž„αž…αž„αŸ‹αžƒαžΎαž‰αžŸαž˜αŸ’αžšαžΆαž”αŸ‹ AIαŸ– αžŸαŸ’αžœαŸ‚αž„αž™αž›αŸ‹αž–αžΈαž–αž·αž—αž–αžŠαŸαž‚αž½αžšαž±αŸ’αž™αž…αžΆαž”αŸ‹αž’αžΆαžšαž˜αŸ’αž˜αžŽαŸαž“αŸƒ AI αž“αŸ…αž€αŸ’αž“αž»αž„αž‘αž˜αŸ’αžšαž„αŸ‹αž„αžΆαž™αžŸαŸ’αžšαž½αž›αž™αž›αŸ‹αŸ”
αž…αžΌαž›αžšαž½αž˜αž‡αžΆαž˜αž½αž™αž–αž½αž€αž™αžΎαž„αžαŸ’αž„αŸƒαž“αŸαŸ‡!

αž‘αžΆαž‰αž™αž€ "Better AI - Learn & Quiz" αž₯αž‘αžΌαžœαž“αŸαŸ‡ αž αžΎαž™αž…αžΆαž”αŸ‹αž•αŸ’αžαžΎαž˜αžŠαŸ†αžŽαžΎαžšαžŠαŸαž‚αž½αžšαž±αŸ’αž™αžšαŸ†αž—αžΎαž”αž˜αž½αž™αž‘αŸ…αž€αžΆαž“αŸ‹αž–αž·αž—αž–αž“αŸƒ Artificial Intelligence αž“αž·αž„ Machine LearningαŸ” αž˜αž·αž“αžαžΆαž’αŸ’αž“αž€αž…αž„αŸ‹αžšαŸ€αž“ αžšαž€αŸ’αžŸαžΆαž–αŸαžαŸŒαž˜αžΆαž“ αž¬αžŸαžΆαž€αž›αŸ’αž”αž„αž…αŸ†αžŽαŸαŸ‡αžŠαžΉαž„αžšαž”αžŸαŸ‹αž’αŸ’αž“αž€αž‘αŸ αž€αž˜αŸ’αž˜αžœαž·αž’αžΈαžšαž”αžŸαŸ‹αž™αžΎαž„αž‚αžΊαž‡αžΆαž…αŸ’αžšαž€αž•αŸ’αž›αžΌαžœαžšαž”αžŸαŸ‹αž’αŸ’αž“αž€αžŠαžΎαž˜αŸ’αž”αžΈαž€αŸ’αž›αžΆαž™αž‡αžΆαž’αŸ’αž“αž€αž‡αŸ†αž“αžΆαž‰ AI αŸ”
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12 αžœαž·αž…αŸ’αž†αž·αž€αžΆ 2023

αžŸαž»αžœαžαŸ’αžαž·αž—αžΆαž–β€‹αž‘αž·αž“αŸ’αž“αž“αŸαž™

αžŸαž»αžœαžαŸ’αžαž·αž—αžΆαž–β€‹αž…αžΆαž”αŸ‹αž•αŸ’αžŠαžΎαž˜αž–αžΈβ€‹αž€αžΆαžšαž™αž›αŸ‹αžŠαžΉαž„αž’αŸ†αž–αžΈβ€‹αžšαž”αŸ€αž”αžŠαŸ‚αž›β€‹αž’αŸ’αž“αž€αž’αž—αž·αžœαžŒαŸ’αžαž“αŸβ€‹αž”αŸ’αžšαž˜αžΌαž› αž“αž·αž„β€‹αž…αŸ‚αž€αžšαŸ†αž›αŸ‚αž€β€‹αž‘αž·αž“αŸ’αž“αž“αŸαž™αžšαž”αžŸαŸ‹αž’αŸ’αž“αž€αŸ” αž€αžΆαžšαž’αž“αž»αžœαžαŸ’αžβ€‹αž…αŸ†αž–αŸ„αŸ‡αžŸαž“αŸ’αžαž·αžŸαž»αž αž“αž·αž„β€‹αž―αž€αž‡αž“αž—αžΆαž–β€‹αž‘αž·αž“αŸ’αž“αž“αŸαž™β€‹αž’αžΆαž…αžαž»αžŸαž‚αŸ’αž“αžΆαž‘αŸ…αžαžΆαž˜β€‹αž€αžΆαžšαž”αŸ’αžšαžΎαž”αŸ’αžšαžΆαžŸαŸ‹ αžαŸ†αž”αž“αŸ‹ αž“αž·αž„β€‹αž’αžΆαž™αž»αžšαž”αžŸαŸ‹αž’αŸ’αž“αž€αŸ” αž’αŸ’αž“αž€αž’αž—αž·αžœαžŒαŸ’αžαž“αŸβ€‹αž”αžΆαž“αž•αŸ’αžŠαž›αŸ‹β€‹αž–αŸαžαŸŒαž˜αžΆαž“αž“αŸαŸ‡ αž“αž·αž„β€‹αž’αžΆαž…αž’αŸ’αžœαžΎαž”αž…αŸ’αž…αž»αž”αŸ’αž”αž“αŸ’αž“αž—αžΆαž–β€‹αžœαžΆαž“αŸ…αž–αŸαž›αžαžΆαž„αž˜αž»αžαŸ”
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αž’αŸ’αžœαžΈαžŠαŸ‚αž›αžαŸ’αž˜αžΈ

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