• Develop intelligent systems that can automate repetitive tasks.
• Work on real-world AI projects such as virtual assistants, recommendation systems, and image recognition apps.
• Build a strong foundation for careers in AI, data science, and machine learning engineering.

• बुद्धिमान सिस्टम विकसित करना जो दोहराए जाने वाले कार्यों को स्वचालित कर सके।
• वास्तविक दुनिया के AI प्रोजेक्ट्स पर काम करना जैसे वर्चुअल असिस्टेंट, सिफारिश सिस्टम और इमेज रिकॉग्निशन एप्स।
• AI, डेटा साइंस और मशीन लर्निंग इंजीनियरिंग में करियर के लिए मजबूत नींव तैयार करना।

• Python: Preferred language for AI due to simplicity and wide support.
• NumPy: For numerical operations and matrix computations.
• Pandas: For data handling, analysis, and preprocessing.
• scikit-learn: Popular library for machine learning algorithms.
• Jupyter Notebook: Interactive coding environment for experimenting with AI code.

• Python: सरलता और व्यापक समर्थन के कारण AI के लिए पसंदीदा भाषा।
• NumPy: संख्यात्मक संचालन और मैट्रिक्स गणना के लिए।
• Pandas: डेटा हैंडलिंग, विश्लेषण और प्री-प्रोसेसिंग के लिए।
• scikit-learn: मशीन लर्निंग एल्गोरिदम के लिए लोकप्रिय लाइब्रेरी।
• Jupyter Notebook: AI कोड के साथ प्रयोग करने के लिए इंटरैक्टिव कोडिंग वातावरण।

# Python simple AI example
import random

def ai_greeting():
    responses = ["Hello!", "Hi there!", "Greetings!", "How can I help you?"]
    return random.choice(responses)

print(ai_greeting())

This example demonstrates a basic AI program that selects a random greeting from a list. Practicing such examples helps beginners understand AI programming concepts practically.

यह उदाहरण एक साधारण AI प्रोग्राम को दर्शाता है जो सूची से यादृच्छिक अभिवादन चुनता है। ऐसे उदाहरणों का अभ्यास शुरुआती लोगों को AI प्रोग्रामिंग की अवधारणाओं को व्यावहारिक रूप से समझने में मदद करता है।

1. Write a simple Python program that prints "Hello AI".

2. Create a program to perform basic arithmetic operations using input from the user.

3. Experiment with a small dataset using Pandas and NumPy to analyze and visualize data.

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1. एक साधारण Python प्रोग्राम लिखें जो "Hello AI" प्रिंट करे।

2. एक प्रोग्राम बनाएं जो उपयोगकर्ता से इनपुट लेकर बुनियादी अंकगणितीय ऑपरेशन करे।

3. Pandas और NumPy का उपयोग करके एक छोटे dataset का विश्लेषण और visualization करें।

1. Simple Chatbot

Create a Python chatbot that can respond to basic greetings and simple questions. This project helps understand natural language processing basics.

1. साधारण चैटबॉट

एक Python चैटबॉट बनाएं जो बुनियादी अभिवादन और सरल प्रश्नों का उत्तर दे सके। यह प्रोजेक्ट NLP की मूल बातें समझने में मदद करता है।

2. AI-Powered Calculator

Develop a calculator that can handle arithmetic operations and provide suggestions or corrections for user input using basic AI logic.

2. AI-सक्षम कैलकुलेटर

एक कैलकुलेटर बनाएं जो अंकगणितीय ऑपरेशन कर सके और उपयोगकर्ता इनपुट के लिए सुझाव या सुधार प्रदान कर सके।

3. Data Processing Tasks

Practice loading, cleaning, and analyzing small datasets using Python libraries. Visualize the data using plots and charts to gain insights.

3. डेटा प्रोसेसिंग टास्क

Python लाइब्रेरी का उपयोग करके छोटे datasets को लोड, साफ़ और विश्लेषण करने का अभ्यास करें। डेटा का visualization कर insights प्राप्त करें।