Master AI in 20 Minutes | Complete AI Crash Course for Beginners
At a glance
- Length
- 33 min
- Channel
- The iScale
- Video from
- Jun 2026
- Rating
- ⭐⭐ Great video · 2/2
- Best for
- Students, professionals, and creators new to AI tools and concepts.
What this video answers
- Does the video require prior technical knowledge?
- Which AI tools does the course recommend for beginners?
- How practical are the workflow examples?
- Is this video enough to start working with AI professionally?
- What's the difference between the free content and the paid cohort mentioned?
What This AI Crash Course Covers
The iScale's 20-minute AI fundamentals tutorial takes viewers on a structured journey from the basics of artificial intelligence through practical implementation. Rather than staying theoretical, the video balances conceptual understanding with hands-on workflow demonstrations, making it accessible whether you're approaching AI for the first time or looking to sharpen existing knowledge.
The course maps out eight stages of AI evolution—from rule-based systems through to modern multi-agent architectures—before pivoting to real-world applications. The second half shifts into tactical territory, walking through a nine-step workflow that covers market research, data analysis, reporting, presentation generation, and even automated email systems. For a beginner's introduction, the scope is ambitious without feeling overwhelming.
Key Moments
Standout Strengths and Limitations
- Historical context matters: The video traces AI's progression from 2022 to 2026, helping viewers understand why each technology emerged and how concepts build on one another rather than appearing disconnected.
- Tool diversity on display: Rather than fixating on one platform, the tutorial showcases multiple AI services—ChatGPT, Claude, Gemini, Perplexity, NotebookLM, Gamma, and others—so viewers grasp that different tools solve different problems.
- Workflow-based learning: The second half demonstrates a complete end-to-end project structure instead of isolated feature demonstrations, making it easier to see how pieces fit together in practice.
- Pace and breadth trade-off: Covering eight AI stages plus nine implementation steps in 20 minutes means each topic receives introductory depth; viewers expecting deep dives into any single area may want follow-up resources.
- Practical prompting emphasis: The video distinguishes between direct and structured prompt engineering frameworks, acknowledging that technique matters as much as tool choice.
Who Benefits Most From This Tutorial
This course suits professionals pivoting into AI-aware roles, students needing context before specializing, and content creators or business operators wanting to understand which tools solve their specific problems. The video deliberately frames AI competency as a career necessity by 2026, which resonates if you're concerned about staying relevant in a changing job market.
The verdict depends on your learning goal. If you want a grounded overview of AI's landscape and a working mental model of how different tools connect, this delivers. If you're seeking depth in prompt engineering, model training, or a specific vertical like data science, you'll want to pair this with specialized courses—the video itself points toward paid cohorts for deeper study.
Frequently Asked Questions About This AI Fundamentals Video
Does the video require prior technical knowledge?
No. The tutorial starts from foundational concepts like what AI actually is and builds upward systematically. The progression from rule-based systems through neural networks to generative AI is explained in beginner-friendly terms without assuming prior coding or machine learning experience.
Which AI tools does the course recommend for beginners?
The video showcases multiple platforms suited to different tasks: ChatGPT and Claude for general-purpose reasoning, Perplexity for research, NotebookLM for document analysis, Gemini for data analysis, and specialized tools like Gamma for presentations and Lovable for web development. The video emphasizes choosing the right tool for each workflow step rather than mastering one platform.
How practical are the workflow examples?
The nine-step workflow shown (market research through mobile app scaffolding to promotional video creation) demonstrates real business and creative scenarios. However, the video presents the framework rather than walking through every detailed command or setting; viewers would benefit from hands-on experimentation after watching.
Is this video enough to start working with AI professionally?
It's a strong foundation and mindset-setter, but not a complete professional credential. The video provides the conceptual scaffolding and tool awareness needed to begin real projects, and it signals toward deeper learning paths (like their advertised AI cohorts) for specialization in roles like data analysis or prompt engineering.
What's the difference between the free content and the paid cohort mentioned?
The video itself is free and provides broad AI literacy. The creator mentions a paid cohort for deeper, structured learning with likely more personalized instruction, assignments, and certification—typical for converting free introductory content into premium offerings.
Key Terms
- Generative AI
- Artificial intelligence systems that create new content—text, images, code, or video—based on patterns learned from training data.
- Prompt Engineering
- The practice of writing effective instructions to AI systems to achieve desired outputs, including both straightforward and structured framework approaches.
- LLMs (Large Language Models)
- Neural networks trained on massive text datasets to understand and generate human language.
- Multi-Agent Systems
- AI architectures where multiple independent agents work together to solve complex problems or complete workflows.
- Data Pipelines
- Automated systems that collect, process, and prepare data for analysis or model training.
📚 Go deeper: Prompt Engineering explained
Sources: Generative AI · Prompt Engineering · LLMs (Large Language Models) · Multi-Agent Systems · Data Pipelines — definitions cross-referenced with Wikipedia
Video by The iScale on YouTube. If you enjoyed it, please subscribe to their channel and show your support for the great video.
Description
In this complete AI crash course, you'll learn the fundamentals of Artificial Intelligence in just 20 minutes. Whether you're a student, professional, creator, or complete beginner, this video will help you understand what AI is, how it works, and how you can use it to boost productivity and stay ahead in the AI era.
👉 Join our AI cohort now: https://www.theiscale.com/cohort/cohort-details/ai-for-everyone-complete-guide
📚 In this video, you'll learn:
✅ What is AI?
✅ Types of AI
✅ Generative AI Explained
✅ Prompt Engineering Basics
✅ Best AI Tools to Know
✅ ChatGPT, Claude, Gemini, Perplexity & NotebookLM
✅ Real-World AI Use Cases
✅ AI for Students, Creators & Professionals
✅ How to Start Learning AI
Download prompt Notes from here - https://www.theiscale.com/cohort/course-details/ai-for-everyone-complete-guide
⏱️ Timestamps:
Part 1: Conceptual Core & Evolution of AI
00:00:00 The Reality of AI Skills in 2026
00:00:42 The 2022 to 2026 Evolution Roadmap
00:02:51 Stage 1: Rule-Based AI
00:03:31 Stage 2: Machine Learning (Data & Pattern Recognition)
00:04:33 Stage 3: Deep Learning & Neural Networks
00:05:22 Stage 4: Data Pipelines & MLOps
00:05:51 Stage 5: LLMs & Foundation Models
00:07:16 Stage 6: Generative AI (Multimodal Output)
00:07:56 Stage 7: Prompt Engineering (Direct vs. Structured Frameworks)
00:09:24 Special Cohort Launch Announcement
00:13:49 Stage 8: AI Workflows vs. AI Agents
00:16:00 Multi-Agent Systems & Multimodal AI
Part 2: Hands-On Technical Implementations
00:17:35 Practical Framework Introduction
00:18:44 Step 1: Market Research (Perplexity AI & NotebookLM)
00:20:26 Step 2: Advanced Data Analysis (Claude vs. Gemini)
00:23:11 Step 3: Executive Reporting (Claude)
00:23:46 Step 4: Presentation Generation (Gamma AI)
00:24:30 Step 5: Web UI Development (Lovable)
00:25:18 Step 6: Mobile App Scaffolding (Google AI Studio)
00:26:19 Step 7: Creative Branding Assets (Google Labs)
00:27:10 Step 8: Promotional Video (Meta AI)
00:28:05 Step 9: Agentic Email Automation (Zapier)
00:31:13 Final Summary & Free Resources
✨ Kickstart your career in a Data Analyst. Apply today! - https://www.theiscale.com/DataAnalytics/data-analyst-course-form
❇️ Explore our Job Oriented Courses: https://www.theiscale.com/explore-course
➖➖➖➖➖➖
📱 For Any Further Query or Doubts? Contact- 7880-113-112 (Student Helpline Number)
For any query connect in WhatsApp with us: https://wa.me/917880113112
➖➖➖➖➖➖
✳️ Join Telegram Channel- https://t.me/TheiScale
✳️ Join WhatsApp Channel- https://whatsapp.com/channel/0029VaB5ekEKQuJQV572vi2c
➖➖➖➖➖➖➖
🔗 Download App
Google Play : https://play.google.com/store/apps/details?id=com.logixhunt.ihhpet&pli=1
Video transcript Accessibility
A full written transcript of this video, provided for accessibility. Select any timestamp to jump the video to that moment.
एवरीवन नोज़ अबाउट एआई, बट स्टिल 90% पीपल डोंट नो हाउ टू मेक द बेस्ट यूज़ ऑफ़ इट। क्योंकि उन्हें एआई के रियल पोटेंशियल का अंदाजा नहीं है। एंड नाउ एव्री जॉब नीड्स एआई। ऐसे में हर तीन में से दो कंपनीज़ बिना एआई स्किल्स के किसी कैंडिडेट को हायर नहीं करना चाहती। दैट्स व्हाई मास्टरिंग एआई इज़ेंट फॉर एवरीवन। इसलिए आज
के इस वीडियो में मैं आपके साथ शेयर करने वाली हूं एआई का कंप्लीट क्रैश कोर्स। जहां पे आपको नोट्स, वीडियो लेक्चर्स, प्रोजेक्ट सब कुछ एक साथ एक जगह मिल जाएंगे। एंड द बेस्ट पार्ट इज ये कंप्लीटली फ्री है। सो विदाउट वेस्टिंग एनी टाइम लेट्स स्टार्ट दिस वीडियो। ऑलराइट। तो स्पेशली ना यह वीडियो मैंने
उनके लिए बनाया है जिनके पास ना कोई फैंसी डिग्री है ना कोई टेक्निकल बैकग्राउंड है ना कोई एक्सपीरियंस है कंप्लीटली बिगिनर है लेकिन उनके पास इतना जज्बा जरूर है कि वो एआई सीखना चाहते हैं और एआई को लर्न करना चाहते हैं इसलिए आज के इस वीडियो के अंदर हम डिस्कस करने वाले हैं कि एआई टूल्स आखिर काम कैसे करते हैं हाई
क्वालिटी प्रम्प्ट कैसे लिखना है बेस्ट एआई टूल्स क्या है और ये करियर के लिए कैसे हमारे लिए हेल्पफुल होने वाले हैं तो सबसे पहले अगर हम बात करें चार्ट जीपीटी की जो कि काफी इंपॉर्टेंट है अब हमारी डे टू डे लाइफ का एक पार्ट बन चुका है लेकिन जब चार्ट जीपीटी 2022 में आया था तब वो केवल और केवल एलएलएम था। लेकिन आज 2026 के
अंदर चार जीपीटी के पास एआई एजेंट वाली कैपेबिलिटीज भी ऐड ऑन हो चुकी है। तो ये जो कंप्लीट एक ड्यूरेशन है 2022 से लेके 2026 तक का इस बीच अलग-अलग टाइम फ्रेम के अंदर अलग-अलग टेक्नोलॉजिकल इवॉल्वमेंट हुए हैं जो कि चार जीपीटी को और पावरफुल बनाते हैं। जैसे 2023 के अंदर वो जनरेटिव एआई बना। 2024 में मल्टीमॉल एआई। 2024 के अंदर
ही वो टूल्स के साथ यूज़ होने लगा। 2025 में एआई वर्क फ्लोस और अब एआई एजेंट्स। तो इसलिए इस वीडियो के अंदर हम लोग जो लर्न करने वाले हैं वो सारे के सारे टेक्नोलॉजिकल टर्म्स जैसे कि रूल बेस्ड एआई, मशीन लर्निंग, डीप लर्निंग, डेटा पाइपलाइन, एमएल ऑब्स, प्र्ट इंजीनियरिंग, एआई वर्क फ्लोस, एजेंट्स, मल्टी एजेंट
सिस्टम ये सब क्या होता है? ये सब काम कैसे करता है? ये सब कुछ हम लोग जानेंगे डिटेल में। और केवल इतना ही नहीं। क्योंकि सिर्फ जानना जरूरी नहीं होता। मेन इंपॉर्टेंट होता है प्रैक्टिकली उसको यूज़ करना, प्रैक्टिकली उसको अप्लाई करके देखना। इसलिए इस वीडियो के अंदर होने वाला है कंप्लीट प्रैक्टिकल एप्लीकेशनेशंस भी
जहां पे हम देखने वाले हैं एआई की सारी कैपेबिलिटीज़। आज एआई से रिसर्च हो सकता है, डेटा एनालिसिस हो सकता है, रिपोर्ट जनरेट हो सकती है, डॉक्यूमेंटेशन हो सकता है, प्रेजेंटेशन बन सकती है, वेबसाइट बिल्ड हो सकती है, ऐप बन सकता है, इमेज जनरेशन, वीडियो जनरेशन, एआई एजेंट और ऑटोमेशन। तो इस वीडियो के अंदर आपको मैं
सिखाने वाली हूं ये सारे यूज़ केसेस और इसको हम लोग प्रैक्टिकली अप्लाई करेंगे ये सारे के सारे एआई टूल्स को यूज़ करके। केवल एआर टूल्स यूज करना इंपॉर्टेंट नहीं है। हर एक यूज केस के लिए कौन सा टूल बेस्ट है, किस जगह क्या टूल को यूज़ करें, इसकी समझ होना भी जरूरी है। तो इन सारी चीजों को हम कवर करेंगे आज के इस वीडियो में। इस
वीडियो के अंदर होने वाले हैं दो पार्ट्स। सबसे पहले मैं आपको समझाऊंगी कॉनसेप्चुअल टेक्नोलॉजीस और उसके बाद हम जाके देखेंगे उनके प्रैक्टिकल एप्लीकेशनेशंस को या टूल्स को यूज़ करके देखेंगे। सारे टूल्स यहां पे मैं फ्री में आपको सिखाने वाली हूं। कोई भी पेड सब्सक्रिप्शन लेने की जरूरत नहीं है। और फ्री में बेस्ट
प्रोडक्टिविटी कैसे निकलेगी वो भी मैं आपको दिखाने वाली हूं। तो इस वीडियो के अंदर सबसे पहले हम शुरू करते हैं कॉनसेप्चुअल पार्ट को। तो हम अगर देखें एआई की टोटल नाइन स्टेजेस होती है। एक-एक करके इन सारी स्टेजेस को हम पढ़ना समझना शुरू करते हैं। सबसे पहली जो स्टेज आती है वो होती है स्टेज वन जो कि होता है रूल
बेस्ड एआई जो कि 90ज के टाइम पे आना शुरू हुआ था। इसमें सिंपली ये होता था कि हम एआई को एक रूल देते थे और केवल वो उतने ही रूल को फॉलो करना जानता था। जिसके रियल लाइफ एग्जांपल्स हो सकते हैं। एटीएम मशीन, कैलकुलेटर्स, ट्रैफिक लाइट्स, बेसिक चैट बॉक्स जो उस समय बनते थे। तो जैसे हम एटीएम में जाते हैं हमें चारप ऑप्शंस
दिखते हैं। अगर मुझे पैसे विड्रॉ करना है मैं विथड्रॉ का बटन दबाऊंगी। पैसे विथड्रॉ हो जाएंगे। दैट्स इट। उसका काम वहीं तक होगा। तो इस तरीके के जो रूल्स फॉलो करने वाली मशीनंस बनी वो अर्ली 195 1980 में बनना शुरू हुई। उसके बाद सबसे पावरिंग चीज आई वो आया मशीन लर्निंग। क्योंकि रूल तो एक हद तक ही लिमिट होता है ना। कोई चीज
अगर रूल के बाहर हो गई तब तुम क्या करोगे? उस समय में कांसेप्ट आया मशीन लर्निंग का जहां पे ये कहा गया कि हम डेटा की मदद से मॉडल को सिखाएंगे। डेटा को देखदेख के मशीन क्या करेगी? पैटर्न को समझना सीखेगी। तो यहां पे इसके जो रियल लाइफ एग्जांपल्स बन के आए वो था जैसे YouTube का रिकमेंडेशन।
अब YouTube में हम बार-बार कोई वीडियो देखते हैं तो कई बार YouTube के पास हमारा जो है वो डेटा जा रहा है। उसको पता है कि मैं कितनी कॉमेडी मूवीस देख रही हूं तो मुझे अगला रिकमेंडेशन कॉमेडी का मिल रहा है। अगर हम Gmail की बात करें तो अपने आप यहां पे इतने सारे मेल्स आते हैं तो पता चल जाता है कि अगर किसी मेल में लिखा है
कांग्रेचुलेशंस आपने लॉटरी जीत ली है। तो ये जो वर्ड्स होते हैं उसको आइडेंटिफाई कर लेता है और उसको स्पैम फोल्डर में डाल देता है। ठीक इस तरीके से Netflix के रिकमेंडेशन मॉडल अगर मुझे एक जगह से दूसरी जगह जाने Ola या Uber बुक करना होता तो मुझे प्राइस बता देता है कि इतने पैसे लगेंगे। तो ये सारे जो एप्लीकेशनेशंस थे
रियल लाइफ एग्जांपल्स जो बन के आए वो मशीन लर्निंग की वजह से बन के आए। जहां पे मशीन ने क्या किया? डेटा से पैटर्न को समझना शुरू किया। उसके बाद अगर हम बात करते हैं थर्ड स्टेज की जो कि था डीप लर्निंग। तो डीप लर्निंग 2010 के बाद से काफी ज्यादा पावरफुल हुआ। जितने मोबाइल फोंस हम लोग 2014 के बाद से यूज कर रहे हैं सब में फेस
अनलॉक का फीचर है। तो वो किसका एग्जांपल है? वो डीप लर्निंग का एग्जांपल है। तो डीप लर्निंग के अंदर क्या बात आई? यहां पे बात आई न्यूरल नेटवर्क्स की कि जैसे एक ह्यूमन का ब्रेन सोच सकता है, समझ सकता है। तो क्यों ना हम इस तरीके का आर्टिफिशियल न्यूरल नेटवर्क बिल्ड कर पाए जिससे मशीन भी सोच पाए, चीजों को
अंडरस्टैंड बेटर कर पाए। इसके रियल लाइफ एग्जांपल्स बन के आए फेस अनलॉक का फीचर कि जैसे ही हम मोबाइल में देखते हैं हमारा फेस वो रिकॉग्नाइज कर लेता है तभी जाके फोन हमारा अनलॉक होता है। Google फोटो तो जितनी भी हमारे एल्बम्स बनते हैं अपने आप Google फोटो में हमको एक एल्बम बन के मिल जाता है। देन सेल्फ ड्राइविंग कार्स
इवॉल्व होने लगी। तो न्यूरल नेटवर्क का कांसेप्ट यहां से आया जो कि था डीप लर्निंग का। इसके बाद हम अगर आगे बढ़े तो जो फोर्थ स्टेज थी वो थी डेटा पाइपलाइन एंड एमएलप्स। अब ये जरूरी स्टेज इसलिए है क्योंकि यहां पे मॉडल को प्रोडक्शन में चलाने के लिए और मेंटेन करने का प्रोसेस होता है। अब आपने कोई मॉडल बना दिया लेकिन
उस मॉडल को मेंटेन भी करना पड़ेगा। उसको प्रोडक्शन के अंदर भी डालना पड़ेगा। तो मशीन लर्निंग के अंदर एमलॉक्स का कांसेप्ट आया जहां पे एयर फ्लो, डॉकर, क्यूबनिटीज जैसे जो टूल्स है वो इंट्रोड्यूस हुए ताकि मॉडल और ज्यादा बेटर तरीके से हमारा वर्क कर पाए। उसके बाद नेक्स्ट स्टेज जो हमारी इंड्यूस हुई उसका नाम होता है एलएलएम और
फाउंडेशन मॉडल। और यह स्टेज आई थी 2017 से 2022 के बीच। पहले अभी तक हमने देखा कि एआई क्या कर सकता था? एआई प्रिडिक्ट कर पाता था। प्रेडिक्शन मॉडल थे। एक जगह से दूसरी जगह जाना है Uber बुक करके तो प्राइस पता चल जाता था। इसके अलावा एआई क्या कर पाता था? रिकमेंडेशन कर पाता था। जैसे YouTube का रिकमेंडेशन सिस्टम हो
गया, Amazon का हो गया। फिर उसके बाद यहां पे क्लासिफिकेशन की प्रॉब्लम सॉल्व होती थी कि अगर कोई मेल आया है तो वो स्पैम है या नहीं है। इस तरीके की प्रॉब्लम सॉल्व होती थी। तो एi केवल इतना ही कर पाता था। कोई नया डेटा कुछ नई चीज जनरेट नहीं कर पाता था। तो हुआ ये कि अब मॉडल्स को बहुत बड़े-बड़े डेटा सेट के साथ में ट्रेन करना
शुरू हुआ। तो जब मॉडल को बड़े-बड़े डेटा सेट के साथ में ट्रेन करने लगे तो सबसे पहले यहां पे हम लोग रिस्पांस देते थे और उसी रिस्पांस के बेसिस पे हमको रिजल्ट मिलता था। तो यहां पे ये कांसेप्ट आया जहां पे पहली बार ऐसा होने लगा कि हम कोई चीज लिख रहे हैं और मॉडल अपने आप हमें क्या दे रहा है? रिजल्ट जनरेट करके दे रहा
है। आउटपुट दे रहा है। कुछ नई चीज़ खुद से क्रिएट कर पा रहा है। तब जाके चार्ट जीपीटी, जेमिनाई, क्लॉट, नोशन एआई पॉप्लेक्सिटी आज जो हम ये सब यूज़ कर रहे हैं। ये बेसिकली एलएलएम्स हैं। सबसे पहला जो आया था चार्ट जीपीटी आया था जिसके आने के बाद रिवॉल्यूशन बच गया था कि भ पहली बार ऐसा हो रहा है कि हम किसी भी एक मॉडल
के अंदर चार्ट जीपीटी से हम पोएम भी लिखवा पा रहे हैं। एस्स भी लिखवा पा रहे हैं। कुछ क्वेश्चन पूछ रहे हैं तो आंसर भी हमें मिल पा रहा है। तो ये एक स्टार्टिंग स्टेज थी। लेकिन धीरे-धीरे ये एलएलएम्स कन्वर्ट हुए जनरेटिव एआई में। क्योंकि पहले ऐसा होता था कि अगर चार्ट जीपीटी के अंदर हम कुछ लिखते थे तो वो सिर्फ टेक्स्ट फॉर्मेट
में रिजल्ट देता था। लेकिन उसको धीरे-धीरे और ज्यादा बेटर बनाया गया कि अब उसके पास इतनी कैपेबिलिटीज़ है कि वो टेक्स्ट भी जनरेट कर सकता है, इमेज भी जनरेट कर सकता है, वीडियोस भी जनरेट कर सकता है, ऑडियो भी जनरेट कर सकता है और कोड भी लिख सकता है। तो ये सारी जब कैपेबिलिटीज़ ऐड ऑन होने लगी एलएलएम मॉडल्स के अंदर तब एलएलएम बनने
लगी जनरेटिव एआई। आज इसके बहुत सारे एग्जांपल्स हैं। चाहे वो मिड जर्नी हो जो कि इमेज जनरेशन में काम आता है। रनवे एआई हो, स्टेबल डिफ्यूजन हो, डेली हो। तो ये सारे अलग-अलग मॉडल्स और बनके आने लगे इस स्टेज के बाद। इसके बाद हम देखते हैं हमारी नेक्स्ट स्टेज जो कि है प्र्प इंजीनियरिंग। तो हम जैसे-जैसे लर्न करते
जा रहे हैं, हमें नई-नई स्टेजेस के बारे में पता चलते जा रहा है और अभी तक हम देख चुके हैं कि एआई की बहुत सारी स्टेजेस आ चुकी है। केवल 4 साल के अंदर चार जीपीटी एलएलएम से आज एआई एजेंट वाली कैपेबिलिटीज रखने लगा है। तो ये जो डेवलपमेंट हो रहा है एआई में वो बहुत तेजी से हो रहा है। लेकिन दिक्कत पता है क्या है? दिक्कत ये
है कि ह्यूमन स्लो है। वो लर्न नहीं करना चाहते। अभी भी ऐसे बहुत सारे लोग हैं जो एआई को इग्नोर कर रहे हैं या फिर सिर्फ वही लोग हैं जो एआई को केवल 1% 2% यूज़ करना जानते हैं। उसके बारे में एडवांसमेंट नहीं पता है। तो ऐसे में काम नहीं चलने वाला है। केवल बेसिक जान के कुछ नहीं होने वाला है। मेहनत करना पड़ेगा, टाइम देना
पड़ेगा, कंप्यूटर के सामने बैठना पड़ेगा, आदत डालना पड़ेगा। तब जाके हम लोग कहीं ना कहीं एआई सीख पाएंगे। क्योंकि केवल बेसिक तुम सीखते रहोगे। तो बेस तक ही चीजें थोड़ी ना लिमिट है। हम किसी भी कंपनी में जा रहे हैं काम करने के लिए। चाहे हम किसी कंपनी के अंदर एज एन एंप्लॉय वर्क करें या अपना खुद का बिज़नेस करें या फ्रीलांसिंग
करें तो कहीं ना कहीं तो आपको आंसरेबल होना पड़ेगा। जब तक आप बेस्ट चीजें डिलीवर नहीं करोगे कोई भी आपको उसके बिहाफ में पैसे नहीं देने वाला है। तो सबसे इंपॉर्टेंट है कि अपनी एक पर्सनालिटी का एक इंपैक्ट क्रिएट करना कि भ ए टूल्स तो सबके लिए सेम है ना। ऐसा तो नहीं कि किसी को ज्यादा मिल रहे हैं, किसी को कम मिल
रहे हैं। लेकिन जब तक आपको एक एडवांस लेवल का नॉलेज नहीं होगा तो आपके लिए ही कहीं ना कहीं दिक्कत है। एडवांसमेंट का मेरा मतलब ये होता है कि केवल और केवल अगर आप एआई सीख रहे हो। आप बोल रहे हो कि मेरे को जीपीटी और केवल बस क्लॉड यूज़ करना आता है तो आप बस एक एआई यूजर हो। आपको प्रॉब्लम सॉल्व बनना पड़ेगा। क्योंकि प्रॉब्लम
सॉल्व की ही वैल्यू है मार्केट के अंदर। आपको एआई बिल्डर बनना पड़ेगा। अब इसी एआई की मदद से हर वो चीज जो हो सकती है चाहे ऐप बिल्ड करना हो, वेबसाइट बनानी हो, एजेंट्स बनाना हो, ऑटोमेशन क्रिएट करना हो वो सब कुछ आपको आना चाहिए एडवांस लेवल पे। और इसी चीज को इसी प्रॉब्लम को सॉल्व करने के लिए अब मैंने फाइनली आपके लिए बना दिया
है एआई फॉर एवरीवन का कंप्लीट कोहॉट कोर्स। तो अब सवाल ये आता है कि ये कोहॉट की क्या जरूरत है? और क्या खास बात होने वाली है इस कोहॉट के अंदर? तो YouTube के अंदर अब तक मैंने काफी सारे फ्री लेक्चर्स आपके लिए ऑलरेडी डाले हुए हैं। लेकिन सबसे इंपॉर्टेंट है कि अगर किसी को ऑब्जेक्टिव है, किसी को करियर ट्रांजैक्शन करना है,
किसी को पहली बार जॉब लेना है, तो उसके लिए जरूरी है कि वो एआई को फुल प्लेस तरीके से एडवांस लेवल पे सीखे और प्रॉपर तरीके से उस पे वर्क कर पाए। हैंड्स ऑन ट्रेनिंग ले पाए। जिसके लिए उसको डायरेक्ट मेंटोर का सपोर्ट मिल पाए जो YouTube के थ्रू पॉसिबल नहीं हो पाता है। इसलिए इस कोहट के अंदर 15 से 20 मॉड्यूल्स आपके
होने वाले हैं। जहां पे एआई बेसिक्स, प्र्ट इंजीनियरिंग, डेटा ऑटोमेशन, इमेज जनरेशन, वीडियो क्रिएशन, एआई एजेंट्स, ऑटोमेशन, वेबसाइट बिल्डिंग, ऐप डेवलपमेंट, कंटेंट राइटिंग, एसइओ, डिजिटल मार्केटिंग और ऐसे कई सारे मॉड्यूल्स को मैंने आपके लिए ऑलरेडी बना दिए हैं। जहां पे ये सारी चीजें मैं खुद आपको डिटेल में पढ़ाने वाली
हूं। और ये सारे के सारे मॉड्यूल्स आपके लिए अनलॉक हो जाएंगे। जैसे ही आप इस अनलॉक बटन पे क्लिक करते हैं तो स्पेशली YouTube के लर्नर्स के लिए एक्स्ट्रा डिस्काउंट कूपन कोड अवेलेबल है। जैसे ही आप यहां पे जाके स्वाति 30 कूपन कोड अप्लाई करेंगे आपको एक्स्ट्रा एडिशनल डिस्काउंट मिल जाएगा और आप भी जल्दी से जल्दी इस कोहॉट
के अंदर एनरोल कर सकते हैं। इसका लिंक नीचे डिस्क्रिप्शन बॉक्स में है। तो इस कोहॉट के अंदर 120 डेज का ये कोहॉट होने वाला है। 180 से ज्यादा लेक्चर्स होंगे। प्रॉपर सर्टिफिकेट भी आपको प्रोवाइड किया जाएगा। ज्यादा डिटेल्स के लिए आप डिस्क्रिप्शन बॉक्स चेक आउट करिए और जल्दी से जल्दी जॉइ करिए इस कोहॉट को। तो प्र्ट
इंजीनियरिंग पॉपुलर होना शुरू हुआ 2022-23 में। प्र्ट इंजीनियरिंग आखिर होता क्या है? जब भी हम किसी एआई से बात करते हैं तो हम अपनी जो साधारण भाषा होती है उसमें बात करते हैं। मान लो इंग्लिश में बात करते हैं। तो हम लोगों को इंग्लिश में प्र्ट समझाना होता है। तभी हमें बेस्ट रिजल्ट जो है मिल पाता है और उसी को हम कहते हैं
प्र्टिंग। तो यहां पे हम बात करते हैं दो टाइप की प्र्प्टिंग की। एक डायरेक्ट प्र्प्टिंग और एक नेक्स्ट प्र्प्टिंग जो बात करेंगे वो होगी एक स्ट्रक्चरल प्र्टिंग। तो आखिर ये दोनों होता क्या है? डायरेक्ट प्र्प्टिंग में क्या होता है? हम इंस्ट्रक्शंस देते हैं जिसे हम प्र्प्ट कहते हैं। इस पे हम एआई को सीधा टास्क
देते हैं। कोई भी एक्स्ट्रा कॉन्टेक्स्ट नहीं देते। तो डायरेक्ट प्र्प्टिंग तब अच्छी होती है जब हमको डायरेक्ट कोई सवाल पूछना है। जैसे हमको पूछना है कि व्हाट इज द कैपिटल ऑफ इंडिया? तो हमको पता है कि ये केवल हम क्वेश्चन पूछ रहे हैं। डायरेक्ट हमको आंसर मिल जाएगा। लेकिन इसी की जगह अगर मैं कोई और यूज़ केस दूं। अगर मैं ये
बोलूं एआई को कि मेरे को ना एक ब्लॉक पोस्ट लिखना है कॉपी के बारे में। केवल मैंने इतना प्रम्प दिया कि राइट अ ब्लॉक पोस्ट अबाउट कॉफी। तो अब एआई को नहीं पता कि मेरे को क्यों लिखना है ये पर्टिकुलर ब्लॉग पोस्ट। इसका ऑब्जेक्टिव क्या है? कौन से टारगेट ऑडियंस के लिए लिखना है। क्या मेरे को इस ब्लॉग पोस्ट के अंदर नहीं
लिखना है? ये सब मैंने कोई कॉन्टेक्स्ट नहीं दिया। तो यहां पे कहीं ना कहीं प्रॉब्लम होने लगा। तो इस टाइम के लिए यहां पे इंट्रोड्यूस किया गया जो कि थी हमारी स्ट्रक्चरर्ड प्र्टिंग। तो स्ट्रक्चर प्र्प्टिंग में ये होता है कि जब भी हम लोग एआई को कोई प्र्प्ट देते हैं तो उसका एक परसोना होता है। सबसे पहले हम
लोग आइडेंटिफाई करते हैं रोल को। जैसे मैं इसी कॉफी वाले एग्जांपल को अगर लूं तो हम यहां पे प्र्प्ट के अंदर लिखेंगे एक्ट एज अ सीनियर कंटेंट मार्केटर विद 10 इयर्स ऑफ एक्सपीरियंस। तो यहां पे अब एआई को पता है कि उसको कैसे बिहेव करना है। एक 10 साल के एक्सपीरियंस मार्केटिंग प्रोफेशनल की तरह
बिहेव करना है। तो सबसे पहले हमने आइडेंटिफाई किया रोल। उसके बाद सेकंड हम आइडेंटिफाई करते हैं कॉन्टेक्स्ट और बैकग्राउंड। यह बताना जरूरी है कि भाई क्यों आपको कोई चीज चाहिए। तो यहां पर हम बता रहे हैं कि हमने यहां पर ल्च कर रहे हैं ऑर्गेनिक कॉफी का एक ब्रांड जो कि हेल्थ कॉन्शियस ज़ी लोगों के लिए है। तो अब
यहां पे एआई को एक कॉन्टेक्स्ट समझ में आ गया कि उसको किस बेसिस में काम करना है। ज़ेंजी टारगेट ऑडियंस को उसको बेसिकली ध्यान में रखते हुए ब्लॉक पोस्ट लिखना है। फिर उसके बाद हम बताने लगे कि उसको टास्क क्लियरली बताना कि हम लोगों को क्या टास्क करना है? राइट एन इंगेजिंग ब्लॉक पोस्ट जो कि 300 वर्ड्स की इंट्रोडक्शन के साथ होना
चाहिए। तो इसको टास्क समझ में आया। फिर हमने यहां पे डिफाइन करेंगे कंस्ट्रेंट्स। क्योंकि एआई से क्या करवाना है वो तो सब बता देते हैं। क्या नहीं करवाना है ये भी आपको कंस्ट्रेंट्स में बताना पड़ेगा। तो हम जैसे यहां पे प्र्प्ट देते हैं कि जो भी जार्गंस हैं जैसे बेस्ट इन क्लास ये सब जार्ग्स को अवॉयड करना है। फिर फाइनली हम
बताते हैं कि फॉर्मेट किस फॉर्मेट में हमको प्रॉपर आउटपुट चाहिए। जैसे मेरे को हेडर एच वचन हेडर चाहिए। तो ये जो स्ट्रक्चरर्ड तरीका होता है इसको कहा जाने लगा स्ट्रक्चरर्ड प्र्टिंग जो काफी पॉपुलर है और आप भी कहीं ना कहीं इसको यूज़ करते होगे। तो जहां पर रोल, कॉन्टेक्स्ट, टास्क, कंस्ट्रेंट और फॉर्मेट यह
फ्रेमवर्क जो है वो सबसे ज्यादा पॉपुलर होने लगा जिसे हम कहते हैं प्र्प्ट इंजीनियरिंग। इसके बाद हम बात करते हैं हमारी नेक्स्ट स्टेज की जहां पे हम डिस्कस करते हैं एआई वर्क फ्लोस को जो कि 2022 2023 के टाइम पे आया। अब लेट्स सपोज कि आपको एक कंपनी चलाते हो और आपको रोज जो है वो रिपोर्ट्स की जरूरत पड़ती है। तो आप
क्या करोगे? किसी एंप्लई को अपनी रिपोर्ट के काम के लिए रखोगे। वो एंप्लई क्या करेगा? सबसे पहले सर्च करेगा न्यूज़ को, आर्टिकल्स पढ़ेगा, उससे इंसाइट्स निकालेगा, समरी बनाएगा और फिर मेल भेजेगा। ये एक एंप्लई का काम है। अगर इसी एंप्लई के काम की जगह अगर मैं किसी एआई को लगा दूं तो एआई भी वही सेम चीज करेगा। एआई खुद से
सर्च करेगा, एआई एनालिसिस करेगा, समरी बनाएगा, रिपोर्ट बनाएगा और एआई खुद ब खुद मेल कर देगा। यही चीज कहलाती है वर्क फ्लोस। जहां पे ह्यूमन का जो एक टास्क होता है, उसको कौन कर रहा है? यहां पे एआई कर रहा है ज्यादा एफिशिएंसी के साथ कर पा रहा है। तो इसी के लिए फिर इंट्रोड्यूस होना शुरू हुए NA10 मेक ज़पियर जैसे और भी
ज्यादा वर्क फ्लोस और मैं आपको इस वीडियो के अंदर एक प्रैक्टिकल यूज़ केस दिखाने भी वाली हूं। खुद का एक एजेंट ऑटोमेशन हम लोग खुद बनाएंगे ज़पियर की मदद से। तो जितने भी चीजें मैं आपको बता रही हूं इसके फ्री रिसोर्सेज, कहां से इसको पढ़ना है, इसके नोट्स ये सब कुछ भी मैं आपको प्रोवाइड करूंगी इस वीडियो के अंदर। तो इस वीडियो
को हम लोग पूरा कंप्लीट करते हैं और एक-एक करके सारी चीजें देखते हैं। उसके बाद नेक्स्ट जो हमारा यूज़ केस आया वो था स्टेज नंबर एट एआई एजेंट्स। तो 2024-25 जस्ट अभी एकद साल पहले ही इवॉल्व होना शुरू हुआ है। तो एजेंट्स आखिर होते क्या है? वर्क फ्लो में ह्यूमन डायरेक्शन थी कि मतलब हम ह्यूमन एक टेस्ट देते थे कि भ जो काम
ह्यूमन कर रहा था वही चीजें हम लोग एआई के बिहाफ में करवा रहे थे। लेकिन एजेंट में एआई खुद से डिसाइड करता है कि क्या करना है, कौन सा टूल यूज करना है, कैसे रिजल्ट देना है, ये सब कुछ अब एआई सोच पाएगा। तो वर्क फ्लोस के अंदर तो एआई थिंक कर पा रहा था लेकिन यहां पे एजेंट के अंदर एआई डिसीजन ले सकता है। इतनी कैपेबिलिटी उसके
पास है। तो यहां पे अगर हम एक एग्जांपल के लिए थ्रू समझे तो जैसे हम एक ट्रैवल बुकिंग एजेंट है। हम चाहते हैं कि हमारी एक फ्लाइट बुक करना है टोक्यो के लिए। फॉर एग्जांपल तो एजेंट क्या करेगा? सर्च करेगा, प्राइसेस कंपेयर करेगा, बेस्ट ऑप्शन निकालेगा और हमारे बिहाफ में सारा रिजल्ट हमको जनरेट करके देगा। तो डिफरेंस
क्या होता है? एक एलएलएम और एक एजेंट के बीच में एलएलएम सिर्फ आंसर देता है लेकिन एजेंट एक्शन भी लेता है। और फिर उसके बाद इंट्रोड्यूस होने लगे मल्टी एजेंट सिस्टम्स। अब मल्टी एजेंट सिस्टम क्या है? एक टास्क को मल्टीपल एआई एजेंट्स मिलकर कंप्लीट करते हैं तो वो कहलाता है मल्टी एआई एजेंट। जैसे एग्जांपल के लिए मैं बात
करूं एक रिसर्च टीम की। तो रिसर्च में एक रिसर्च एजेंट होगा, फिर एक राइटर एजेंट होगा, एक फिर रिव्यूअर एजेंट होगा और एक प्रेजेंटेशन एजेंट होगा। तो इस तरीके से जब कोई एक मॉडल के अंदर अलग-अलग एजेंट अलग-अलग काम को करते हैं वो कहलाता है मल्टी एआई एजेंट। अब बात करते हैं हम लोग हमारे नेक्स्ट स्टेज की जो कि है
मल्टीमॉडल एआई जो कि अगेन 2024, 2025 में पॉपुलर होना शुरू हुआ। तो पहले एआई सिर्फ टेक्स्ट समझता था। लेकिन अब जीपीटी4, जेमिनाई और भी जैसे कई सारे ऐसे मॉडल्स हैं जो कि एक ही मॉडल है लेकिन वो सबके साथ काम कर सकता है। ऑडियो, वीडियो कोड लिख सकता है। हर कुछ जनरेट कर सकता है। तो यहां पे ये जो एबिलिटीज़ आने लगी कि
इमेजेस, वीडियो, ऑडियो हर टाइप के डेटा के साथ काम करने लगा। अगर हम एक इमेज भी अपलोड करते हैं चार्ट जीपीटी में वो समझ जाता है कि इमेज से आपको क्या आउटपुट जो है वो चाहिए है। तो ये सारी कैपेबिलिटीज़ को कहा जाता है मल्टीमॉडल एआई। अब फाइनली अगर हम बात करें कि नेक्स्ट स्टेज और क्या होने वाली है एआई का और क्या फ्यूचर होने
वाला है तो काफी लोग इसको बोलते हैं एजीआई आर्टिफिशियल जनरल इंटेलिजेंस जहां पे और बेटर तरीके से जो काफी बड़ी कंपनीज़ हैं ओपन एआई एंथ्रोपिक Google ऑलरेडी इस पे रिसर्च कर रही है कि किस तरीके से और ज्यादा बेटर तरीके से एआई को इवॉल्व किया जा सकता है। तो ये थी एआई की स्टेजेस लेकिन केवल स्टेजेस जानना इंपॉर्टेंट नहीं
है। इसका प्रैक्टिकल यूज़ केस करना इंपॉर्टेंट है। तो चलिए अब हम लोग शुरू करते हैं हमारे प्रैक्टिकल यूज़ केसेस को। ऑलराइट। तो अब फाइनली हम लोग एआई जो जो कर सकता है वो सब कुछ यहां पे प्रैक्टिकल करके सीखने वाले हैं। चाहे रिसर्च हो, डेटा एनालिसिस, रिपोर्ट जनरेशन, डॉक्यूमेंटेशन, प्रेजेंटेशन, वेबसाइट ऐप,
देन इमेज जनरेशन, वीडियो जनरेशन, एआई एजेंट्स ये सब कुछ हम लोग अभी प्रैक्टिकली बना के देखने वाले हैं। जिसके लिए हम लोग यहां पे बेस्ट जो 10 एआई टूल्स हैं इसको हम लोग यहां पे देखने वाले हैं। और यहां पे मैं एक एग्जांपल कंसीडर करती हूं। लेट्स सपोज हम लोग यहां पे वर्क कर रहे हैं किसी हेल्थ केयर कंपनी के लिए। अब उस
कंपनी में रिसर्च की भी जरूरत होगी। डेटा एनालिसिस की भी, रिपोर्ट जनरेशन, डॉक्यूमेंटेशन, ऐप, वेबसाइट, इमेज, वीडियो, ऑडियो ये सब की जरूरत हमें पड़ेगी। राइट? तो ये सारे यूज़ केसेस हम लोग एक-एक टूल की मदद से देखने वाले हैं। देखो, कई बार लोगों को कंफ्यूजन ये होता है कि भ कौन सा टूल किस काम के लिए बेस्ट
है वो समझ ही नहीं आता क्योंकि मार्केट में तो इतने सारे टूल्स हैं। तो हम लोग यहां पे ये फिगर आउट करेंगे कि अगर लेट्स से मुझे यहां पे डॉक्यूमेंटेशन करना है तो उसके लिए बेस्ट टूल कौन सा है? इमेज जनरेशन के लिए बेस्ट क्या हो सकता है? तो ये सारी चीजें हम प्रैक्टिकली यहां पे अप्लाई करके देखने वाले हैं। और कभी भी
सिंगल टूल जैसे हमको सिर्फ चार्ज जीपीटी आता है या मुझे सिर्फ जेमिनाई आता है। ये कोई बहुत बड़ी बात नहीं है। मेन इंपॉर्टेंट है कि कॉम्बिनेशन ऑफ एआई टूल्स आपको आना चाहिए। तभी आप भीड़ से अलग हटके अपने यूज़ केसेस को बेटर तरीके से सॉल्व कर पाओगे। तो चलिए इसको हम लोग एक्सप्लोर करना शुरू करते हैं। सबसे पहला हमारा वर्क
है यहां पे कि लेट से हमें उस हेल्थ केयर कंपनी के लिए रिसर्च का काम मिला है। तो हम इसको कैसे करेंगे? तो यहां पे टॉप जो हमारे टूल्स है वो नोटबुक एलएम और परप्लेक्सिटी बेस्ट है। सो लेट्स मूव इंटू दैट। तो अभी मैं आपको टॉप 10 एआई टूल्स भी सिखाऊंगी और उसी के अंदर हम 10 यूज़ केसेस भी सॉल्व करेंगे। तो उसके लिएेंट है
प्र्प्ट्स देना। तो ये जितने भी प्रम्स हैं नीचे डिस्क्रिप्शन बॉक्स में मैंने आपको प्रोवाइड कर दिए जिससे जाके आप सिंपली डाउनलोड कर सकते हैं। ऑलराइट। तो पब्लिकिटी यहां पे हमारे सामने ओपन है और यहां पे सिंपली जाके मैं प्रम दे रही हूं कि हम यहां पे एक हेल्थ केयर इंडस्ट्री के लिए रिसर्च करना चाहते हैं। रिसर्च
एनालिस्ट की तरह हमें मार्केट साइज, ग्रो, टॉप कंपिटिटर्स, मेजर चैलेंजेस, एआई अपॉर्चुनिटीज के सब कुछ चाहिए। तो फाइनली हम यहां पे जाके प्रम्प्ट दे देते हैं और वेट करते हैं कि क्या रिसर्च हो के हमें यहां पे मिल पाता है। तो यहां पे हमारे पास सारे के सारे सोर्सेस आ चुके हैं। जहां से ये रिपोर्ट्स जो है मुझे मिल
पाएगी हेल्थ केयर इंडस्ट्री से रिलेटेड। तो अब क्या करना है मुझे? ये सारी की सारी रिपोर्ट बैठ के मैं पढूंगी तो नहीं। तो मैं क्या करूंगी? ये सारे रिपोर्ट्स का मुझे क्रिस्प चाहिए। राइट? कि मैं फाइनली जाके अपना रिसर्च वर्क कंप्लीट कर पाऊं। तो अब सोर्सर्सेस तो आ गए। सारे सोर्सर्सेस को मैं यहां पे कॉपी करूंगी।
इसके लिए मैं यूज़ करूंगी नोटबुक एलएम का। ये सारे सोर्सेस को हम लोग जाके यहां पे पेस्ट कर देंगे। और नोटबुक एलएम की मदद से जितने भी सोर्सर्सेस हैं नोटबुक एलएम क्या करेगा? उन सारे सोर्सर्सेस को गो थ्रू करेगा। और फाइनली मेरे को यहां पे मेरी एक रिसर्च समरी बना के दे देगा। सो लेट्स वेट कि यहां पे नोटबुक एलएम के थ्रू हमें क्या
रिसर्च समरी मिलती है। यहां पे सारे के सारे मेरे लिंक्स आ चुके हैं। इन सारे लिंक को हम लोग यहां पे इंपोर्ट करेंगे और इसी लिंक को क्या करेगा? नोटबुक एलएम रिसर्च करेगा और मेरे को फाइनल समरी बना के देगा। तो फाइनली हम लोग यहां पे देख सकते हैं कि मेरे पास पूरी की पूरी रिसर्च की जो समरी है वो बन के आ चुकी है कि भ ए
और हेल्थ केयर के अंदर क्या हो रहा है। अब इसी रिसर्च समरी को मैं सिंपली जाके रीड कर लूंगी और मेरा रिसर्च का वर्क यहां पे कंप्लीट हो जाएगा। तो इस तरीके से परप्लेक्सिटी और नोटबुक एलएम की मदद से हम रिसर्च कर सकते हैं। अब हम लोग आगे बढ़ते हैं। अब मान लो हमारे पास कस्टमर का बहुत सारा डेटा है। डेटा एनालिसिस करना है तो
वो कैसे करेंगे? तो यहां पे अब डेटा एनालिसिस करने के लिए मैं दो टूल्स का यूज करूंगी क्लॉट और जेमिनाई का ताकि हमें बेस्ट रिजल्ट जो है वो मिल पाए। तो यहां पे लेट्स से मेरे पास डेटा है। अब ये जो डेटा है काफी सारे जो पेशेंट्स हैं कस्टमर्स हैं हेल्थ केयर कंपनी के उनका डेटा मेरे पास यहां पे आ चुका है। राइट?
और ये काफी बड़ा डेटा है। तो इसी डेटा को मैं क्या करने वाली हूं? यहां पे हम लोग यूज़ करेंगे क्लॉड और जेमिनाई का। तो सिंपली यहां पे हम लोग जाके प्र्ट दे देंगे। प्र्ट के अंदर में यहां पे हम लोग के पास में सबसे पहले फाइल्स को अपलोड करना पड़ेगा हमारा डेटा सेट। तो हम यहां पे जाके पेशेंट्स का जो डेटा है कस्टमर्स का
वो डेटा यहां पे अपलोड करते हैं। अब मुझे ये जानना है कि भाई कॉमन कंप्लेंट्स क्या है कस्टमर्स की? वो बार-बार कौन सा क्वेश्चन पूछते हैं? क्या वो सेटिस्फाई है या नहीं है? और उनको कैसे इंप्रोवाइजेशन करके दिया जा सकता है। तो यहां पे मैं इस पे कंप्लीट डेटा एनालिसिस चाहती हूं। तो यहां पे मैंने जेमिनाई के अंदर ये प्र्प्ट
दे दिया और सिंपली हम लोग यहां पे क्लॉट के अंदर जाएंगे। क्लॉट के अंदर में भी हम लोग यही चीज करेंगे। सेम प्रम्प्ट देंगे और देखते हैं कि बेस्ट रिजल्ट हमें यहां पे किससे मिल पाता है क्योंकि डेटा एनालिसिस के लिए ये दोनों ही सबसे बेस्ट रूल हैं। तो अब हम लोग थोड़ा सा वेट कर लेते हैं रिजल्ट्स का एंड देन लेट्स
कंपेयर द क्लॉड रिजल्ट एंड द जेमिनाई रिजल्ट। सो जैसे-जैसे हम लोग यूज़ केसेस देखते जा रहे हैं, हमें एआई की कैपेबिलिटीज का अंदाजा लगते जा रहा है। इसी चीज को और एडवांस लेवल में अगर कोई सीखना चाहता है, एआई की मदद से प्रोडक्ट डेवलप करना चाहता है, इसीलिए इस एआई फॉर एवरीवन वाले कोहॉट के अंदर 120 डेज की
आपकी क्लासेस होने वाली है। 180 से ज्यादा लेक्चर्स हैं। 15 से 20 मॉड्यूल्स हैं। 75 आवर्स प्लस का कंटेंट मैंने प्रोवाइड किया है ताकि एडवांस लेवल पे जाके हम चीजों को सीख पाए। और हर चीज जो एआई से पॉसिबल है। चाहे एजेंट हो, ऑटोमेशन हो, ऐप हो, वेबसाइट हो, सब कुछ डेवलपमेंट हम लोग यहां पे सीखेंगे। कंप्लीट इंडस्ट्री लेवल पे
जाके और ये सारी चीजें मैं एडवांस लेवल पे इन कोहॉट कोर्सर्सेस के अंदर सिखाना चाहती हूं। तो अगर आपको भी मन है एडवांस लेवल के अंदर जाके चीजों को सीखने का तो आप जाके चेक आउट कर सकते हैं इनको हॉट कोर्सर्सेस को और इसके एनरोलमेंट ऑलरेडी स्टार्ट हैं। अब देखो यहां पे हम जेमिनाई का रिजल्ट अगर
देखें तो यहां पे दो ग्राफिकल एनालिसिस है। उसके बाद में एक्सप्लेनेशन जो है वो काफी ज्यादा डिटेल में हमें जेमिनाई ने करके दिया है। तो एक्सप्लेनेशन पार्ट के लिए जेमिनाई अच्छा है। लेकिन यही चीज़ हम लोग जाके क्लॉड में देखें तो क्लॉड में जो हमारा रिसर्च वर्क है और जो प्रेजेंटेशन है वो क्लॉड का ज्यादा बेस्ट है। यहां पे
अब देखो ग्राफिकल एनालिसिस आपको अच्छे से देखने मिल रहा है। बहुत अच्छे से क्लियरली समझ में आ रहा है कि भ नेगेटिव फीडबैक क्या है कि बहुत देर तक वेट करना पड़ता है। डॉक्टर के इंस्ट्रक्शन समझ में नहीं आता है। पॉजिटिव फीडबैक की बात करें तो यहां का फार्मेसी का सर्विस बहुत अच्छा है। पेशेंट्स के साथ में अच्छा बिहेवियर
किया जाता है। ये सब कुछ यहां पे पॉजिटिव फीडबैक है। नंबर्स बहुत अच्छे से दिखाए गए और उसके बाद फिर फाइनल आपको समरी बना के दिया है। इसलिए मैं कहती हूं कभी भी एक टूल के ऊपर रिलाई नहीं करना है। अब जैसे यहां पे मेरे को पता चल गया कि जेमिनाई का जो पार्ट है क्या अच्छा है जेमिनाई में कि यहां पे जो मेरे को टेक्स्ट फॉर्मेट की
इनेशन है वो जेमिनाई की ज्यादा अच्छी है। लेकिन प्रेजेंटेशन जो है वो क्लॉट का ज्यादा अच्छा है। इसलिए हमेशा क्ल जो यूज करते हो टूल्स को वो कंबाइन करके यूज़ किया करो। अब हम लोग आगे बढ़ते हैं अपनी तीसरी चीज की ओर। ओके? सो फाइनली अभी हमारा रिसर्च पार्ट हो गया। उसके बाद डेटा एनालिसिस हो गया। अब हमको रिपोर्ट क्रिएट
करना है। तो इसके लिए हम लोग यहां पे क्लॉड यूज़ करेंगे। क्लॉड का फ्री वर्जन मैं यूज़ कर रही हूं। और यहां पे हम लोग प्रम दे रहे हैं कि हमें एक हेल्थ केयर रिसर्च रिपोर्ट चाहिए जिसके अंदर मार्केट एनालिसिस और कंप्लीट जो कस्टमर्स के हमारे पास पेन पॉइंट आए थे उन सारी चीजों का मुझे रिपोर्ट चाहिए। तो हम लोग यहां पे
सिंपली प्रम देते हैं और वेट करते हैं फाइनल रिजल्ट का रिपोर्ट बनने का। एंड सो फाइनली हियर द रिपोर्ट इज़ रेडी। कंप्लीट अच्छी खासी ये डिटेल रिपोर्ट हमारे पास बन के आ चुकी है। और इस रिपोर्ट को हम लोग कहीं पे भी यूज़ कर सकते हैं। तो अब हमारे पास सारे टास्क हो चुके हैं कि भ रिसर्च हो गया, फिर डेटा एनालिसिस हो गया,
रिपोर्ट भी बन के आ गई। अब क्या करना है? प्रेजेंटेशन बनाना है। प्रेजेंटेशन के लिए सबसे बेस्ट रूल है गामा एआई। तो हम लोग सिंपली यहां पे गामा के पास जाते हैं। जनरेट करना यहां पे शुरू करते हैं। तो यहां पे मैं प्र्प्ट दे रही हूं। ये सारे प्रॉ्ट मैंने आपको ऑलरेडी प्रोवाइड किए हुए हैं। तो मेरे को एक ऐसा प्रेजेंटेशन
बनाना है जिसमें प्रॉब्लम, सॉल्यूशन, स्टेटमेंट, मार्केट साइज, बिज़नेस मॉडल, कंपिटिटिव एडवांटेज, फाइनेंसियल प्रोजेक्शन ये सब कुछ दिखना चाहिए मेरे इस हेल्थ केयर स्टार्टअप के लिए। तो हम लोग यहां पे जाके सिंपली इसको जनरेट करना शुरू करते हैं। देखते हैं कि क्या प्रेजेंटेशन हमें बनके मिल पाता है। एंड सो फाइनली
हियर इज़ आवर प्रेजेंटेशन। हम यहां देख सकते हैं। काफी डिटेल प्रेजेंटेशन बहुत अच्छे ग्राफिक्स, विजुअलाइज़ेशन के साथ यहां बन के आ चुकी है हेल्थ केयर से रिलेटेड। और वो सारी स्लाइड्स बिजनेस मॉडल फाइनेंस जो हमने सब कुछ कहा था वो सब कुछ इस पर्टिकुलर प्रेजेंटेशन के अंदर इंक्लूडेड है। तो अब तक हमने क्या-क्या कर
लिया? हमने रिसर्च कर ली, डॉक्यूमेंटेशन कर लिया, प्रेजेंटेशन बना ली, डेटा एनालिसिस कर लिया। अब हम लोगों को फाइनली एक वेबसाइट का लैंडिंग पेज बनाना है। तो इसके लिए हम लोग यहां पे यूज़ करने वाले हैं लवेबल का और यहां पे जाके हम लोग सिंपली प्र्प्ट देना शुरू करते हैं। ये प्र्ट मैंने प्रोवाइड किया आपको। मुझे एक
ऐसा हेल्थ केयर का स्टार्टअप वेबसाइट चाहिए जिसके अंदर होम पेज हो, अबाउट अस हो, सर्विसेस हो, ब्लॉग हो, कांटेक्ट डिटेल्स हो, मॉडर्न यूआई यूx के साथ चाहिए। तो यह कंप्लीट हमने यहां पे प्र्प दे दिया है। अब प्र्प देने के बाद हम वेट करते हैं फाइनली अपने वेबसाइट का। सो हियर द वर्किंग इज ऑलरेडी स्टार्टेड। लेट्स वेट
फॉर द फाइनल रिजल्ट। सो फाइनली हियर वी कैन सी दैट हमारे पास हेल्थ केयर का कंप्लीट वेबसाइट लैंडिंग पेज बन के आ चुका है। और कितना ब्यूटीफुली यूआई यूx यहां पे इसका डिजाइन हुआ है। काफी प्रीमियम लेवल पे ये वेबसाइट हमारे पास बन के आई है। और जितनी डिटेल्स हमने यहां पे मेंशन की थी अबाउट सर्विसेस, एआई असिस्टेंट, ब्लॉग ये
सब कुछ यहां पे हमारे पास क्लियरली विज़िबल है। बनके आ चुका है। अब यहां पे हम लोग मूव करेंगे ऐप की ओर। वेबसाइट के साथ-साथ इंपॉर्टेंट होता है ऐप को भी डेवलप करना। इसलिए हम लोग यहां पे ऐप डेवलपमेंट के लिए यूज़ करने वाले हैं Google एi स्टूडियो का और यहां पे जाके हम लोग प्र्पों्ट दे रहे
हैं कि हमें एक ऐसा ऐप चाहिए मोबाइल एप जिसके अंदर हम लोग यूजर रजिस्ट्रेशन, सिम्टम चेकर, अपॉइंटमेंट बुकिंग, मेडिकल रिपोर्ट अपलोड हो पाए। ये सारे ऑप्शंस हम लोग यहां पे बनाना चाहते हैं एक पर्टिकुलर एप्लीकेशन के अंदर। तो इसके लिए हम लोग यहां पे सिंपली जा के प्र्प दे देते हैं और वेट करते हैं यहां पे हमारी फाइनल
रिजल्ट का। जैसे ही हम यहां पे प्र्प देंगे, तो यहां पे हमारी जो वर्किंग है वो यहां पे शुरू हो जाएगी। और यहां पे फाइनली जो है फ्री वर्जन हम जितने टूल्स यूज कर रहे हैं सबका फ्री वर्जन यूज कर रहे हैं। और फाइनली हम वेट करेंगे फाइनल रिजल्ट का। तो यहां पे हम देख सकते हैं वर्किंग शुरू हो चुकी है। देखते हैं किस तरीके का ऐप बन
के हमें मिलने वाला है। तो यहां पे हमारे पास मोबाइल एप्लीकेशन जो हमें चाहिए था कि भ कौन से डॉक्टर कब अवेलेबल है? उनका बुकिंग कैसे हो पाएगा, कंसल्टेशन का क्यों क्या रहेगा? ये सब कुछ डिटेल हमारे पास बन के आ चुका है एक मोबाइल एप्लीकेशन और इसको आप सिंपली जो है अब यूज़ करना जो है वो शुरू कर पाएंगे। तो इसके अंदर हम लोग
मोबाइल प्रीव्यू के अंदर देखें तो कुछ इस तरीके से हमारे पास ये ऐप जो है वो बन के आ चुका है। तो अब तक हमने फाइनली एक हेल्थ केयर कंपनी के लिए रिसर्च कर ली। उसके बाद उसका डेटा एनालिसिस कर लिया, प्रेजेंटेशन बना ली, रिपोर्ट बना ली, ऐप डेवलप कर लिया, वेबसाइट बना ली। अब फाइनली हमें उसको प्रमोट भी करना है सोशल मीडिया के
थ्रू। तो हम इसके लिए क्या चाहिए होगा? पोस्ट हमें क्रिएट करना होगा Instagram, Lindin के थ्रू। तो हमें इमेजज़ चाहिए यहां पे। तो इमेजज़ के लिए हम लोग यहां पे फाइनली यूज़ कर रहे हैं Google लैब्स का। तो सिंपली यहां पे इमेज जनरेशन का मैं प्रम दे रही हूं कि हमें एक ऐसा पर्टिकुलर हेल्थ केयर स्टार्टअप के लिए एक ब्रांडिंग
किट चाहिए जहां पे उसमें कंप्लीट वेबसाइट का बैनर हो। मोबाइल ऐप का वहां पे मॉकअप दिख पाए। एक कंप्लीट सोशल मीडिया पोस्ट मुझे यहां पे चाहिए। तो ये मैंने यहां पे डिटेल प्र्ट दे दिया है। ये प्र्प्ट आपके ऑलरेडी मैंने मेंशन किए हैं नीचे नोट्स में जो कि आप फ्री में डाउनलोड कर सकते हैं। तो आप इसे डाउनलोड कर लीजिएगा। अब हम
यहां पे फाइनली वेट करते हैं कि किस तरीके की यहां पे सोशल मीडिया इमेज यहां पे क्र क्रिएट हो पाती है Google लैब्स के थ्रू। तो यहां पर जो हमें इमेज चाहिए थी, प्रोडक्ट मॉकअप चाहिए था, वो सोशल मीडिया पोस्ट हमारे पास बन के आ चुके हैं। और इन सोशल मीडिया पोस्ट के थ्रू हम लोग और ज्यादा बेटर तरीके से पब्लिसिटी कर सकते
हैं। लेकिन इसके साथ-साथ जरूरी है वीडियो भी आज के टाइम पे। तो वीडियो जनरेशन के लिए हम यहां पे यूज़ करने वाले हैं मेटा एi का। तो हम लोग यहां पे सिंपली प्र्ट दे देते हैं कि हमें कुछ सेकंड्स का वीडियो चाहिए इस हेल्थ केयर ब्रांड के लिए और यहां पे हमें अपॉइंटमेंट बुक कैसे होगा? पेशेंट की मॉनिटरिंग कैसे हो रही है? ये
सारे फीचर्स को हमको हाईलाइट करना है। तो हम लोगों ने क्या किया? यहां पे सिंपली प्र्प्ट दे दिया। वेट करते हैं कि क्या वीडियो हमारे पास यहां पे बन के आ सकता है। तो अभी तक हमने सारे यूज़ केसेस यहां पे जो ट्राई करके देखे हैं कि चाहे रिसर्च करना हो, रिसर्च के बाद डेटा एनालिसिस फिर प्रेजेंटेशन बनाना, रिपोर्ट जनरेट करना,
उसके बाद फाइनली वेबसाइट का बनाना, ऐप डेवलप करना, इमेज जनरेट करना, वीडियो जनरेट करना। अब इसके बाद हम लोग मूव करेंगे एजेंट्स की ओर। तो हम यहां पे फाइनली वीडियो देखते हैं। उसके बाद बनाते हैं एजेंट्स। तो फाइनली यहां पे हमारे पास वीडियो जो है वो भी बनके आ चुके हैं इस हेल्थ केयर स्टार्टअप से रिलेटेड। तो यह
कंप्लीट वीडियोस जो है इसको भी हम लोग जाके इवन इसके पीछे बैकग्राउंड म्यूजिक भी है जो आप जब खुद से ट्राई करके देखेंगे तो आपको बैकग्राउंड म्यूजिक जो है वो भी यहां पे सुनने मिलेगा। तो इस तरीके से अलग-अलग इमेज जनरेशन वीडियो जनरेशन हम कर सकते हैं फॉर द सोशल मीडिया प्रमोशन। अब आता है हमारे पास सबसे ज्यादा इंटरेस्टिंग पार्ट
कि हमें यहां पे एक ऐसा एआई एजेंट एक ऐसा ऑटोमेशन बिल्ड करना है जिसकी मदद से हम क्या करें? ऑटोमेटेड मेल्स भेज पाए जहां पे कोई भी ह्यूमन का इन्वॉल्वमेंट ना हो। तो हमारे पास लेट्स से यहां पे पेशेंट्स जो हैं उनकी काफी सारे लिस्ट है और ये सारे पेशेंट्स को हमें क्या करना है? रिमाइंडर मेल भेजना है कि भ आपका
अपॉइंटमेंट बुक हो चुका है। इतने तारीख को आपको अपॉइंटमेंट के लिए आना है। ये आपका मीटिंग लिंक है। तो यहां पे इसके लिए हम लोग यूज़ करने वाले हैं बनाने के लिए ज़पीआर का। तो सबसे पहले हम ज़पीआर के अंदर ट्रिगर के अंदर जाएंगे। ट्रिगर के अंदर जाने के बाद यहां पे जो ऐप हमें कनेक्ट करना है, Google शीट्स को हम यहां पे जाके कनेक्ट
करेंगे। क्योंकि इसी शीट के अंदर हमारे पास सारे पेशेंट्स की इनेशन है। इसके बाद हम लोग यहां पे इवेंट को ट्रिगर करेंगे। न्यू स्प्रेडशीट जो यहां पे हमने बनाई हुई है, इसको हम लोग जाके सेलेक्ट कर लेंगे। उसके बाद हमारे पास हमारी अकाउंट की डिटेल्स आ जाएगी। उसके बाद हमारे पास यहां पर कॉन्फ़िगर करना हमें होगा। तो कॉन्फ़िगर
के अंदर जाने के बाद यहां पे हमारे पास ड्राइव का ऑप्शन दिख रहा है। चूज़ Google ड्राइव। तो हम लोग यहां पे ड्राइव को सेलेक्ट करेंगे और कंटिन्यू कर लेंगे। इसके बाद यहां पे फाइनली टेस्ट का ऑप्शन आएगा। तो हम यहां पे टेस्ट को जाके ट्रिगर करेंगे। इसके बाद नेक्स्ट चीज़ हमें जो करना है वो है हमारा एक्शन वाला पार्ट। तो
हम लोग यहां पे सिंपली क्या करने वाले हैं कि यहां पे जो एक्शन है इसके अंदर जाएंगे और हमें Gmail सेलेक्ट करना है क्योंकि हम सारे पेशेंट्स को मेल भेजना चाहते हैं। तो यहां पे एक्शन इवेंट पे हम लोग क्या करना चाहते हैं? मेल भेजना चाहते हैं तो यहां पे हम लोग जाके सेंड ईमेल को सेलेक्ट करेंगे। अकाउंट डिटेल्स हमारी यहां पे आ
जाएगी। फिर क्फ़िगर के अंदर के आने के बाद आपको किसको मेल भेजना है? यहां पे फील्ड्स जो है हमारी Google स्प्रेडशीट की इसको हमें जाके सेलेक्ट करना होगा। तो हम लोगों को यहां पे जो है डायरेक्टली जो है अ डिस्प्ले करवाना है नेम तो हम यहां पे इसको सेलेक्ट कर सकते हैं। उसके बाद फ्रॉम नेम सब्जेक्ट आपको क्या भेजना है? तो हमें
यहां पे सब्जेक्ट चाहिए बुकिंग अपॉइंटमेंट। तो यहां पे हम सब्जेक्ट सेलेक्ट कर लेते हैं। बॉडी टाइप क्या होना चाहिए? बॉडी का टेक्स्ट हम लोग यहां पर डाल देते हैं कि आपकी जो बुकिंग है वो सक्सेसफुली कंडक्ट हो गई है। सो हियर वी आर गोइंग टू राइट द कंप्लीट मतलब जो भी आपको भेजना है मेल बॉडी वो आप यहां पे
टाइप कर सकते हैं। तो यहां पे हम जाके देख सकते हैं कि कंप्लीट हमने सब्जेक्ट डाल दिया अपॉइंटमेंट बॉडी के अंदर हमने डाल दिया हाय थैंक यू फॉर कांटेक्टिंग अस। ये रहा आपका लिंक। आपकी जो अपॉइंटमेंट है उसका स्लॉट यहां पे हम प्रोवाइड कर रहे हैं। उसके बाद फाइनली हम लोग यहां पे रन डिटेल्स के अंदर जाएंगे और इसको जो है
रीप्ले करके इसको यहां पे रन करना शुरू करेंगे। तो यहां पे जाने के बाद मैं इसको रन करके देखती हूं। और जैसे ही हम लोग यहां पे टास्क अब जो हमने बनाया हुआ है वो एग्जीक्यूट होना शुरू हो चुका है। यहां पे हम देख पा रहे हैं रनिंग। अब यहां पे देख सकते हैं कि जो रनिंग है वो सक्सेसफुल हमारा हो चुका है। तो यहां पे हमारा
ऑटोमेशन प्रॉपर्ली वर्क कर रहा है। यहां सक्सेसफुल दिखा रहा है। तो मैं यहां पे जाके एक डमी ईमेल को ओपन करके देख रही हूं। और जैसा कि हमने कहा था कि भ अपॉइंटमेंट का मेल आना चाहिए कस्टमर को। तो यहां पर हम देख सकते हैं कि अपॉइंटमेंट का मेल जो है वो आ चुका है। इसको मैं सिंपली जाकर अगर ओपन करके देखूं तो यहां
पर हम लोग जाकर देख सकते हैं कि ये जो अपॉइंटमेंट है इससे रिलेटेड हमारे पास डिटेल्स जो है वो आ चुकी है। हमारे पास मीटिंग का लिंक आ चुका है। कोई भी मीटिंग लिंक आप यहां पे सेट कर सकते हैं। तो ये पूरा का पूरा काम हमारा ऑटोमेशन के थ्रू हुआ है। जीपीआर की मदद से हमने एजेंट्स को यहां पे क्रिएट कर लिया। ऑटोमेशन क्रिएट
कर लिया। और ये चीज़ सबसे ज्यादाेंट है कि अब आपके पास जितने भी कस्टमर्स होंगे उनको ऑटोमेशन में मेल चला जाएगा। तो आपका ह्यूमन एफर्ट काफी मिनिमल हो जाता है। और इस तरीके से फाइनली हमने देखा कि पूरे के पूरे 10 यूज़ केसेस को हमने सॉल्व किया प्रैक्टिकली। यह सारे के सारे टॉप 10 जो एआई टूल्स होते हैं इसको हमने यूज़ करके
देखा। सो आई एम होपिंग दैट कि सारे यूज़ केसेस आपको समझ में आए होंगे और इसको अपने तरीके से खुद से ट्राई करके जरूर देखिएगा। प्र्ट्स मैंने नीचे डिस्क्रिप्शन बॉक्स पे आपके लिए प्रोवाइड किया है। तो जैसा कि मैंने इस वीडियो के स्टार्टिंग में आपको कहा था कि मैं आपको फ्री रिसोर्सेज भी बताने वाली हूं। तो ये सारे लेक्चर्स जो
हैं प्र्ट इंजीनियरिंग के, एआई एजेंट्स के, एआई कोर्स, मशीन लर्निंग, एआई मास्टर क्लास ये सारे वीडियोस ऑलरेडी मैंने YouTube के अंदर आपके लिए डाल रखे हैं। और साथ ही इसका जो लिंक है मैं नीचे डिस्क्रिप्शन बॉक्स पे आपको प्रोवाइड कर रही हूं। जहां पे जाके आपको फ्री लेक्चर्स भी मिल जाएंगे, नोट्स भी मिल जाएंगे और
साथ ही साथ कोड फाइल्स भी आपको मिल जाएगी। तो इसे भी जाके आप चेक आउट कर सकते हैं। द लिंक इज़ इन द बिलो डिस्क्रिप्शन। सो आई एम होपिंग दैट कि इस वीडियो के अंदर जितने कांसेप्ट्स हमने पढ़े हैं वो आपको अच्छे से समझ में आए होंगे। और इसके साथ ही ना अपने आप को और एडवांस लेवल पर लेके जाओ। खुद को
चैलेंज करो कि मेरे को और एडवांस लेवल की चीजें सीखना है। क्योंकि जब तक खुद की हेल्प नहीं करोगे ना ग्रो नहीं कर पाओगे। एक रियल इंसिडेंट अगर मैं आपके साथ शेयर करूं तो एक बार एक पर्सन देखता है कि एक बटरफ्लाई होती है। बहुत स्ट्रगल कर रही होती है। बेचारी कुकून के अंदर होती है। बाहर आने के लिए स्ट्रगल करती है। तो उसको
लगता है चलो इसकी मदद कर देते हैं। तो वो कुकून का जो होल होता है उसको बड़ा कर देता है। बटरफ्लाई उससे इज़ली बाहर आ जाती है। बटरफ्लाई इज़ली बाहर तो आ जाती है लेकिन कभी फ्लाई नहीं कर पाती क्योंकि वो जो स्ट्रगल था कुकून के अंदर बाहर आने का उसी के बीच उसके विंग्स जो है वो स्ट्रांग होते हैं और तब जाके वो फ्लाई कर पाती है।
इसीलिए आपको किसी सिचुएशन से बाहर निकालने में कोई मदद तो जरूर कर देगा लेकिन आप फ्लाई करना तब सीखोगे जब खुद से एफर्ट डालोगे। और इसीलिए ये जो कंप्लीट एआई का कोहार्ट मैंने बनाया है वो इसीलिए बनाया है कि भ मेहनत करना सीखो। मेहनत का कोई शॉर्टकट नहीं है। एज अ टीचर मैं भी मेहनत करूंगी। एज अ लर्नर आप भी मेहनत करो। तभी
जाके एक आउटपुट को हम लोग अचीव कर पाएंगे। क्योंकि पढ़ाई का ना रियल मतलब तभी होता है जब सच में हम लोग किसी की लाइफ में चेंज लेके आ पाए। जब सच में आप अपनी अर्निंग बढ़ा पाओ। अपनी फैमिली को एक अच्छी लाइफस्टाइल दे पाओ। तो सीरियस तरीके से पढ़ाई करना शुरू करो और नई-नई चीजें जो है वो ट्राई करना शुरू करो। अपने आप को कल
से बेहतर बनाने की कोशिश करो। तो आज के इस वीडियो के लिए इतना ही। हम लोग मिलते हैं अगले वीडियो में। तब तक स्टे क्यूरस एंड कीप लर्निंग।
How videos are chosen here
Every video on Helicopterstour.com is hand-picked and reviewed by Justin — nothing is added automatically. Each one gets an original written guide and an honest rating: ⭐ 1 out of 2 means a good video worth your time, and ⭐⭐ 2 out of 2 means a great one we would recommend to anyone. The videos belong to their creators — every page links back to the original channel so you can subscribe and support them.