🌟सावधान! साइलेंट कॉल (Silent Call) का जवाब न दें - आपकी आवाज़ चोरी हो सकती है!🌟फ़ोन उठाया पर कोई बोला नहीं? सावधान! यह एक खतरनाक जाल है !Scammers कॉल करके चुप क्यों रहते हैं? चुप रहने वाले कॉलर्स से कैसे बचें? 🤫🚫Beware! Don't answer silent calls - your voice could be stolen!🌟DESCRIPTION:साइलेंट कॉल स्कैम: एक साइलेंट कॉल (silent call) का उत्तर देना आपके फोन नंबर को स्कैमर्स के लिए एक अत्यंत मूल्यवान डेटा में बदल देता है क्योंकि यह उनकी बहु-चरणीय धोखाधड़ी प्रक्रिया का पहला कदम होता है।यह प्रक्रिया आपके नंबर को निम्नलिखित तरीकों से मूल्यवान बनाती है:• नंबर के सक्रिय होने की पुष्टि (Active Number Validation)• AI वॉयस क्लोनिंग (AI Voice-Cloning)• मेटाडेटा और व्यवहारिक प्रोफाइलिंग (Data & Behavioral Profiling)• डार्क वेब पर बिक्री (Resale on Dark Web)**सुरक्षा के उपाय:**यदि आप किसी अज्ञात नंबर से कॉल उठाते हैं और वहां सन्नाटा है, तो तुरंत कॉल काट दें और कुछ भी न बोलें । "हाँ" (Yes) कहने से बचें, क्योंकि इसका उपयोग धोखाधड़ी वाले लेनदेन को अधिकृत करने के लिए किया जा सकता है ।इस पूरी प्रक्रिया को दरवाजा खटखटाने (knocking on doors) के उदाहरण से समझा जा सकता है। स्कैमर केवल यह देखने के लिए दरवाजा खटखटाता है कि घर में कोई है या नहीं। जैसे ही आप दरवाजा खोलते हैं (कॉल उठाते हैं), वे आपसे बात नहीं करते, बल्कि चुपचाप नोट कर लेते हैं कि यह घर "सक्रिय" है, ताकि वे या उनके साथी बाद में अधिक योजनाबद्ध तरीके से वहां वापस आ सकें🌟 SUBSCRIBE TO MY CHANNEL ON YOUTUBE:https://youtube.com/@ComputerScienceMadeEasy?sub_confirmation=1

The global economy runs on ancient code. Systems in banking and finance often depend on decades-old languages like COBOL, creating a huge roadblock to innovation. This is the challenge of legacy code.So, how can we modernize these critical systems without a catastrophic, "big-bang" rewrite?Enter 'vibe coding,' an innovative, AI-powered approach to software development. In this video, we'll explore:1. What vibe coding is and how it’s changing the game for developers.2. The massive challenges of legacy systems, from "spaghetti code" to missing documentation.3. How AI can translate old languages, create modern APIs, and even write tests for outdated software.This isn’t about replacing developers. Instead, it’s a story about a new kind of partnership between human and AI, where the developer becomes the architect and risk manager, wielding AI as a powerful tool to breathe new life into old software.Is AI the silver bullet for technical debt, or a high-risk accelerator that needs careful handling? Watch to find out.

The tech world has changed quickly. Years ago, a computer science degree almost guaranteed a good job. In 2025, even top students struggle. Why?In this video, I discuss these issues and how CS graduate students and those in the early stage of their careers can upskill themselves and acquire new in-demand skills.

This video discusses the limitations and rapid advancements of artificial intelligence. In the past predictions were made about what AI could never achieve and many of these have been proven wrong. We first understand the difference between data, information, knowledge, and wisdom. AI is progressing from knowledge toward wisdom. AI has overcome past limitations like reasoning, natural language processing, creativity, and real-time perception in systems like self-driving cars. Current challenge discussed in this video is achieving AGI, addressing hallucinations, and developing qualities like common sense and emotional intelligence.

Ever wondered why some coding tasks leave you feeling like you just ran a mental marathon, while others seem like a breeze? It’s not just about knowing the coding language – it’s also about how much brainpower it takes to understand the code, solve problems, and fix errors. This is where psychometric complexity comes in.

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AI कशी शिकते? सुपरवाइज्ड लर्निंग, अनसुपरवाइज्ड लर्निंग आणि रिइन्फोर्समेंट लर्निंग. दररोजच्या उदाहरणांचा वापर करून या संकल्पना सोप्या पद्धतीने समजावून सांगितल्या आहेत. या व्यतिरिक्त सेमी-सुपरवाइज्ड आणि सेल्फ-सुपरवाइज्ड लर्निंग या आधुनिक पद्धतींचाही उल्लेख करण्यात आला आहे.Quiz :

https://youtu.be/PMWaBZLZGg8

Artificial Intelligence-Part 2 - How AI Learns

AI "शिकते" म्हणजे नेमके काय?

AI मध्ये पॅटर्न ओळखणे का महत्त्वाचे आहे?

AI साठी डेटाची भूमिका काय आहे?

मशीन लर्निंग (ML) म्हणजे काय आणि ते AI शी कसे संबंधित आहे?

Part 1 link: https://open.spotify.com/episode/36vUMzqpsadBFl1ZnZC676

"AI समजून घेणे" या मालिकेतील पहिला भाग कृत्रिम बुद्धिमत्तेची (AI) मूलभूत संकल्पना, तिची मानवी बुद्धिमत्तेशी तुलना, ऐतिहासिक विकास आणि आजच्या जगात तिचे महत्त्व स्पष्ट करतो. हे तांत्रिक जार्गनशिवाय, साध्या आणि स्पष्ट भाषेत विषय मांडते.

Part 2 link: https://open.spotify.com/episode/2P94WlOocPsMHi5Y75WrfT