नमस्कार दोस्तों! इस लेख में हम आपके साथ आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस से जुड़े टॉप इंटरव्यू प्रश्न और उनके उत्तर हिंदी में साझा कर रहे हैं। (Top Artificial Intelligence Interview Questions and Answers in Hindi) यदि आप AI के क्षेत्र में करियर बनाना चाहते हैं और इंटरव्यू की तैयारी कर रहे हैं। तो यह लेख आपके लिए बेहद फायदेमंद साबित होगा। आज के समय में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस तेजी से विकसित हो रही तकनीक है। इसमें करियर बनाने के लिए सही तरीके से तैयारी जरूरी है। यहां दिए गए महत्वपूर्ण प्रश्न और उत्तर आपकी जानकारी को मजबूत बनाएंगे और आत्मविश्वास बढ़ाने में मदद करेंगे। इस लेख को पढ़ने के बाद, आप AI इंटरव्यू में बेहतर तरीके से उत्तर दे सकेंगे और अपनी तैयारी को एक नई दिशा दे पाएंगे। तो चलिए, AI इंटरव्यू की तैयारी की ओर एक और मजबूत कदम बढ़ाते हैं!
Top Artificial Intelligence Interview Questions and Answers in Hindi
Q1. आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस क्या है?
Ans: आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) कंप्यूटर सिस्टम को मानव जैसी बुद्धि और निर्णय लेने की क्षमता प्रदान करने वाली एक तकनीक है। जैसे: सीखना, तर्क करना, और समस्या का हल करना।
Q2. AI की मुख्य शाखाएँ कौन-कौन सी हैं?
Ans: AI की मुख्य शाखाएँ:
- मशीन लर्निंग
- डीप लर्निंग
- नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग
- कंप्यूटर विजन
- रोबोटिक्स
Q3. मशीन लर्निंग क्या है?
Ans: मशीन लर्निंग एक प्रकार की कृत्रिम बुद्धिमत्ता है। जो कंप्यूटर को डेटा से सीखने और भविष्य के परिणामों की भविष्यवाणी करने की क्षमता देती है।
Q4. डीप लर्निंग क्या है?
Ans: डीप लर्निंग मशीन लर्निंग की एक शाखा है। जो जटिल डेटा पैटर्न को समझने के लिए कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क का यूज़ करता है।
Q5. सुपरवाइज्ड और अनसुपरवाइज्ड लर्निंग में क्या अंतर है?
Ans: सुपरवाइज्ड और अनसुपरवाइज्ड लर्निंग में अंतर:
- सुपरवाइज्ड लर्निंग में लेबल्ड डेटा दिया जाता है।
- अनसुपरवाइज्ड लर्निंग में बिना लेबल वाला डेटा दिया जाता है।
Q6. न्यूरल नेटवर्क क्या है?
Ans: न्यूरल नेटवर्क एक कंप्यूटेशनल मॉडल है। जो इंसानी दिमाग की नकल करता है और नोड्स (न्यूरॉन्स) से बना होता है।
Q7. AI और मशीन लर्निंग में क्या अंतर है?
Ans: एआई (AI) मानव बुद्धि की नकल करने वाली मशीनों को बनाने पर केंद्रित है। मशीन लर्निंग AI की एक उपशाखा है। यह मशीनों को डेटा से सीखने और पैटर्न पहचानने में सक्षम बनाता है।
Q8. NLP क्या है?
Ans: NLP (Natural Language Processing) एक AI की शाखा है। यह कंप्यूटर को मानव भाषा को समझने, विश्लेषण करने और उत्पन्न करने की क्षमता देता है।
Q9. AI कहाँ-कहाँ उपयोग होता है?
Ans: AI का उपयोग:
- हेल्थकेयर
- फाइनेंस
- ऑटोमेशन
- ई-कॉमर्स
- गेमिंग
- शिक्षा, आदि
Q10. Turing Test क्या है?
Ans: ट्यूरिंग एक टेस्ट है। जो यह परखता है कि क्या एक मशीन इंसानी व्यवहार की नकल कर सकती है।
Q11. AI के फायदे क्या हैं?
Ans: AI के मुख्य फायदे:
- तेज़ निर्णय
- त्रुटियों में कमी
- ऑटोमेशन
- डेटा प्रोसेसिंग
Q12. AI के नुकसान क्या हैं?
Ans: AI के मुख्य नुकसान:
- बेरोजगारी
- नैतिक सवाल
- डाटा प्राइवेसी रिस्क
Q13. TensorFlow क्या है?
Ans: TensorFlow एक ओपन-सोर्स मशीन लर्निंग प्लेटफॉर्म है। इसका यूज़ जटिल डेटा गणनाओं और मॉडल बनाने के लिए किया जाता है। इसे Google ने बनाया है।
Q14. Keras क्या है?
Ans: Keras एक ओपन-सोर्स डीप लर्निंग लाइब्रेरी है। यह TensorFlow जैसे बैकएंड पर चलती है। यह न्यूरल नेटवर्क बनाने और प्रशिक्षित करने में मदद करती है।
Q15. Reinforcement Learning क्या है?
Ans: Reinforcement Learning एक AI तकनीक है। यहाँ एजेंट पुरस्कार पाने के लिए वातावरण से सीखता है। बिना स्पष्ट निर्देश के।
Q16. AI मॉडल को कैसे ट्रेन किया जाता है?
Ans: AI मॉडल को ट्रेनिंग डेटा से प्रशिक्षित किया जाता है। इसके प्रदर्शन को टेस्ट डेटा से जाँचा जाता है।
Q17. Overfitting क्या है?
Ans: ओवरफिटिंग तब होता है। जब एक मॉडल प्रशिक्षण डेटा को इतना अच्छी तरह सीख लेता है। वह नए, अनदेखे डेटा पर खराब प्रदर्शन करता है।
Q18. Underfitting क्या है?
Ans: Underfitting तब होता है। जब एक मॉडल डेटा के पैटर्न को सही से नहीं सीख पाता है। यह प्रशिक्षण और परीक्षण डेटा दोनों पर खराब प्रदर्शन करता है।
Q19. Bias और Variance में क्या फर्क है?
Ans: Bias और Variance में फर्क:
- Bias: मॉडल की सादगी की वजह से गलती।
- Variance: मॉडल का बहुत जटिल होना जिससे वह बहुत फ्लेक्चुएट करता है।
Q20. Confusion Matrix क्या है?
Ans: Confusion Matrix एक टेबल है। जो मशीन लर्निंग क्लासिफिकेशन मॉडल के प्रदर्शन को दर्शाती है। जिसमें सही और गलत भविष्यवाणियाँ शामिल हैं।
Q21. Precision और Recall क्या हैं?
Ans: Precision और Recall:
- Precision: सही पॉजिटिव रिजल्ट की प्रतिशतता।
- Recall: जितने सही पॉजिटिव थे उनमें से कितनों को मॉडल ने पकड़ा।
Q22. ROC Curve क्या है?
Ans: ROC curve (Receiver Operating Characteristic) एक ग्राफ़ है। यह विभिन्न थ्रेशोल्ड पर क्लासिफायर के प्रदर्शन को दिखाता है। विशेष रूप से ट्रू पॉजिटिव रेट और फॉल्स पॉजिटिव रेट के बीच।
Q23. AI में Ethics क्यों जरूरी है?
Ans: AI में Ethics इसलिए महत्वपूर्ण है। क्योंकि यह सुनिश्चित करती है। AI मानव मूल्यों और अधिकारों के अनुकूल और हानिकारक न हो।
Q24. ChatGPT क्या है?
Ans: चैटजीपीटी एक बड़ा भाषा मॉडल है। जो मानव-जैसी बातचीत के लिए प्रशिक्षित है, और टेक्स्ट उत्पन्न कर सकता है।
Q25. AI प्रोग्रामिंग में कौन-कौन सी भाषाएं प्रचलित हैं?
Ans: AI प्रोग्रामिंग में प्रचलित भाषाएं:
- Python
- R
- Java
- C++
Q26. GANs क्या हैं?
Ans: GANs (Generative Adversarial Networks) दो नेटवर्क (Generator और Discriminator) के बीच कंपटीशन के ज़रिए डेटा जनरेट करते हैं।
Q27. Transfer Learning क्या है?
Ans: ट्रांसफर लर्निंग एक मशीन लर्निंग तकनीक है। जो एक कार्य से सीखे गए ज्ञान को दूसरे संबंधित कार्य में लागू करती है।
Q28. Clustering क्या है?
Ans: क्लस्टरिंग डेटा को समान विशेषताओं वाले समूहों में विभाजित करना है। इसमें पैटर्न और संबंधों को उजागर किया जा सके।
Q29. AI में Hyperparameters क्या होते हैं?
Ans: एआई में हाइपरपैरामीटर मॉडल के प्रशिक्षण से पहले निर्धारित होते हैं। जो मॉडल प्रदर्शन को नियंत्रित करते हैं।
Q30. भविष्य में AI का क्या प्रभाव होगा?
Ans: भविष्य में, AI से काम आसान होगा, और यह हमारी जिंदगी में महत्वपूर्ण बदलाव लाएगा।
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Conclusion | निष्कर्ष
दोस्तों, मुझे उम्मीद हैं। यह लेख आपके आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस इंटरव्यू की तैयारी में मददगार रहा होगा। यदि आपके मन में इससे संबंधित कोई भी सवाल हैं। तो कृपया कमेंट सेक्शन में अवश्य पूछें। हम आपके प्रश्नों का उत्तर देने का पूरा प्रयास करेंगे। नई तकनीकों और ट्रेंडिंग विषयों की जानकारी के लिए हमारे साथ जुड़े रहें। हम रोजाना लेटेस्ट टेक्नोलॉजी अपडेट्स और अन्य उपयोगी जानकारियाँ साझा करते रहते हैं। हमारा उद्देश्य है कि आपको ऐसी जानकारी प्रदान करें। जो आपके करियर और ज्ञान को आगे बढ़ाने में सहायक हो। आपके साथ जुड़कर हमें खुशी होगी। लेख को पढ़ने के लिए धन्यवाद! अगर यह जानकारी आपको उपयोगी लगी हो। तो इसे दूसरों के साथ भी साझा करें ताकि वे भी इसका लाभ उठा सकें।
