कंप्यूटर साइंस के लिए मुफ़्त AI ट्यूटर
उसे बताएं कि आप क्या सीखना चाहते हैं। यह मैप करता है कि आप पहले से क्या जानते हैं, ठीक उन्हीं कमियों को सिखाता है, जाँचता है कि सिखाना वाकई काम आया या नहीं, और आपके बारे में और जानते हुए योजना को लगातार समायोजित करता रहता है।
शुरू करेंएक चुनें। एक छोटा डायग्नोस्टिक पता लगाता है कि आप क्या जानते हैं, फिर हर लेसन सीधे किसी कमी पर जाता है।
रिलेशनल डेटाबेस, ट्रांज़ैक्शन, इंडेक्सिंग और क्वेरी प्रोसेसिंग, तकनीकी इंटरव्यू की तैयारी और समकक्ष कोर्सवर्क के लिए। 31 स्किल्स.
मुख्य सुपरवाइज़्ड और अनसुपरवाइज़्ड लर्निंग, मॉडल मूल्यांकन, और न्यूरल नेटवर्क की बुनियादी बातें, तकनीकी इंटरव्यू की तैयारी और समकक्ष कोर्सवर्क के लिए। 25 स्किल्स.
मुख्य डेटा स्ट्रक्चर्स, एल्गोरिदमिक तकनीकें, और ग्राफ़ एल्गोरिदम, तकनीकी इंटरव्यू की तैयारी और समकक्ष अंडरग्रेजुएट कोर्सवर्क के लिए। 32 स्किल्स.
प्रोसेस, थ्रेड्स, कंकरेंसी, मेमोरी वर्चुअलाइज़ेशन, और फ़ाइल सिस्टम्स, एक मानक अंडरग्रेजुएट ऑपरेटिंग सिस्टम्स कोर्स को कवर करते हुए। 27 स्किल्स.
प्रायिकता की बुनियादी बातों से लेकर परिकल्पना परीक्षण और रिग्रेशन तक, एक मानक परिचयात्मक सांख्यिकी और प्रायिकता कोर्स को कवर करते हुए। 26 स्किल्स.
योजना बनाना और सिखाना, यही ज़्यादातर टूल्स वादा करते हैं। इसके पीछे का नियम ही है जो उन्हें भरोसेमंद बनाता है।
एक लक्ष्य दें, और आपको वही रास्ता मिलेगा जो खास तौर पर आपकी ज़रूरत के हिसाब से बना है, हर किसी को मिलने वाली सामान्य चेकलिस्ट नहीं।
हर चरण पर असली शिक्षण पाएं, उस पर जाँचे जाएं, और जाँच के नतीजे के आधार पर योजना खुद बदलने दें।
महारत का श्रेय तभी मिलता है जब यह भरोसेमंद सबूत हो कि आप वाकई इसे कर सकते हैं, सिर्फ आपके कहने से कभी नहीं।
एक पर्सनल ट्यूटर जो इस बात का हिसाब रखता है कि आप असल में क्या जानते हैं। उसे बताएं कि आप क्या सीखना चाहते हैं, यह पता लगाता है कि आप कहाँ पहले से मज़बूत हैं और कहाँ नहीं, कमियों को सिखाता है, जाँचता है कि सिखाना वाकई असर कर गया या नहीं, और वहीं से योजना को समायोजित करता है।
एक रोडमैप एक शुरुआती और एक विशेषज्ञ, दोनों को एक ही रास्ता देता है। एक चैटबॉट आपके पूछे हर सवाल का जवाब देता है, लेकिन टैब बंद होते ही आपको भूल जाता है और कभी नहीं जाँचता कि बात समझ आई या नहीं। CortexLoops खासतौर पर आपके इर्द-गिर्द रास्ता बनाता है, और यह जाँचने को कि वह काम आया या नहीं, पूरी बात मानता है, कोई बाद का ख्याल नहीं।
एक छोटा अडैप्टिव डायग्नॉस्टिक, न कि हर किसी से एक ही क्रम में पूछा जाने वाला तय क्विज़। हर जवाब यह तय करता है कि आगे क्या पूछा जाएगा, और यह आधी-अधूरी या करीबी समझ का भी श्रेय देता है, बजाय इसके कि सख्ती से सही या गलत का फैसला थोपे। जिस चीज़ तक डायग्नॉस्टिक कभी पहुँच ही नहीं पाता, वह 'जाँचा नहीं गया' ही चिह्नित रहती है, कभी कमजोर नहीं मान ली जाती।
यह गलती के पीछे की खास गलतफहमी को पहचानने और उसे ही सिखाने की कोशिश करता है, बजाय इसके कि वही व्याख्या धीरे-धीरे दोहराए। हर गलत जवाब के पीछे कोई साफ कहानी नहीं होती, इसलिए यह किसी गलतफहमी को तभी इंगित करता है जब आपका जवाब वाकई उसका समर्थन करता है।
नहीं। सब कुछ बिना साइन-अप के ब्राउज़र में ही काम करता है। प्रगति आपके डिवाइस पर सेव होती है, और अकाउंट बनाना सिर्फ तभी काम का है जब आप चाहते हैं कि वह प्रगति किसी दूसरे डिवाइस तक आपके साथ जाए।
डेटाबेस मैनेजमेंट सिस्टम्स, मशीन लर्निंग के बुनियादी सिद्धांत, डेटा स्ट्रक्चर्स और एल्गोरिदम, ऑपरेटिंग सिस्टम्स, और सांख्यिकी व प्रायिकता, हर एक को अलग-अलग स्किल्स में बांटा गया है जिन पर आपको जाँचा जाता है।
क्योंकि यह ऐसा कुछ जानने का दिखावा नहीं करेगा जो इसने आपको करते हुए असल में देखा ही नहीं। कोई स्किल तभी सॉलिड या स्ट्रगलिंग बनती है जब डायग्नॉस्टिक या किसी लेसन ने उसे जाँच लिया हो, कभी किसी भी तरफ मान नहीं ली जाती।