Artificial Intelligence Course for Beginners in Hindi:एआई को शुरुआत से समझें

Artificial Intelligence Course for Beginners in Hindi: Start Your Journey in AI

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) आज के डिजिटल युग में एक क्रांतिकारी तकनीक बन चुकी है। AI के माध्यम से ना सिर्फ उद्योगों में बदलाव आ रहा है, बल्कि यह हमारे व्यक्तिगत जीवन को भी प्रभावित कर रहा है। AI, मशीन लर्निंग (ML), और नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग (NLP) जैसी तकनीकों ने हमारे कार्य करने के तरीके को बदल दिया है।

अगर आप एक शुरुआती हैं और AI की दुनिया में कदम रखना चाहते हैं, तो हमारा Artificial Intelligence Course for Beginners in Hindi आपके लिए एक बेहतरीन अवसर है। इस कोर्स के माध्यम से आप AI की मूलभूत अवधारणाओं से लेकर जटिल तकनीकों तक को समझेंगे और साथ ही इसका प्रैक्टिकल अनुभव भी प्राप्त करेंगे।

यह कोर्स न केवल सिद्धांत (Theory) को समझने में मदद करेगा, बल्कि आपको उन अवधारणाओं का उपयोग करके व्यावहारिक (Practical) परियोजनाओं पर काम करने का अवसर भी मिलेगा। इस कोर्स में कवर किए गए प्रमुख विषयों पर विस्तार से चर्चा करेंगे।

1. AI की नींव और अनुप्रयोग (Foundations and Applications of AI)

• AI का इतिहास और विकास
• आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) का जन्म 1950 के दशक में हुआ था जब एलन ट्यूरिंग ने मशीनों के सोचने की क्षमता पर शोध शुरू किया था। ट्यूरिंग टेस्ट ने यह सिद्ध किया कि यदि एक मशीन किसी मानव को यह विश्वास दिला सके कि वह एक इंसान से बात कर रहा है, तो उस मशीन को "सोचने" की क्षमता दी जा सकती है। तब से लेकर आज तक AI की यात्रा ने कई मील के पत्थर तय किए हैं और अब यह हमारे दैनिक जीवन का हिस्सा बन चुका है।

• AI के प्रमुख अनुप्रयोग
• स्वास्थ्य सेवा (Healthcare): AI का उपयोग स्वास्थ्य सेवा के क्षेत्र में तेजी से हो रहा है, जहां AI तकनीकों का उपयोग मरीजों के निदान, चिकित्सा रिपोर्टों के विश्लेषण, और दवाओं के प्रभाव का मूल्यांकन करने के लिए किया जाता है।
• स्व-चालित वाहन (Self-Driving Cars): AI का एक प्रमुख अनुप्रयोग स्व-चालित कारों में है, जहां ये कारें परिवहन की प्रक्रिया को स्वचालित रूप से और सुरक्षित तरीके से संचालित करती हैं।
• ऑनलाइन सिफारिश (Online Recommendations): ई-कॉमर्स साइट्स और मीडिया प्लेटफार्म जैसे Netflix और Amazon AI का उपयोग करते हैं ताकि वे अपने उपयोगकर्ताओं को उनकी प्राथमिकताओं के आधार पर उत्पादों और सेवाओं की सिफारिश कर सकें।
• AI का भविष्य
• AI का भविष्य बहुत उज्जवल है, और जैसे-जैसे तकनीक में सुधार होगा, यह और अधिक उद्योगों में अपना प्रभाव दिखाएगा। भविष्य में AI द्वारा हम स्वास्थ्य, शिक्षा, वित्त, और खेल जैसे क्षेत्रों में महत्वपूर्ण परिवर्तन देख सकते हैं।

2. मशीन लर्निंग की मूल बातें (Machine Learning Basics)

• मशीन लर्निंग (ML) क्या है?
• मशीन लर्निंग (ML) आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का एक उपक्षेत्र है, जिसमें मशीनें डेटा से सीखती हैं और बिना सख्त प्रोग्रामिंग के निर्णय लेती हैं। ML के माध्यम से मशीनें अपनी गतिविधियों को डेटा के आधार पर सुधार सकती हैं।
• मशीन लर्निंग के प्रका
• सुपरवाइज्ड लर्निंग (Supervised Learning) : इस प्रकार की लर्निंग में डेटा पहले से लेबल किया जाता है। मशीन को डेटा के परिणामों के आधार पर सिखाया जाता है, जिससे वह भविष्य में सही परिणाम दे सके। उदाहरण के तौर पर, एक ईमेल स्पैम डिटेक्शन सिस्टम को सुपरवाइज्ड लर्निंग के माध्यम से प्रशिक्षित किया जा सकता है, जहां उसे पहले से लेबल किए गए स्पैम और नॉन-स्पैम ईमेल दिए जाते हैं।
• अनसुपरवाइज्ड लर्निंग (Unsupervised Learning) : इस प्रकार की लर्निंग में डेटा में से पैटर्न या संरचनाएं खोजने के लिए मशीन को बिना लेबल किए डेटा दिया जाता है। इसका उपयोग डेटा में छुपे हुए पैटर्न्स को पहचानने के लिए किया जाता है। उदाहरण के तौर पर, ग्राहकों को उनकी खरीदारी की आदतों के आधार पर क्लस्टर करना।
• रीइनफोर्समेंट लर्निंग (Reinforcement Learning) : यह एक प्रकार की लर्निंग है जिसमें मशीन को सही निर्णय लेने के लिए पुरस्कार (reward) या दंड (penalty) दिया जाता है। इसे ज्यादातर गेम्स या स्व-चालित कारों में उपयोग किया जाता है, जहां मशीन को धीरे-धीरे सही निर्णय लेने की आदत डाली जाती है।

3. न्यूरल नेटवर्क्स और डीप लर्निंग (Neural Networks & Deep Learning)

• न्यूरल नेटवर्क्स का परिचय 
• न्यूरल नेटवर्क्स इंसान के मस्तिष्क की तरह काम करने वाली मशीनें होती हैं। इनका उद्देश्य है डेटा को प्रोसेस करना और उसे समझना। एक न्यूरल नेटवर्क में कई परतें होती हैं, जिनमें से प्रत्येक परत डेटा को अलग तरीके से प्रोसेस करती है। 
• डीप लर्निंग (Deep Learning)
• डीप लर्निंग न्यूरल नेटवर्क्स का एक उन्नत रूप है, जो जटिल समस्याओं को हल करने के लिए कई परतों का उपयोग करता है। यह कंप्यूटर को अधिक संवेदी और सटीक बनाने की क्षमता प्रदान करता है, जिससे यह छवि, आवाज़, और वीडियो जैसी जटिल जानकारी को समझने और उसका विश्लेषण करने में सक्षम होता है।
• डीप लर्निंग का उपयोग
• छवि पहचान (Image Recognition): डीप लर्निंग का उपयोग वीडियो और छवि प्रोसेसिंग में किया जाता है, जैसे कि चेहरे की पहचान, और ऑब्जेक्ट डिटेक्शन।
• स्व-चालित वाहन (Self-Driving Cars): डीप लर्निंग का उपयोग स्व-चालित कारों में किया जाता है, जिससे वे सड़क पर स्थित सभी ऑब्जेक्ट्स को पहचान सकें।

4. नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग (NLP)

• NLP क्या है?
• नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग (NLP) AI का एक अत्यंत महत्वपूर्ण क्षेत्र है जो मशीनों को मानव भाषा को समझने और उसका विश्लेषण करने की क्षमता प्रदान करता है। NLP का उपयोग विभिन्न क्षेत्रों में किया जाता है जैसे भाषा अनुवाद, सेंटिमेंट विश्लेषण और चैटबॉट्स। Recommender Systems Meaning in Hindi: आधुनिक एप्लिकेशन्स में इनका महत्त्व और कार्यप्रणाली
• NLP के प्रमुख कार्य
• सेंटिमेंट एनालिसिस (Sentiment Analysis): NLP की मदद से, कंपनियाँ यह पता कर सकती हैं कि ग्राहकों की प्रतिक्रिया सकारात्मक है या नकारात्मक, और वे अपनी सेवाओं को सुधारने के लिए उस जानकारी का उपयोग कर सकती हैं।
• भाषा अनुवाद (Language Translation): NLP का उपयोग Google Translate जैसी सेवाओं में किया जाता है, जो एक भाषा से दूसरी भाषा में अनुवाद करती हैं।
• इस कोर्स के लाभ
• गहन समझ: AI, मशीन लर्निंग, न्यूरल नेटवर्क्स, और NLP के सिद्धांतों की गहरी समझ प्राप्त होगी।
• व्यावहारिक अनुभव: वास्तविक जीवन की समस्याओं पर काम करके आप इस तकनीक में व्यावहारिक अनुभव प्राप्त करेंगे।
• 22कैरियर अवसर: AI और मशीन लर्निंग में भविष्य में एक बड़ा कैरियर विकास है। इस कोर्स को पूरा करने के बाद आप डेटा साइंस, AI डेवलपमेंट और अन्य संबंधित क्षेत्रों में काम कर सकते हैं।

वास्तविक जीवन उदाहरण और केस स्टडीज़ जो इस कोर्स को समर्थन करते हैं

1. उदाहरण: स्वास्थ्य क्षेत्र - चिकित्सा निदान में एआई का उपयोग

आजकल, एआई स्वास्थ्य क्षेत्र में एक महत्वपूर्ण भूमिका निभा रहा है। आईबीएम वॉटसन हेल्थ जैसे प्लेटफॉर्म एआई का उपयोग करके चिकित्सा डेटा का विश्लेषण करते हैं, जिसमें मरीजों का रिकॉर्ड, शोध पत्र, और क्लिनिकल परीक्षण शामिल हैं। इसका उद्देश्य डॉक्टरों को जल्दी और सही तरीके से बीमारियों का निदान करने में मदद करना है, ताकि एआई उन पैटर्न्स की पहचान कर सके जिन्हें मानव पहचान नहीं सकते। उदाहरण के तौर पर, वॉटसन ने कैंसर उपचार के लिए व्यक्तिगत उपचार विकल्पों की सिफारिश की है, जो चिकित्सा निर्णयों को बेहतर और प्रभावी बनाते हैं।

केस स्टडी: PathAI

PathAI एक एआई-पावर्ड कंपनी है जो पैथोलॉजी स्लाइड्स का विश्लेषण करने के लिए मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग मॉडल का उपयोग करती है। यह तकनीक कैंसर जैसी बीमारियों का निदान करने में मदद करती है। PathAI के एक केस स्टडी में यह पाया गया कि उनकी एआई मॉडल्स स्तन कैंसर का निदान 94.6% सटीकता से कर सकती हैं, जो कई बार इंसान द्वारा किए गए निदान से भी ज्यादा सटीक हैं। यह स्वास्थ्य क्षेत्र में एआई की शक्ति को दर्शाता है, जो मानवीय गलती को कम करता है और कार्यक्षमता बढ़ाता है।

2. उदाहरण: ई-कॉमर्स - व्यक्तिगत अनुशंसाएं

ई-कॉमर्स प्लेटफ़ॉर्म जैसे अमेज़न और फ्लिपकार्ट ने अपने अनुशंसा सिस्टम में एआई का उपयोग किया है। ये प्लेटफ़ॉर्म्स मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग करते हैं ताकि ग्राहकों के खरीदारी पैटर्न को ट्रैक किया जा सके और उनकी रुचियों के हिसाब से व्यक्तिगत उत्पादों की सिफारिश की जा सके। इसका उद्देश्य ग्राहकों के अनुभव को बेहतर बनाना और बिक्री को बढ़ावा देना है। उदाहरण के लिए, अगर आपने अमेज़न पर एक स्मार्टफोन देखा है, तो वह आपके लिए स्मार्टफोन के कवर, स्क्रीन गार्ड और अन्य सहायक उत्पादों की सिफारिश करेगा।

लाभ (Advantages) of Artificial Intelligence in Various Fields

1. उद्योगों में अधिक दक्षता

एआई का उपयोग विभिन्न उद्योगों में कार्यों को स्वचालित करने और कार्यों को तेजी से पूरा करने में किया जा सकता है। उदाहरण के लिए, ऑटोमेशन के माध्यम से एआई उत्पाद निर्माण प्रक्रिया को तेज करता है और श्रम लागत को घटाता है।

2. स्वास्थ्य देखभाल में सुधार

जैसा कि हमने पहले देखा, एआई का उपयोग चिकित्सा निदान और उपचार योजनाओं में किया जा रहा है, जिससे डॉक्टरों को सही निर्णय लेने में मदद मिलती है और मरीज़ों के जीवन की गुणवत्ता में सुधार होता है।

3. व्यक्तिगत अनुभव

ई-कॉमर्स वेबसाइट्स, संगीत स्ट्रीमिंग सेवाएं (जैसे Spotify), और फिल्म स्ट्रीमिंग सेवाएं (जैसे Netflix) एआई का उपयोग करती हैं ताकि उपयोगकर्ताओं को व्यक्तिगत रूप से क्यूरेट की गई सामग्री मिल सके, जिससे उनका अनुभव बेहतर हो।

हानियां (Disadvantages) of Artificial Intelligence

1. रोजगार पर असर

एआई और स्वचालन तकनीकों के कारण कई नौकरियां समाप्त हो सकती हैं, विशेष रूप से उन क्षेत्रों में जहाँ मैन्युअल काम की आवश्यकता होती है। उदाहरण के लिए, कार निर्माण प्रक्रिया में रोबोट्स का बढ़ता उपयोग मैन्युअल श्रमिकों की आवश्यकता को कम कर सकता है।

2. डेटा सुरक्षा और गोपनीयता

एआई के उपयोग से उत्पन्न होने वाला डेटा व्यक्तिगत जानकारी को उजागर कर सकता है। उदाहरण के तौर पर, अगर एआई सिस्टम का सुरक्षा ब्रीच हो जाता है, तो यह उपयोगकर्ता की निजी जानकारी को खतरे में डाल सकता है।

3. निर्णयों में पक्षपाती (Bias)

अगर एआई एल्गोरिदम को भेदभावपूर्ण या पक्षपाती डेटा से प्रशिक्षित किया गया हो, तो इसके परिणामों में भी पक्षपाती निर्णय हो सकते हैं। एक उदाहरण के रूप में, रिक्रूटमेंट सिस्टम में अगर एआई को ऐसे डेटा से प्रशिक्षित किया जाता है जिसमें कुछ जातियों या लिंगों को प्राथमिकता दी जाती है, तो यह भेदभावपूर्ण परिणाम उत्पन्न कर सकता है।

कोर्स पूरा करने के बाद करियर कैसे बनाएं?

1. एआई के क्षेत्र में करियर शुरू करें:

आपके द्वारा एआई कोर्स पूरा करने के बाद, आपके पास एआई से संबंधित विभिन्न भूमिकाओं में करियर बनाने के अवसर होते हैं। निम्नलिखित कुछ प्रमुख भूमिकाएं हैं:

• एआई विश्लेषक (AI Analyst): आप डेटा का विश्लेषण कर सकते हैं और एआई आधारित समाधानों की पहचान कर सकते हैं जो किसी संगठन की समस्याओं को हल कर सकें। इस भूमिका में, आपको विभिन्न एल्गोरिदम का उपयोग करके डेटा पैटर्न और ट्रेंड्स की पहचान करनी होती है।
• डेटा वैज्ञानिक (Data Scientist): डेटा वैज्ञानिक का काम डेटा का विश्लेषण करना, भविष्यवाणी करना और व्यापारिक निर्णयों को बेहतर बनाने के लिए एआई मॉडल्स को लागू करना होता है। आप मशीन लर्निंग और डेटा एनालिटिक्स के साथ काम करेंगे।
• मशीन लर्निंग इंजीनियर (Machine Learning Engineer): मशीन लर्निंग इंजीनियर के रूप में, आप ऐसे मॉडल्स और एल्गोरिदम डिज़ाइन करेंगे जो मशीनों को डेटा से सीखने और आत्मनिर्भर रूप से निर्णय लेने की क्षमता दें। आपको प्रोग्रामिंग और एआई तकनीकों का गहरा ज्ञान होना चाहिए।

2. आगे विशेषीकरण करें:

अगर आप एआई क्षेत्र में और भी गहरी विशेषज्ञता प्राप्त करना चाहते हैं, तो आप एआई में उन्नत प्रमाणपत्र (Advanced Certifications) प्राप्त कर सकते हैं। कुछ क्षेत्रों में विशेष शिक्षा प्राप्त करने से आपकी विशेषज्ञता बढ़ेगी, जैसे:

• डीप लर्निंग (Deep Learning): डीप लर्निंग का अध्ययन करके आप अधिक जटिल मॉडल्स और न्यूरल नेटवर्क्स पर काम करने के लिए तैयार हो सकते हैं, जो कि एआई के क्षेत्र में अत्याधुनिक तकनीकें हैं।
• नैचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग (NLP): यदि आप मानव भाषा के साथ काम करने में रुचि रखते हैं, तो एनएलपी एक बेहतरीन विकल्प हो सकता है। इसका उपयोग वॉयस असिस्टेंट्स, चैटबॉट्स, और मशीन ट्रांसलेशन में किया जाता है।
• रोबोटिक्स (Robotics): रोबोटिक्स और एआई का मिश्रण भी एक बढ़ता हुआ क्षेत्र है, जहां आप मशीनों और रोबोट्स के स्वचालित संचालन में विशेषज्ञता प्राप्त कर सकते हैं।

3. व्यवसाय में एआई का उपयोग करें:

एआई को व्यवसाय, विपणन, और प्रौद्योगिकी में लागू करना आपके लिए नए अवसर खोल सकता है। यहां कुछ तरीके दिए गए हैं, जिनसे आप एआई को व्यावासिक दृष्टिकोण से लागू कर सकते हैं:

• व्यवसायिक समाधान तैयार करना: आप अपनी एआई क्षमताओं का उपयोग करके विभिन्न व्यवसायों के लिए समाधानों को डिज़ाइन और लागू कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, एआई का उपयोग करके आप कस्टमर सर्विस चैटबॉट्स, स्मार्ट इन्वेंटरी मैनेजमेंट, और डेटा-आधारित विपणन रणनीतियाँ बना सकते हैं।
• मार्केटिंग रणनीतियों का निर्माण: एआई का उपयोग मार्केटिंग क्षेत्र में करके आप उपभोक्ता व्यवहार का विश्लेषण कर सकते हैं और अधिक प्रभावी विपणन रणनीतियों को विकसित कर सकते हैं। एआई आधारित उपकरणों का उपयोग करके आप व्यक्तिगत विज्ञापन और प्रचार सामग्री तैयार कर सकते हैं।
• स्मार्ट प्रौद्योगिकियों का विकास: एआई का उपयोग स्मार्ट तकनीकों जैसे स्मार्ट होम डिवाइस, ऑटोमेटेड ट्रांसपोर्टेशन, और इंटरनेट ऑफ थिंग्स (IoT) में किया जा सकता है। इसके द्वारा आप नए तकनीकी समाधान तैयार कर सकते हैं जो व्यवसायों की कार्यक्षमता को बढ़ाए।

एआई बेसिक्स कोर्स पूरा करने के लाभ

1. एआई के मौलिक सिद्धांतों में महारत प्राप्त करें:

एआई बेसिक्स कोर्स आपको आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) के मौलिक सिद्धांतों और ढांचों को समझने में मदद करता है। इस कोर्स के माध्यम से आप:

• एआई के महत्वपूर्ण सिद्धांतों को समझ सकते हैं, जैसे कि मशीन लर्निंग, न्यूरल नेटवर्क, और डीप लर्निंग, जो एआई के मूल हैं।
• एआई फ्रेमवर्क को समझने में सक्षम होंगे, जो आपको भविष्य में जटिल एआई समस्याओं का समाधान करने के लिए एक मजबूत नींव प्रदान करेंगे।
• एआई के इस कोर्स को पूरा करने से आप AI/ML में और अधिक गहरी जानकारी प्राप्त कर सकते हैं, जो भविष्य में आपके सीखने में मदद करेगी।

2. व्यावहारिक अनुभव प्राप्त करें:

एआई बेसिक्स कोर्स के दौरान आपको व्यावहारिक अनुभव प्राप्त करने के लिए कई प्रोजेक्ट्स और गतिविधियों में भाग लेने का अवसर मिलता है। आप इस कोर्स के दौरान:

• एआई टूल्स के साथ व्यावहारिक अनुभव प्राप्त करेंगे, जैसे कि मशीन लर्निंग एल्गोरिदम, डेटा विश्लेषण टूल्स, और डीप लर्निंग फ्रेमवर्क।
• हैंड्स-ऑन प्रोजेक्ट्स पर काम करके आप उन कौशलों को लागू करने में सक्षम होंगे जिन्हें आपने सिद्धांत में सीखा है।
• इस अनुभव के माध्यम से, आप वास्तविक दुनिया में एआई को लागू करने के लिए तैयार हो जाएंगे, जैसे कि कस्टमर सर्विस चैटबॉट्स, प्रेडिक्टिव मॉडल्स, और अन्य एआई-आधारित समाधान बनाना।

3. करियर की तैयारी:

इस कोर्स के माध्यम से, आप एआई में आवश्यक कौशल प्राप्त करेंगे, जो आपको आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के क्षेत्र में एक सफल करियर बनाने के लिए तैयार करेगा। इस कोर्स के कुछ फायदे यह हैं:

• उच्च मांग वाले कौशल: एआई और मशीन लर्निंग तकनीकों का वैश्विक स्तर पर बहुत मांग है। एआई कोर्स करने से आप इन मांगों को पूरा करने के लिए आवश्यक कौशल प्राप्त कर सकते हैं।
• बेहतर करियर अवसर: एआई और मशीन लर्निंग के पेशेवरों की लगातार बढ़ती मांग के साथ, आप इन क्षेत्रों में डेटा वैज्ञानिक, मशीन लर्निंग इंजीनियर, और एआई विश्लेषक जैसे पदों के लिए तैयार होंगे।
• करियर प्रगति: कोर्स के बाद आपको ऐसे कामों के लिए तैयार किया जाएगा, जो एआई-आधारित समाधान विकसित करने, व्यापार में एआई तकनीकों को लागू करने और नए उत्पादों को इन्क्यूबेट करने में मदद करेंगे।

Frequently Asked Questions (FAQ) - एआई के बारे में

1. क्या एआई के कोर्स में मुझे कोडिंग की जानकारी होनी चाहिए?

नहीं, इस कोर्स में आपको शुरुआती स्तर पर एआई के बुनियादी सिद्धांतों और तकनीकों के बारे में जानकारी मिलेगी। अगर आप आगे बढ़कर अधिक जटिल एआई मॉडल्स बनाना चाहते हैं, तो कोडिंग की समझ आवश्यक हो सकती है, लेकिन यह कोर्स शुरुआती स्तर पर कोडिंग की आवश्यकता नहीं रखता।

2. क्या एआई में करियर बनाने के लिए उच्च शिक्षा की जरूरत है?

एआई क्षेत्र में करियर बनाने के लिए उच्च शिक्षा का होना फायदेमंद हो सकता है, लेकिन आप शुरुआती स्तर पर ऑनलाइन कोर्स और ट्रेनिंग के माध्यम से भी AI के क्षेत्र में प्रवेश कर सकते हैं। इस कोर्स के माध्यम से आप एआई के बुनियादी ज्ञान से शुरुआत कर सकते हैं।

3. क्या एआई कोर्स मेरे करियर के लिए फायदेमंद हो सकता है?

हां, आजकल एआई में विशेषज्ञता रखने वाले पेशेवरों की मांग बढ़ रही है। एआई के बुनियादी सिद्धांतों को समझने के बाद, आप मशीन लर्निंग, डेटा साइंस, और अन्य तकनीकी क्षेत्रों में विशेषज्ञ बन सकते हैं, जो वर्तमान और भविष्य में उच्च वेतन वाले करियर के अवसर प्रदान करते हैं।

4. एआई कोर्स के लिए कौन से कौशल जरूरी हैं?

एआई के लिए बुनियादी गणित, सांख्यिकी, और प्रोग्रामिंग कौशल (जैसे पायथन) महत्वपूर्ण हैं। हालांकि, इस कोर्स में हम आपको इन कौशलों के बारे में जानकारी देने का प्रयास करेंगे, ताकि आप अपने करियर में एक मजबूत शुरुआत कर सकें।