AI
मशीन लर्निंग के लिए, सबसे नए एआई मॉडल और ओपन सोर्स टूल ऐक्सेस करें.
असल दुनिया की समस्याओं को हल करने के लिए, एआई (AI) का इस्तेमाल करें
वर्कफ़्लो के हर पड़ाव पर, मशीन लर्निंग के टास्क को तेज़ी से पूरा करने के समाधान ढूंढें.
समाधान
जनरेटिव एआई ऐप्लिकेशन बनाएं
जनरेटिव एआई ऐप्लिकेशन बनाने के लिए, Gemini API को आसानी से इंटिग्रेट करें, तेज़ी से प्रॉम्प्ट बनाएं, और आइडिया को कोड में बदलें.
कोडलैब
Google AI Studio की मदद से टेक्स्ट प्रॉम्प्ट बनाएं
जानें कि Google AI Studio में टेक्स्ट पर आधारित तीन अलग-अलग प्रॉम्प्ट कैसे काम करते हैं. इनमें फ़्रीफ़ॉर्म प्रॉम्प्ट, स्ट्रक्चर्ड प्रॉम्प्ट, और चैट प्रॉम्प्ट शामिल हैं.
कोडलैब
Google Cloud के मुफ़्त एआई टूल की मदद से बनाएं
Google Cloud के 10 मुफ़्त एआई टूल की मदद से, कॉन्टेंट का अनुवाद करें, दस्तावेज़ों का विश्लेषण करें, और वीडियो को लेबल करें.
कोडलैब
Gemini API की मदद से NodeJS स्क्रिप्ट लिखें
Google AI Studio से कोड और एपीआई पासकोड एक्सपोर्ट करने का तरीका जानें. इससे
Gemini को अपने Node.js ऐप्लिकेशन में इंटिग्रेट किया जा सकेगा.
पाथवे
मशीन लर्निंग को इस्तेमाल करने का तरीका जानें
TensorFlow के चुने हुए पाठ्यक्रम और संसाधनों की लाइब्रेरी को एक्सप्लोर करके, अपने हिसाब से सीखने का तरीका चुनें.
टूलकिट
Android पर Keras और TensorFlow Lite के साथ एलएलएम
इस टूलकिट का इस्तेमाल करके, Android पर अपने लार्ज लैंग्वेज मॉडल (एलएलएम) को ट्रेनिंग दें और डिप्लॉय करें.
कोर्स
डीप लर्निंग के लिए TensorFlow के बारे में शुरुआती जानकारी
कपड़ों की इमेज पहचानने में मदद करने वाला न्यूरल नेटवर्क बनाने और उसे बेहतर बनाने का तरीका जानें.
समाधान
उपयोगकर्ता के डिवाइस पर आसानी से, मशीन लर्निंग के नए-नए समाधान बनाएं
ओपन सोर्स क्रॉस-प्लैटफ़ॉर्म मशीन लर्निंग सलूशन. इन्हें कोड की कुछ लाइनों में ज़रूरत के मुताबिक बनाया और डिप्लॉय किया जा सकता है.
समाधान
पहले से ट्रेन किए गए मॉडल ढूंढें
एक ही जगह पर सैकड़ों, इस्तेमाल के लिए तैयार और इस्तेमाल किए जा सकने वाले मशीन लर्निंग मॉडल खोजें और देखें.
समाधान
मशीन लर्निंग के लिए ज़्यादा सुविधाजनक फ़्रेमवर्क
TensorFlow के मशीन लर्निंग प्लैटफ़ॉर्म पर चलने वाले और सीखने में आसान एपीआई.
समाधान
मोबाइल और एज डिवाइसों पर एमएल मॉडल डिप्लॉय करना
बेहतर परफ़ॉर्मेंस, सभी Android और iOS डिवाइसों में मौजूद मशीन लर्निंग, एम्बेड किए गए Linux, और माइक्रोकंट्रोलर के लिए ऑप्टिमाइज़ किए गए मशीन लर्निंग टूल.
समाधान
वेब पर एमएल मॉडल चलाना
वेब ब्राउज़र और Node.js में एमएल मॉडल को ट्रेनिंग दें और डिप्लॉय करें.
समाधान
मशीन लर्निंग (एमएल) की कार्रवाइयों के लिए प्रोडक्शन लेवल टूलिंग
डेटा ऑटोमेशन, मॉडल ट्रैकिंग, परफ़ॉर्मेंस पर निगरानी रखने, और मॉडल को रीट्रेन करने के सबसे सही तरीके वाली प्रोडक्शन पाइपलाइन मैनेज करें.
चर्चित समाचार
Gemini 1.5 Pro को Gemini API पर उपलब्ध कराया जा सकता है
पहली बार नेटिव ऑडियो (स्पीच) समझने की क्षमता और नए File API वाला Gemini 1.5 Pro, अब 180 से ज़्यादा देशों में Gemini API की मदद से सभी के लिए उपलब्ध झलक के तौर पर उपलब्ध है.
डेवलपर और रिसर्चर के लिए नए Gemma मॉडल
पेश है CodeGemma, जो कोड जनरेट करने, उसे जनरेट करने, और निर्देशों से जुड़े टास्क के लिए है. साथ ही, RecurrentGemma एक ऐसा आर्किटेक्चर है जो रिसर्च करने के लिए बेहतर तरीके से काम करता है.
Firebase और Gemini API की मदद से, अपने ऐप्लिकेशन की परफ़ॉर्मेंस को बेहतर बनाएं
अपने ऐप्लिकेशन में तेज़ी से नई सुविधाएं जोड़ने के लिए, Gemini API के साथ Firebase एक्सटेंशन का इस्तेमाल करें.
एआई में नया क्या है
Gemini की मदद से बिल्ड करने का तरीका जानें
Google के नए मॉडल की मदद से, मुफ़्त और तेज़ी से जनरेटिव एआई ऐप्लिकेशन बनाने के लिए, टूल और संसाधनों को अनलॉक करें.
देखें कि डेवलपर, एआई (AI) और मशीन लर्निंग से जुड़ी चुनौतियों को कैसे हल कर रहे हैं
केस स्टडी, लेख, इंटरव्यू वगैरह देखें.
इस्तेमाल के दूसरे उदाहरणों को हल करें
Google की, डेवलपर टेक्नोलॉजी के सुइट में मौजूद ज़्यादा संसाधनों के बारे में जानें.
मोबाइल
अलग-अलग तरह के दर्शकों और डिवाइसों के नाप या आकार के हिसाब से वीडियो बनाएं.
Web
खुले वेब के लिए तेज़, सुरक्षित साइटें और ऐप्स बनाएं.
Google Cloud
शुरू से लेकर आखिर तक डेवलपमेंट को आसान बनाएं और स्केल करें.