हिंदी संस्करण · नई पुस्तक
बागवानी में कृत्रिम बुद्धिमत्ता
अधिवक्ता किम क्यूंग-जिन
पाँच अध्यायों और 10 खंडों में यह पुस्तक रोग और कीट निदान के लिए कंप्यूटर विज़न, कटाई रोबोट, स्मार्ट ग्रीनहाउस, सटीक सिंचाई, गुणवत्ता प्रबंधन, उच्च-थ्रूपुट फीनोटाइपिंग और पूर्वानुमानात्मक प्रजनन समझाती है।
विषय-सूची
कृत्रिम बुद्धिमत्ता जानवरों की भाषा का अनुवाद करती है
अधिवक्ता किम क्यूंग-जिन
व्हेल, डॉल्फ़िन, पक्षियों और मधुमक्खियों की आवाज़ सुनने वाली एआई की कहानी
बारह अध्यायों में बताया गया है कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता डॉल्फ़िन, स्पर्म व्हेल, हंपबैक व्हेल, पक्षियों और मधुमक्खियों की आवाज़ें कैसे सुनकर उनमें नियम खोजती है, और यह तकनीक कौन-से जोखिम तथा पशु अधिकार के प्रश्न लाती है। ऐसी सरल भाषा में लिखा गया है जिसे बच्चे भी पढ़ सकें, और हर खंड में सत्यापित संदर्भ जोड़े गए हैं।
विषय-सूची
एआई प्राचीन लिपियों को पढ़ता है
अधिवक्ता किम क्यूंग-जिन
एआई से पुनर्जीवित प्राचीन अभिलेख
बारह अध्यायों में यह पुस्तक बताती है कि एआई उन अभिलेखों को कैसे फिर पढ़ने योग्य बनाता है जो कभी अपठनीय थे, जैसे जले हुए स्क्रॉल, कीचड़ में दबे लकड़ी के टुकड़े और टूटी मिट्टी की पट्टिकाएँ। इसमें हरकुलेनियम का आभासी अनरोलिंग, ओरेकल बोन लेखों का आभासी संयोजन, सिल्ला की लकड़ी की पट्टिकाओं का पाठ, अपठित लिपियों का संगणकीय विश्लेषण और मल्टीस्पेक्ट्रल अभिलेखागार शामिल हैं, और हर अध्याय में सत्यापित संदर्भ दिए गए हैं।
विषय-सूची
नई सामग्री डिज़ाइन और रॉकेट प्रणोदन इंजीनियरिंग के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता
अधिवक्ता किम क्यूंग-जिन
एआई पोटेंशियल, स्व-चालित प्रयोगशालाएँ और भौतिकी-सूचित मशीन लर्निंग (PIML)
दस अध्यायों में बताया गया है कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता नई सामग्री और रॉकेट प्रणोदन को कैसे बदल रही है: परमाणु सिमुलेशन, जनरेटिव मॉडल, स्व-चालित प्रयोगशालाएँ, उच्च-तापमान मिश्र धातु, धातु 3D प्रिंटिंग, दहन गणना, शीतलन डिज़ाइन, इंजन निदान और नियंत्रण। बिना समीकरणों के, हर अध्याय में सत्यापित संदर्भ के साथ।
AI पुस्तकालय
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस द्वारा उद्घाटित जीवन विज्ञान का एक नया युग
संरचनात्मक प्रोटिओमिक्स (Structural proteomics), जीनोमिक फाउंडेशन मॉडल (Genomic foundation models), स्वायत्त प्रयोगशालाएं (Autonomous laboratories), और वैश्विक अभिशासन (Global governance)
किम क्युंग-जिन, अधिवक्ता
यह पुस्तक आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस की सहायता से संकलित एक शोध ग्रंथ है। एक मानव ने सामग्रियों का चयन किया और कार्य को संरचित किया, जबकि AI मॉडलों ने वाक्यों का मसौदा तैयार किया और तथ्यों की परस्पर जांच की।
AI पुस्तकालय
डिजिटल संप्रभुता की दोहरी संरचना
यूरोप का पलांटिर से अलगाव और अमेरिकी बिग टेक की श्रृंखला
किम क्युंग-जिन, अधिवक्ता
यह यूरोप की खुफिया एजेंसियों और रक्षा मंत्रालयों द्वारा अमेरिकी पलांटिर के विश्लेषणात्मक उपकरणों को हटाना शुरू करने का 2026 का अभिलेख है। यह फ्रांस की घरेलू सुरक्षा एजेंसी (Direction générale de la Sécurité Intérieure), जर्मनी के संवैधानिक संरक्षण कार्यालय (Bundesamt für Verfassungsschutz), और नीदरलैंड्स की रक्षा मंत्रालय के प्रतिस्थापन निर्णय; अमेरिकी निर्यात नियंत्रण जो सहयोगी देशों की कृत्रिम बुद्धिमत्ता तक पहु…
हिंदी संस्करण · नई पुस्तक
खाद्य फसल कृषि में कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उपयोग
अधिवक्ता किम क्यॉन्ग-जिन
छह अध्याय और 18 भाग डिजिटल कृषि अवसंरचना, सटीक फसल निगरानी, वृद्धि पूर्वानुमान, एआई आणविक प्रजनन, स्वचालित निर्णय, जलवायु-स्मार्ट कृषि और वैश्विक खाद्य सुरक्षा की व्याख्या करते हैं।
कुल 15 भाग
कृत्रिम बुद्धिमत्ता और डिजिटल नवाचार से संचालित वानिकी और कृषि-वानिकी का भविष्य
अधिवक्ता किम क्यूंग-जिन
वनों और कृषि-वानिकी के लिए एक नया भविष्य
उपग्रह, ड्रोन, LiDAR, वन-विशिष्ट भाषा मॉडल और कृत्रिम बुद्धिमत्ता जंगलों को पढ़ते हैं, वनाग्नि व कीट प्रकोप का पूर्वानुमान लगाते हैं और कटाई, परिवहन तथा कार्बन बाजारों को बदलते हैं। पाँच अध्यायों के पंद्रह खंड मैदानी उदाहरणों और जाँच योग्य स्रोतों से इस बदलाव का अनुसरण करते हैं।
कुल 15 भाग
स्मार्ट पशुपालन: पशुशाला में प्रवेश करती कृत्रिम बुद्धिमत्ता
अधिवक्ता किम क्यूंग-जिन
सेंसर सुनते हैं, कैमरे देखते हैं, कृत्रिम बुद्धिमत्ता निर्णय में सहायता करती है
पाँच अध्यायों और पंद्रह खंडों में यह पुस्तक दिखाती है कि सेंसर, कैमरे, माइक्रोफ़ोन, पहनने योग्य उपकरण और कृत्रिम बुद्धिमत्ता पशुपालन में कैसे प्रवेश करते हैं। विषयों में स्वास्थ्य, प्रजनन, पोषण, रोबोटिक दुग्ध-दोहन, आभासी बाड़, डिजिटल ट्विन, मीथेन में कमी, पशु कल्याण और डेटा स्वामित्व शामिल हैं।
16 भाग प्रकाशित
2026 बीजिंग: दो दिग्गजों का खतरनाक नृत्य
Kim Kyung-jin
विषय-सूची, प्रस्तावना, 13 अध्याय, उपसंहार
ट्रम्प-शी जिनपिंग शिखर वार्ता को होर्मुज, दुर्लभ पृथ्वी, ताइवान, Boeing, सोयाबीन और AI चिप्स के दृश्यों से पढ़ने वाली ऑनलाइन पुस्तक.
PDF डाउनलोड पुस्तकें
बहुभाषी विश्वविद्यालय AI सामान्य पाठ्यपुस्तक
यह विदेशी छात्रों के लिए पाठ्यपुस्तक है जिसमें कोरियाई मूल पाठ और विदेशी भाषा अनुवाद साथ रखे गए हैं. प्रत्येक पुस्तक परिचय पृष्ठ से PDF डाउनलोड किया जा सकता है.
[AI लाइब्रेरी] 17वां अध्याय. कार्यालय में उपयोग का स्वचालन
AI को काम सौंपकर छोड़ना - YOLO मोड पूर्ण शुरुआत
17वां अध्याय. कार्यालय में उपयोग का स्वचालन
Kim Kyung-jin
मामला 13) Gmail इनबॉक्स को वर्गीकृत करना और जवाब का ड्राफ्ट बनाना
दृश्य
सोमवार सुबह 9 बजे। स्टार्टअप की ऑपरेशन्स टीम लीड ओजीह्योन ने Gmail खोला। सप्ताहांत के 87 अनपढ़े मेल जमा थे। इनमें विज्ञापन मेल, न्यूजलेटर, क्लाइंट संदेश, टीम अपडेट और ग्राहक प्रश्न मिले-जुले थे। इन्हें वर्गीकृत करना था, जरूरी मेल तुरंत जवाब देने थे, और बाकी को चिह्नित करके बाद में देखना था।
निर्देश
Gmail API (एपीआई, यानी प्रोग्रामों के बीच संवाद का रास्ता) के जरिए मेल लिए जा सकते हैं। Google से API key बनानी होगी; यह शुरुआत में एक बार सेट करना होता है।
"मेरे Gmail इनबॉक्स से सभी अनपढ़े मेल खींचो, इन्हें इन श्रेणियों में बाँटो: 'तात्कालिक', 'क्लाइंट', 'टीम आंतरिक', 'न्यूज़', 'अन्य'। तात्कालिक मेल के लिए जवाब का ड्राफ्ट बनाओ। आउटपुट mail_summary_0513.txt में सेव करो।"
प्रक्रिया
Claude Code ने Gmail API से 87 मेल पढ़े। विषय और संदेश देखकर वर्गीकरण हुआ। "Please check the payment request" क्लाइंट, "Here is the Monday weekly report" टीम आंतरिक, और "Weekly Newsletter" न्यूज़ में गया।
5 तात्कालिक मेलों के लिए जवाब का छोटा ड्राफ्ट बनाया गया, जैसे "Received, I will process this today" जैसी संक्षिप्त लाइन।
पूरे काम को 5 मिनट लगे।
परिणाम
mail_summary_0513.txt फाइल। वर्गीकृत सूची तैयार थी और तात्कालिक मेलों के पास जवाब का ड्राफ्ट जोड़ा गया। ओजीह्योन ने फाइल खोलकर जरूरी मेल तुरंत जवाब दिए और बाकी को बाद के लिए छोड़ दिया।
लागत
समय: 5 मिनट, खर्च: 1,500 से 2,500।
जोखिम
मेल में कंपनी का गोपनीय डेटा हो सकता है। Claude API के जरिए सामग्री Anthropic सर्वर से गुजरती है। सुरक्षा नीति में यह शायद अनुमति में न हो। अगर कोई संवेदनशील मेल हो तो शुरू करने से पहले security टीम से पूछें।
अगर आप भी लागू करना चाहते हैं
Google Cloud Console में Gmail API सक्रिय करें और credentials निकालें। शुरुआत में थोड़ा कठिन लगे, पर Claude Code से पूछ सकते हैं: "Gmail API सेट करना कैसे करें"। एक बार सेट होने पर यह काम बार-बार चल सकता है।
मामला 14) Slack चैनल की अनौपचारिक चैट का सार भेजना
दृश्य
शुक्रवार शाम 5 बजे. पूरे सप्ताह Slack चैनल में 400 से अधिक संदेश थे। अधिकांश गपशप, और करीब पाँच वास्तविक निर्णय कहीं अंदर दबे हुए थे।
निर्देश
"आज सुबह सोमवार से अभी तक के Slack #general संदेश निकालो और सिर्फ काम से जुड़ी सामग्री अलग करो। निर्णय, कार्य, साझा लिंक अलग-अलग सूचीबद्ध करो। आउटपुट को #general चैनल में 'साप्ताहिक सार' शीर्षक से भेजो।"
प्रक्रिया
Claude Code ने Slack API से संदेश पढ़े, अनौपचारिक और कार्य संबंधित सामग्री अलग की, फिर सार बनाया। 3 मिनट।
परिणाम
Slack चैनल में सार संदेश पोस्ट हुआ। उदाहरण: "इस सप्ताह के निर्णय: A प्रोजेक्ट 2 हफ्ते आगे बढ़ा, B क्लाइंट रिन्यू हुआ, C फीचर प्राथमिकता बदली"।
लागत
समय 3 मिनट, खर्च 800।
जोखिम
केस 13 की तरह सुरक्षा जोखिम मौजूद है। Slack संदेश भी बाहरी सर्वर से गुजरते हैं।
अगर आप भी लागू करना चाहते हैं
एक Slack app बनाएं और API token लें। इसके लिए Slack admin अनुमति जरूरी है।
मामला 15) Notion पेज का स्वचालित अपडेट
दृश्य
टीम मीटिंग नोट्स Notion में भरते हैं। हर सप्ताह एक नया नोट जुड़ता है, और "मिनट्स कलेक्शन" पेज में लिंक हाथ से जोड़ना पड़ता है। भूल जाएँ तो बाद में जोड़ना मुश्किल होता है।
निर्देश
"Notion API से जब 'Meeting Notes' डेटाबेस में नया आइटम आए, उसे तुरंत 'मिनट्स कलेक्शन' पेज में लिंक सहित जोड़ दो। रोज शाम 6 बजे जाँचकर अपडेट कर दो।"
प्रक्रिया
Claude Code ने Notion API जोड़ा, 'Meeting Notes' डेटाबेस खोजा और 'मिनट्स कलेक्शन' पेज अपडेट करने का स्क्रिप्ट लिखा। स्क्रिप्ट को रोज शाम 6 बजे ऑटो रन के लिए सेट किया।
परिणाम
रोज शाम 6 बजे पेज अपने आप अपडेट होता है।
लागत
प्रारंभिक सेटिंग 10 मिनट; आगे हर रन लगभग 100।
जोखिम
Notion API key लीक हो जाए तो कोई अंदर झांक सकता है। key को environment variable में रखें।
अगर आप भी लागू करेंगे
Notion developers portal (https://developers.notion.com) पर integration बनाकर key लें। उसी integration को डेटाबेस से जोड़ने पर ही access मिलता है।
मामला 16) प्रतिस्पर्धी वेबसाइट बदलाव रिपोर्ट
दृश्य
एक ई-कॉमर्स मालिक तीन प्रतिद्वंद्वी वेबसाइट हर सप्ताह देखता है। कीमत, नया उत्पाद और इवेंट बदलते हैं। तीन साइटें देखने में 1 घंटा और तुलना लिखने में 30 मिनट लगते थे।
निर्देश
"अगले तीन साइटें हर सोमवार सुबह 7 बजे खोलो:
1) competitor-a.com/products
2) competitor-b.com/new-arrivals
3) competitor-c.com/events
हर साइट का कंटेंट सेव करो, पिछले हफ्ते से तुलना करो, बदलें बिंदु निकालो। परिणाम competition_change_week.txt में सेव करो।"
प्रक्रिया
Claude Code ने web scraping स्क्रिप्ट बनाया। हर सप्ताह तीनों साइटों का पाठ-संस्करण सेव होता है और पिछले सप्ताह के रिकॉर्ड से तुलना होती है। नया उत्पाद, बदलती कीमत या नया इवेंट खोजकर रिपोर्ट बनती है।
परिणाम
हर सोमवार सुबह competition_change_week.txt बनता है। उदाहरण: "A: Hand cream new launch (15,000 KRW), B: 20% discount on all products (~5/20), C: no change"।
लागत
प्रारंभिक सेटिंग 15 मिनट, उसके बाद साप्ताहिक रन लगभग 1,000।
जोखिम
कुछ साइटें scraping के लिए बंद होती हैं। Terms of Service में अगर 'No automated collection' लिखा हो तो कानूनी समस्या आ सकती है। पहले अनुमति देखें। robots.txt भी देखें।
साइट संरचना बदलने पर स्क्रिप्ट टूट सकती है। अगर आउटपुट में 'error occurred' जैसा error आए तो स्क्रिप्ट ठीक करें।
अगर आप भी लागू करेंगे
सिर्फ URL नहीं, यह भी बताएं कि क्या ट्रैक करना है: कीमत, नया उत्पाद, या event। Docker में रन करना ज्यादा सुरक्षित रहेगा।
असफल उदाहरण: क्लाइंट का जरूरी ईमेल स्पैम बना
मामला 13 जैसा Gmail वर्गीकरण किसी ने AI को दे दिया। एक हफ्ते तक ठीक चला, शुक्रवार को क्लाइंट ने कॉल किया: "Did you see the contract email sent last Tuesday?"
जवाब: नहीं। AI ने उसे 'न्यूज़लेटर' में डाल दिया क्योंकि शीर्षक में 'May newsletter collaboration offer' शब्द थे। केवल शीर्षक देखकर गलत टैग हुआ। इंसान भेजने वाले को देखकर पहचान लेता।
रोकथाम: पहले प्रमुख क्लाइंट ईमेल को whitelist करें और नियम जोड़ें: "इस पते से आने वाला मेल सीधे 'तात्कालिक' में जाए"। और दिन में कम से कम एक बार आउटपुट देख लें। पूरी automation पर आंख मूंदकर भरोसा न करें।
Kim Kyung-jin
वकील · पूर्व सांसद · AI नीति शोधकर्ता
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