यह पॉडकास्ट आपको बड़े ही सरल और संवादात्मक अंदाज़ में Large Language Models (LLM) को समझने में मदद करेगा। हम बात करेंगे कि LLM क्या होते हैं, ये कैसे काम करते हैं, इन्हें कैसे ट्रेन किया जाता है, और ये हमारी ज़िंदगी और कामकाज को कैसे बदल रहे हैं। तकनीकी शब्दों को आसान भाषा में तोड़कर समझाया जाएगा ताकि हर कोई – चाहे टेक बैकग्राउंड से हो या न हो – इस क्रांति को समझ सके।

मशीन लर्निंग क्या है?

देखो, मशीन लर्निंग एक ऐसी तकनीक है जिसमें कंप्यूटर खुद-ब-खुद चीज़ें सीखता है, वो भी बिना बार-बार इंस्ट्रक्शन दिए। जैसे हम किसी चीज़ का अनुभव लेकर समझने लगते हैं, वैसे ही कंप्यूटर भी डेटा से पैटर्न पकड़ता है और अगली बार वैसा ही काम बेहतर तरीके से करता है। इसे बोल सकते हैं कि कंप्यूटर को “सीखने” की समझ दे दी जाती है। आजकल ये हर जगह है—जैसे कि Netflix पर मूवी सजेस्ट करना, Google मैप्स का ट्रैफिक बताना या फोन का फेस रिकग्निशन।

जनरेटिव एआई, एजेंटिक एआई और एआई एजेंट कृत्रिम बुद्धिमत्ता के तीन अलग-अलग लेकिन आपस में जुड़े हुए पहलू हैं।

जनरेटिव एआई का उद्देश्य नए कंटेंट जैसे कि टेक्स्ट, चित्र या कोड बनाना होता है, जो पहले सीखे गए पैटर्न पर आधारित होता है।

एजेंटिक एआई इससे एक कदम आगे बढ़कर कार्य करता है—यह स्वयं निर्णय लेता है, लक्ष्य निर्धारित करता है, योजना बनाता है, और जटिल कार्यों को स्वतः संपन्न करता है।

वहीं, एआई एजेंट वे सिस्टम होते हैं जो विशेष कार्यों को पूरा करने के लिए बनाए जाते हैं—जैसे साधारण चैटबॉट्स से लेकर बुद्धिमान सहायक तक—जो जरूरी नहीं कि जनरेटिव या एजेंटिक हों।

ये तीनों मिलकर एआई की यात्रा को दर्शाते हैं—एक निष्क्रिय उपकरण से लेकर एक स्वायत्त सहयोगी तक।

Generative AI, Agentic AI, and AI Agents represent distinct yet overlapping concepts in artificial intelligence. Generative AI focuses on creating new content—text, images, or code—based on learned patterns. Agentic AI goes a step further, acting autonomously with goals, memory, and planning capabilities to complete complex tasks. AI Agents, on the other hand, are systems designed to perform specific tasks—ranging from simple chatbots to intelligent assistants—which may or may not be agentic or generative. Together, they illustrate AI’s evolution from passive tools to autonomous collaborators.

Linear Regression is a simple yet powerful statistical method used to model the relationship between a dependent variable and one or more independent variables. It assumes this relationship is linear, meaning the change in the dependent variable is proportional to the change in the independent variable(s). The goal is to fit a straight line (in simple linear regression) or a hyperplane (in multiple linear regression) that best predicts the outcome.

“Machine Learning, Simply Said”

An interactive podcast that breaks down machine learning into everyday language. From regression to neural networks, each episode unpacks core concepts with real-world examples and AI-powered conversations. Perfect for beginners—learn by listening, asking, and understanding. No jargon, just clarity.

“Inside the LLM: An Interactive AI Podcast”

Dive into the world of Large Language Models through an AI-powered podcast that talks back. In each episode, experience conversations with an AI that not only explains concepts like transformers, embeddings, and fine-tuning—but also responds to your questions in real time. Learn by interacting, not just listening. Where curiosity meets code.