Operation system basics
In this episode of Tech with the Colonel, we dive into the two sides of modern AI interaction:
🧠 Prompt Engineering — how to talk to AI so it actually does what you want.
🛡️ Responsible AI — how to make sure AI doesn’t turn into your overconfident, unpredictable sidekick.
🔍 You’ll learn:
This isn’t a lecture—it’s a crash course with stories, analogies, and practical wisdom.
इस एपिसोड में जानिए Machine Learning के दो सुपरपावर — Classification और Regression — क्या होते हैं।
📌 Classification: जब मशीन चीज़ों को वर्गों में बाँटती है
📌 Regression: जब मशीन भविष्य का आंकड़ा बताती है
सरल भाषा, मज़ेदार उदाहरण, और हिंदी + अंग्रेज़ी में एकदम आसान समझ। अब सुनिए इस तकनीकी सफर को बिना किसी सिरदर्द के।
In this episode we explore the two pillars of supervised learning — Classification and Regression.
🎯 Understand the difference:
• Classification = sorting into categories (spam/not spam)
• Regression = predicting numbers (house prices)
From spam filters to stock predictions, this episode uses Feynman-style storytelling and real-life analogies — all in Hindi + English — to make machine learning crystal clear.
क्या होता है जब ब्रह्मांड में तीन ग्रह एक साथ गुरुत्वाकर्षण का खेल खेलते हैं?
इस एपिसोड में हम बात कर रहे हैं Three-Body Problem की — एक ऐसा रहस्य जिसे वैज्ञानिक सदीयों से समझने की कोशिश कर रहे हैं।
🔍 जानिए:
• Three-Body Problem असल में होता क्या है
• क्यों इसका कोई आसान हल नहीं है
• कैसे यह chaos theory और साइंस फिक्शन से जुड़ा है
• और कैसे हम आज भी supercomputers से इसका अनुमान लगाते हैं
Why is it easy to predict the orbit of Earth and the Moon… but throw in a third planet, and things spiral into chaos?
In this episode of Tech with the Colonel, we break down the legendary Three-Body Problem—a physics puzzle that has baffled scientists for centuries.
🔭 You’ll learn:
• What the Three-Body Problem actually is
• Why no one can solve it with a single formula
• How it connects to chaos theory and even sci-fi
• And how we still make sense of it using computers
इस एपिसोड में हम समझते हैं —
Machine Learning में Classification क्या होता है, वो भी आसान भाषा में, रोज़मर्रा की ज़िंदगी से जुड़े उदाहरणों के साथ।
कैसे मशीनें चीज़ों को पहचानती हैं, वर्गों में बाँटती हैं, और भविष्यवाणी करती हैं — जानिए हिंदी और अंग्रेज़ी दोनों में।
अब सुनिए Spotify, Apple Podcasts और YouTube पर।
In this episode of Science and Tech with the Colonel, we break down Machine Learning Classification in the simplest way — using everyday examples and bilingual (Hindi + English) storytelling.
Understand how machines learn to label, sort, and predict, just like we do.
“Journey to the Heart of a Black Hole” आपको ले चलता है उस रहस्यमय सीमा के पार, जहाँ समय ठहर जाता है, स्थान मुड़ता है, और भौतिकी के सारे नियम टूट जाते हैं। जानिए ब्लैक होल के केंद्र में छिपे ब्रह्मांडीय रहस्यों को, एक अनोखे और रोमांचकारी अंदाज़ में।
“Journey to the Heart of a Black Hole” takes you on an awe-inspiring ride beyond the event horizon—where time slows, space bends, and the known laws of physics break down. Discover the mysteries of singularity, gravity, and cosmic extremes like never before.
यह पॉडकास्ट आपको बड़े ही सरल और संवादात्मक अंदाज़ में Large Language Models (LLM) को समझने में मदद करेगा। हम बात करेंगे कि LLM क्या होते हैं, ये कैसे काम करते हैं, इन्हें कैसे ट्रेन किया जाता है, और ये हमारी ज़िंदगी और कामकाज को कैसे बदल रहे हैं। तकनीकी शब्दों को आसान भाषा में तोड़कर समझाया जाएगा ताकि हर कोई – चाहे टेक बैकग्राउंड से हो या न हो – इस क्रांति को समझ सके।
मशीन लर्निंग क्या है?
देखो, मशीन लर्निंग एक ऐसी तकनीक है जिसमें कंप्यूटर खुद-ब-खुद चीज़ें सीखता है, वो भी बिना बार-बार इंस्ट्रक्शन दिए। जैसे हम किसी चीज़ का अनुभव लेकर समझने लगते हैं, वैसे ही कंप्यूटर भी डेटा से पैटर्न पकड़ता है और अगली बार वैसा ही काम बेहतर तरीके से करता है। इसे बोल सकते हैं कि कंप्यूटर को “सीखने” की समझ दे दी जाती है। आजकल ये हर जगह है—जैसे कि Netflix पर मूवी सजेस्ट करना, Google मैप्स का ट्रैफिक बताना या फोन का फेस रिकग्निशन।
जनरेटिव एआई, एजेंटिक एआई और एआई एजेंट कृत्रिम बुद्धिमत्ता के तीन अलग-अलग लेकिन आपस में जुड़े हुए पहलू हैं।
जनरेटिव एआई का उद्देश्य नए कंटेंट जैसे कि टेक्स्ट, चित्र या कोड बनाना होता है, जो पहले सीखे गए पैटर्न पर आधारित होता है।
एजेंटिक एआई इससे एक कदम आगे बढ़कर कार्य करता है—यह स्वयं निर्णय लेता है, लक्ष्य निर्धारित करता है, योजना बनाता है, और जटिल कार्यों को स्वतः संपन्न करता है।
वहीं, एआई एजेंट वे सिस्टम होते हैं जो विशेष कार्यों को पूरा करने के लिए बनाए जाते हैं—जैसे साधारण चैटबॉट्स से लेकर बुद्धिमान सहायक तक—जो जरूरी नहीं कि जनरेटिव या एजेंटिक हों।
ये तीनों मिलकर एआई की यात्रा को दर्शाते हैं—एक निष्क्रिय उपकरण से लेकर एक स्वायत्त सहयोगी तक।
Generative AI, Agentic AI, and AI Agents represent distinct yet overlapping concepts in artificial intelligence. Generative AI focuses on creating new content—text, images, or code—based on learned patterns. Agentic AI goes a step further, acting autonomously with goals, memory, and planning capabilities to complete complex tasks. AI Agents, on the other hand, are systems designed to perform specific tasks—ranging from simple chatbots to intelligent assistants—which may or may not be agentic or generative. Together, they illustrate AI’s evolution from passive tools to autonomous collaborators.
Linear Regression is a simple yet powerful statistical method used to model the relationship between a dependent variable and one or more independent variables. It assumes this relationship is linear, meaning the change in the dependent variable is proportional to the change in the independent variable(s). The goal is to fit a straight line (in simple linear regression) or a hyperplane (in multiple linear regression) that best predicts the outcome.
“Machine Learning, Simply Said”
An interactive podcast that breaks down machine learning into everyday language. From regression to neural networks, each episode unpacks core concepts with real-world examples and AI-powered conversations. Perfect for beginners—learn by listening, asking, and understanding. No jargon, just clarity.
“Inside the LLM: An Interactive AI Podcast”
Dive into the world of Large Language Models through an AI-powered podcast that talks back. In each episode, experience conversations with an AI that not only explains concepts like transformers, embeddings, and fine-tuning—but also responds to your questions in real time. Learn by interacting, not just listening. Where curiosity meets code.
