AI કેવી રીતે શીખવું?

AI કેવી રીતે શીખવું?

AI શીખવું એ એક વિશાળ પુસ્તકાલયમાં પગ મૂકવા જેવું લાગે છે જ્યાં દરેક પુસ્તક "અહીંથી શરૂ કરો" બૂમ પાડી રહ્યું હોય છે. અડધા છાજલીઓ "ગણિત" લખેલી હોય છે, જે... થોડું અસંસ્કારી છે 😅

ફાયદો: ઉપયોગી વસ્તુઓ બનાવવા માટે તમારે બધું જાણવાની જરૂર નથી. તમારે એક સમજદાર માર્ગ, થોડા ભરોસાપાત્ર સંસાધનો અને થોડીવાર માટે મૂંઝવણમાં રહેવાની તૈયારીની જરૂર છે (મૂંઝવણ મૂળભૂત રીતે પ્રવેશ ફી છે).

આ પછી તમને વાંચવા ગમશે તેવા લેખો:

🔗 AI કેવી રીતે વિસંગતતાઓ શોધી કાઢે છે
મશીન લર્નિંગ અને આંકડાશાસ્ત્રનો ઉપયોગ કરીને વિસંગતતા શોધવાની પદ્ધતિઓ સમજાવે છે.

🔗 સમાજ માટે AI કેમ ખરાબ છે?
કૃત્રિમ બુદ્ધિના નૈતિક, સામાજિક અને આર્થિક જોખમોની તપાસ કરે છે.

🔗 AI કેટલું પાણી વાપરે છે?
AI ઉર્જા વપરાશ અને છુપાયેલા પાણીના ઉપયોગની અસરોને તોડે છે.

🔗 AI ડેટાસેટ શું છે?
ડેટાસેટ્સ, લેબલિંગ અને AI તાલીમમાં તેમની ભૂમિકા વ્યાખ્યાયિત કરે છે.

રોજિંદા જીવનમાં "AI" નો ખરેખર અર્થ શું થાય છે 🤷‍♀️

લોકો "AI" કહે છે અને થોડી અલગ બાબતોનો અર્થ રાખે છે:

  • મશીન લર્નિંગ (ML) - મોડેલો ડેટાથી લઈને ઇનપુટ અને આઉટપુટ સુધી પેટર્ન શીખે છે (દા.ત., સ્પામ શોધ, કિંમત આગાહી). [1]

  • ડીપ લર્નિંગ (DL) - ML નો એક સબસેટ જે સ્કેલ પર ન્યુરલ નેટવર્કનો ઉપયોગ કરે છે (દ્રષ્ટિ, વાણી, મોટા ભાષા મોડેલો). [2]

  • જનરેટિવ AI - મોડેલો જે ટેક્સ્ટ, છબીઓ, કોડ, ઑડિઓ (ચેટબોટ્સ, કોપાયલોટ્સ, કન્ટેન્ટ ટૂલ્સ) ઉત્પન્ન કરે છે. [2]

  • મજબૂતીકરણ શિક્ષણ - અજમાયશ અને પુરસ્કાર દ્વારા શિક્ષણ (ગેમ એજન્ટો, રોબોટિક્સ). [1]

શરૂઆતમાં જ તમારે સંપૂર્ણ પસંદગી કરવાની જરૂર નથી. ફક્ત AI ને એક સંગ્રહાલયની જેમ ન ગણો. તે રસોડા જેવું છે - રસોઈ કરીને તમે ઝડપથી શીખો છો. ક્યારેક તમે ટોસ્ટ બાળી નાખો છો. 🍞🔥

ટૂંકી વાર્તા: એક નાની ટીમે "મહાન" ચર્ન મોડેલ મોકલ્યું... જ્યાં સુધી તેમને ટ્રેન અને ટેસ્ટમાં સમાન ID ન દેખાયા. ક્લાસિક લીકેજ. એક સરળ પાઇપલાઇન + ક્લીન સ્પ્લિટે શંકાસ્પદ 0.99 ને વિશ્વસનીય (નીચા!) સ્કોરમાં ફેરવી દીધું અને એક મોડેલ જે ખરેખર સામાન્યકૃત થયું. [3]

"AI કેવી રીતે શીખવું" યોજના સારી કેમ બને છે ✅

સારી યોજનામાં કેટલાક એવા ગુણો હોય છે જે કંટાળાજનક લાગે છે પણ તમારા મહિનાઓ બચાવે છે:

  • શીખતા શીખતા બનાવો (નાના પ્રોજેક્ટ વહેલા, મોટા પ્રોજેક્ટ પછી).

  • ઓછામાં ઓછું જરૂરી ગણિત શીખો , પછી ઊંડાણ માટે પાછળ વર્તુળ કરો.

  • તમે શું કર્યું તે સમજાવો (તમારું કામ રબર-ડક કરો; તે ઝાંખી વિચારસરણીને મટાડે છે).

  • થોડા સમય માટે એક "કોર સ્ટેક" પર વળગી રહો (પાયથોન + જ્યુપીટર + સાયકિટ-લર્ન → પછી પાયટોર્ચ).

  • પ્રગતિને આઉટપુટ દ્વારા માપો , જોયેલા કલાકો દ્વારા નહીં.

જો તમારી યોજના ફક્ત વિડિઓઝ અને નોંધો જ હોય, તો તે પાણી વિશે વાંચીને તરવાનો પ્રયાસ કરવા જેવું છે.

(હાલ પૂરતું) તમારી લેન પસંદ કરો - ત્રણ સામાન્ય રસ્તાઓ 🚦

તમે AI ને વિવિધ "આકારો" માં શીખી શકો છો. અહીં ત્રણ કાર્ય કરે છે:

૧) વ્યવહારુ બિલ્ડર માર્ગ 🛠️

જો તમને ઝડપી જીત અને પ્રેરણા જોઈતી હોય તો શ્રેષ્ઠ.
ફોકસ: ડેટાસેટ્સ, તાલીમ મોડેલ્સ, શિપિંગ ડેમો.
સ્ટાર્ટર સંસાધનો: ગૂગલનો એમએલ ક્રેશ કોર્સ, કાગલ લર્ન, ફાસ્ટ.એઆઈ (નીચે સંદર્ભો અને સંસાધનોમાં લિંક્સ).

૨) મૂળભૂત બાબતો-પ્રથમ માર્ગ 📚

જો તમને સ્પષ્ટતા અને સિદ્ધાંત ગમે છે તો શ્રેષ્ઠ.
ફોકસ: રીગ્રેશન, બાયસ-વેરિયન્સ, સંભાવનાત્મક વિચારસરણી, ઑપ્ટિમાઇઝેશન.
એન્કર: સ્ટેનફોર્ડ CS229 મટિરિયલ્સ, MIT ઇન્ટ્રો ટુ ડીપ લર્નિંગ. [1][2]

૩) જનરેશન-એઆઈ એપ ડેવલપર રૂટ ✨

જો તમે સહાયકો, શોધ, વર્કફ્લો, "એજન્ટ-વાય" સામગ્રી બનાવવા માંગતા હો, તો શ્રેષ્ઠ.
ફોકસ: પ્રોમ્પ્ટિંગ, પુનઃપ્રાપ્તિ, મૂલ્યાંકન, ટૂલનો ઉપયોગ, સલામતી મૂળભૂત બાબતો, જમાવટ.
નજીક રાખવા માટેના દસ્તાવેજો: પ્લેટફોર્મ દસ્તાવેજો (API), HF કોર્સ (ટૂલિંગ).

તમે પછીથી લેન બદલી શકો છો. શરૂઆત કરવી મુશ્કેલ છે.

 

AI નો અભ્યાસ કેવી રીતે શીખવું

સરખામણી કોષ્ટક – શીખવાની ટોચની રીતો (પ્રામાણિક વિચિત્રતાઓ સાથે) 📋

સાધન / અભ્યાસક્રમ પ્રેક્ષક કિંમત તે કેમ કામ કરે છે (ટૂંકી માહિતી)
ગૂગલ મશીન લર્નિંગ ક્રેશ કોર્સ નવા નિશાળીયા મફત દ્રશ્ય + વ્યવહારુ; વધુ પડતી ગૂંચવણ ટાળે છે
કાગલ લર્ન (પરિચય + મધ્યવર્તી એમએલ) નવા નિશાળીયા જેમને પ્રેક્ટિસ ગમે છે મફત ડંખના કદના પાઠ + તાત્કાલિક કસરતો
fast.ai પ્રેક્ટિકલ ડીપ લર્નિંગ બિલ્ડર્સ, થોડી કોડિંગ સાથે મફત તમે વાસ્તવિક મોડેલોને વહેલા તાલીમ આપો છો - જેમ કે તરત જ 😅
ડીપલર્નિંગ.એઆઈ એમએલ સ્પેશિયલાઇઝેશન માળખાગત શીખનારાઓ ચૂકવેલ મુખ્ય ML ખ્યાલો દ્વારા સ્પષ્ટ પ્રગતિ
DeepLearning.AI ડીપ લર્નિંગ સ્પેક ML ની ​​મૂળભૂત બાબતો પહેલાથી જ ચૂકવેલ ન્યુરલ નેટ + વર્કફ્લો પર નક્કર ઊંડાઈ
સ્ટેનફોર્ડ CS229 નોંધો સિદ્ધાંત આધારિત મફત ગંભીર મૂળભૂત બાબતો ("આ કેમ કામ કરે છે")
scikit-learn વપરાશકર્તા માર્ગદર્શિકા એમએલ પ્રેક્ટિશનરો મફત ટેબ્યુલર/બેઝલાઇન માટે ક્લાસિક ટૂલકીટ
પાયટોર્ચ ટ્યુટોરિયલ્સ ડીપ લર્નિંગ બિલ્ડર્સ મફત ટેન્સર → તાલીમ લૂપ્સથી સાફ રસ્તો [4]
હગિંગ ફેસ એલએલએમ કોર્સ NLP + LLM બિલ્ડર્સ મફત વ્યવહારુ LLM વર્કફ્લો + ઇકોસિસ્ટમ ટૂલ્સ
NIST AI રિસ્ક મેનેજમેન્ટ ફ્રેમવર્ક AI જમાવનાર કોઈપણ મફત સરળ, ઉપયોગી જોખમ/શાસન સ્કેફોલ્ડિંગ [5]

નાની નોંધ: "કિંમત" ઓનલાઈન વિચિત્ર છે. કેટલીક વસ્તુઓ મફત છે પણ ધ્યાન આપવું પડે છે... જે ક્યારેક વધુ ખરાબ હોય છે.

તમને ખરેખર જરૂરી મુખ્ય કૌશલ્યોનો સંગ્રહ (અને કયા ક્રમમાં) 🧩

જો તમારો ધ્યેય AI કેવી રીતે શીખવું , તો આ ક્રમનું લક્ષ્ય રાખો:

  1. પાયથોનની મૂળભૂત બાબતો

  • કાર્યો, યાદીઓ/આજ્ઞાઓ, હળવા વર્ગો, વાંચન ફાઇલો.

  • આદત હોવી જ જોઈએ: નાની સ્ક્રિપ્ટો લખો, ફક્ત નોટબુક જ નહીં.

  1. ડેટા હેન્ડલિંગ

  • નમ્પાય-ઇશ વિચારસરણી, પાંડાની મૂળભૂત બાબતો, કાવતરું.

  • તમે અહીં ઘણો સમય વિતાવશો. આકર્ષક નહીં, પણ કામ તો છે.

  1. ક્લાસિકલ એમએલ (ઓછા આંકવામાં આવતી સુપરપાવર)

  • ટ્રેન/ટેસ્ટ સ્પ્લિટ, લીકેજ, ઓવરફિટિંગ.

  • રેખીય/લોજિસ્ટિક રીગ્રેશન, વૃક્ષો, રેન્ડમ જંગલો, ગ્રેડિયન્ટ બૂસ્ટિંગ.

  • મેટ્રિક્સ: ચોકસાઈ, ચોકસાઈ/રિકોલ, ROC-AUC, MAE/RMSE - ક્યારે અર્થપૂર્ણ બને છે તે જાણો. [3]

  1. ઊંડાણપૂર્વકનું શિક્ષણ

  • ટેન્સર, ગ્રેડિયન્ટ્સ/બેકપ્રોપ (વિભાવનાત્મક રીતે), તાલીમ લૂપ્સ.

  • છબીઓ માટે CNN, ટેક્સ્ટ માટે ટ્રાન્સફોર્મર્સ (છેવટે).

  • થોડા એન્ડ-ટુ-એન્ડ પાયટોર્ચ બેઝિક્સ ખૂબ મદદ કરે છે. [4]

  1. જનરેટિવ AI + LLM વર્કફ્લો

  • ટોકનાઇઝેશન, એમ્બેડિંગ્સ, પુનઃપ્રાપ્તિ-સંવર્ધિત જનરેશન, મૂલ્યાંકન.

  • ફાઇન-ટ્યુનિંગ વિરુદ્ધ પ્રોમ્પ્ટિંગ (અને જ્યારે તમને બંનેની જરૂર ન હોય ત્યારે).

એક પગલું-દર-પગલાની યોજના જેને તમે અનુસરી શકો છો 🗺️

તબક્કો A – તમારા પહેલા મોડેલને (ઝડપી) કાર્યરત કરો ⚡

ધ્યેય: કંઈક તાલીમ આપો, તેને માપો, તેને સુધારો.

  • એક કોમ્પેક્ટ ઇન્ટ્રો (દા.ત., ML ક્રેશ કોર્સ), પછી એક વ્યવહારુ માઇક્રો-કોર્સ (દા.ત., Kaggle ઇન્ટ્રો) કરો.

  • પ્રોજેક્ટનો વિચાર: જાહેર ડેટાસેટ પર ઘરની કિંમતો, ગ્રાહક પરિવર્તન અથવા ક્રેડિટ જોખમની આગાહી કરો.

નાનું "જીત" ચેકલિસ્ટ:

  • તમે ડેટા લોડ કરી શકો છો.

  • તમે બેઝલાઇન મોડેલને તાલીમ આપી શકો છો.

  • તમે સાદી ભાષામાં ઓવરફિટિંગ સમજાવી શકો છો.

તબક્કો B – વાસ્તવિક ML પ્રેક્ટિસ સાથે આરામદાયક બનો 🔧

ધ્યેય: સામાન્ય નિષ્ફળતાના મોડ્સથી આશ્ચર્ય પામવાનું બંધ કરો.

  • મધ્યવર્તી ML વિષયો પર કાર્ય કરો: ખૂટતા મૂલ્યો, લિકેજ, પાઇપલાઇન્સ, સીવી.

  • થોડા સાયકિટ-લર્ન યુઝર ગાઇડ વિભાગો સ્કિમ કરો અને ખરેખર સ્નિપેટ્સ ચલાવો. [3]

  • પ્રોજેક્ટનો વિચાર: સેવ કરેલા મોડેલ + મૂલ્યાંકન અહેવાલ સાથે એક સરળ એન્ડ-ટુ-એન્ડ પાઇપલાઇન.

તબક્કો C – ઊંડું શિક્ષણ જે જાદુ જેવું ન લાગે 🧙‍♂️

ધ્યેય: ન્યુરલ નેટને તાલીમ આપો અને તાલીમ લૂપને સમજો.

  • PyTorch “Learn the Basics” પાથ (ટેન્સર → ડેટાસેટ્સ/ડેટાલોડર્સ → તાલીમ/ઇવલ → બચત) કરો. [4]

  • જો તમને ઝડપ અને વ્યવહારુ વાઇબ્સ જોઈતા હોય તો વૈકલ્પિક રીતે fast.ai સાથે જોડી બનાવો.

  • પ્રોજેક્ટનો વિચાર: છબી વર્ગીકૃત, સેન્ટિમેન્ટ મોડેલ, અથવા એક નાનું ટ્રાન્સફોર્મર ફાઇન-ટ્યુન.

તબક્કો D – જનરેટિવ AI એપ્સ જે ખરેખર કામ કરે છે ✨

ધ્યેય: એવું કંઈક બનાવવું જેનો લોકો ઉપયોગ કરે.

  • એમ્બેડિંગ, પુનઃપ્રાપ્તિ અને સલામત પેઢીઓને વાયર અપ કરવા માટે વ્યવહારુ LLM કોર્સ + વિક્રેતા ક્વિકસ્ટાર્ટને અનુસરો.

  • પ્રોજેક્ટનો વિચાર: તમારા પર પ્રશ્ન અને જવાબ બોટ (ભાગ → એમ્બેડ → પુનઃપ્રાપ્ત → સંદર્ભો સાથે જવાબ), અથવા ટૂલ કૉલ્સ સાથે ગ્રાહક-સહાયક સહાયક.

"ગણિત" ભાગ - તેને આખા ભોજનની જેમ નહીં, પણ મસાલાની જેમ શીખો 🧂

ગણિત મહત્વનું છે, પણ સમય વધુ મહત્વનો છે.

શરૂ કરવા માટે ઓછામાં ઓછું વ્યવહારુ ગણિત:

  • રેખીય બીજગણિત: વેક્ટર, મેટ્રિસિસ, ડોટ પ્રોડક્ટ્સ (એમ્બેડિંગ માટે અંતર્જ્ઞાન). [2]

  • કેલ્ક્યુલસ: ડેરિવેટિવ ઇન્ટ્યુશન (ઢોળાવ → ગ્રેડિયન્ટ્સ). [1]

  • સંભાવના: વિતરણો, અપેક્ષાઓ, મૂળભૂત બેયસ-ઇશ વિચારસરણી. [1]

જો તમને પછીથી વધુ ઔપચારિક બેકબોન જોઈતું હોય, તો ફંડામેન્ટલ્સ માટે CS229 નોટ્સ અને આધુનિક વિષયો માટે MIT ના ઇન્ટ્રો ડીપ લર્નિંગમાં ડૂબકી લગાવો. [1][2]

એવા પ્રોજેક્ટ્સ જે તમને એવું દેખાડે કે તમે જાણો છો કે તમે શું કરી રહ્યા છો 😄

જો તમે રમકડાના ડેટાસેટ્સ પર ફક્ત ક્લાસિફાયર બનાવો છો, તો તમને અટવાયું લાગશે. વાસ્તવિક કાર્ય જેવા પ્રોજેક્ટ્સ અજમાવો:

  • બેઝલાઇન-ફર્સ્ટ એમએલ પ્રોજેક્ટ (સાયકિટ-લર્ન): સ્વચ્છ ડેટા → મજબૂત બેઝલાઇન → ભૂલ વિશ્લેષણ. [3]

  • LLM + પુનઃપ્રાપ્તિ એપ્લિકેશન: દસ્તાવેજો દાખલ કરો → ચંક → એમ્બેડ → પુનઃપ્રાપ્ત કરો → સંદર્ભો સાથે જવાબો જનરેટ કરો.

  • મોડેલ મોનિટરિંગ મીની-ડેશબોર્ડ: લોગ ઇનપુટ્સ/આઉટપુટ; ડ્રિફ્ટ-ઇશ સિગ્નલોને ટ્રેક કરો (સાદા આંકડા પણ મદદ કરે છે).

  • જવાબદાર AI મીની-ઓડિટ: દસ્તાવેજ જોખમો, ધારના કિસ્સાઓ, નિષ્ફળતાની અસરો; હળવા માળખાનો ઉપયોગ કરો. [5]

જવાબદાર અને વ્યવહારુ ઉપયોગ (હા, એકલા બિલ્ડરો માટે પણ) 🧯

વાસ્તવિકતા તપાસ: પ્રભાવશાળી ડેમો સરળ છે; વિશ્વસનીય સિસ્ટમો નથી.

  • એક નાનું "મોડેલ કાર્ડ"-શૈલીનું README રાખો: ડેટા સ્ત્રોતો, મેટ્રિક્સ, જાણીતી મર્યાદાઓ, અપડેટ કેડન્સ.

  • મૂળભૂત રેલ ઉમેરો (દર મર્યાદા, ઇનપુટ માન્યતા, દુરુપયોગ દેખરેખ).

  • વપરાશકર્તા-મુખી અથવા પરિણામલક્ષી કોઈપણ બાબત માટે, જોખમ-આધારિત અભિગમનો ઉપયોગ કરો: નુકસાન ઓળખો, પરીક્ષણ ધારના કિસ્સાઓ અને દસ્તાવેજ ઘટાડા. NIST AI RMF બરાબર આ માટે બનાવવામાં આવ્યું છે. [5]

સામાન્ય મુશ્કેલીઓ (જેથી તમે તેમને ટાળી શકો) 🧨

  • ટ્યુટોરીયલ હોપિંગ - "ફક્ત એક વધુ કોર્સ" તમારું આખું વ્યક્તિત્વ બની જાય છે.

  • સૌથી મુશ્કેલ વિષયથી શરૂઆત - ટ્રાન્સફોર્મર સરસ છે, પણ મૂળભૂત બાબતો ભાડું ચૂકવે છે.

  • મૂલ્યાંકનને અવગણવું - માત્ર ચોકસાઈ જ સીધી વાત કહી શકાય. કાર્ય માટે યોગ્ય મેટ્રિકનો ઉપયોગ કરો. [3]

  • વસ્તુઓ લખી ન રાખો - ટૂંકી નોંધ રાખો: શું નિષ્ફળ ગયું, શું બદલાયું, શું સુધર્યું.

  • કોઈ ડિપ્લોયમેન્ટ પ્રેક્ટિસ નથી - એક સરળ એપ રેપર પણ ઘણું શીખવે છે.

  • જોખમ વિશે વિચારવાનું છોડી દો - શિપિંગ કરતા પહેલા સંભવિત નુકસાન પર બે ગોળીઓ લખો. [5]

અંતિમ ટિપ્પણી - ખૂબ લાંબો સમય, મેં તે વાંચ્યું નથી 😌

જો તમે "AI કેવી રીતે શીખવું" , તો અહીં સૌથી સરળ જીતવાની રેસીપી છે:

  • વ્યવહારુ ML બેઝિક્સ (કોમ્પેક્ટ ઇન્ટ્રો + કાગલ-શૈલી પ્રેક્ટિસ) થી શરૂઆત કરો

  • વાસ્તવિક ML વર્કફ્લો અને મેટ્રિક્સ શીખવા માટે scikit-learn નો ઉપયોગ કરો

  • ઊંડા શિક્ષણ અને તાલીમ લૂપ્સ માટે PyTorch પર જાઓ

  • વ્યવહારુ અભ્યાસક્રમ અને API ક્વિકસ્ટાર્ટ્સ સાથે LLM કુશળતા ઉમેરો

  • ૩-૫ પ્રોજેક્ટ્સ બનાવો જે દર્શાવે છે: ડેટા પ્રેપ, મોડેલિંગ, મૂલ્યાંકન અને એક સરળ "પ્રોડક્ટ" રેપર.

  • જોખમ/શાસનને ગણો , વૈકલ્પિક વધારા તરીકે નહીં. [5]

અને હા, ક્યારેક તમને ખોવાયેલો લાગશે. એ સામાન્ય છે. AI એ ટોસ્ટરને વાંચતા શીખવવા જેવું છે - જ્યારે તે કામ કરે છે ત્યારે તે પ્રભાવશાળી હોય છે, જ્યારે તે કામ કરતું નથી ત્યારે થોડું ભયાનક હોય છે, અને તેને કોઈ પણ સ્વીકારે છે તેના કરતાં વધુ પુનરાવર્તનોની જરૂર પડે છે 😵💫

સંદર્ભ

[1] સ્ટેનફોર્ડ CS229 લેક્ચર નોટ્સ. (કોર ML ફંડામેન્ટલ્સ, સુપરવાઇઝ્ડ લર્નિંગ, પ્રોબેબિલિસ્ટિક ફ્રેમિંગ).
https://cs229.stanford.edu/main_notes.pdf

[2] MIT 6.S191: ઊંડા શિક્ષણનો પરિચય. (ઊંડા શિક્ષણનો ઝાંખી, આધુનિક વિષયો જેમાં LLMનો સમાવેશ થાય છે).
https://introtodeeplearning.com/

[3] સાયકિટ-લર્ન: મોડેલ મૂલ્યાંકન અને મેટ્રિક્સ. (ચોકસાઈ, ચોકસાઇ/રિકોલ, ROC-AUC, વગેરે).
https://scikit-learn.org/stable/modules/model_evaluation.html

[4] પાયટોર્ચ ટ્યુટોરિયલ્સ - મૂળભૂત બાબતો શીખો. (ટેન્સર્સ, ડેટાસેટ્સ/ડેટાલોડર્સ, તાલીમ/ઇવલ લૂપ્સ).
https://docs.pytorch.org/tutorials/beginner/basics/intro.html

[5] NIST AI રિસ્ક મેનેજમેન્ટ ફ્રેમવર્ક (AI RMF 1.0). (જોખમ આધારિત, વિશ્વસનીય AI માર્ગદર્શન).
https://nvlpubs.nist.gov/nistpubs/ai/nist.ai.100-1.pdf

વધારાના સંસાધનો (ક્લિક કરી શકાય તેવા)

અધિકૃત AI સહાયક સ્ટોર પર નવીનતમ AI શોધો

અમારા વિશે

બ્લોગ પર પાછા