- Convolutional Neural Networks (CNN) పనితీరు తెలుసుకోవడం. - RNN మరియు LSTM ల సీక్వెన్స్ మెమరీని అర్థం చేసుకోవడం. - Transformers ఆర్కిటెక్చర్ సెల్ఫ్-అటెన్షన్ విప్లవాన్ని విశ్లేషించడం.

1. CNN (Convolutional Neural Networks): ఇమేజ్ మరియు వీడియో ప్రాసెసింగ్ కోసం రూపొందించబడింది. ఫిల్టర్ల ద్వారా ఎడ్జెస్, ఆకారాలు, వస్తువులను గుర్తిస్తుంది. 2. RNN (Recurrent Neural Networks): సమయ శ్రేణి మరియు టెక్స్ట్ వరుస సమాచారం కోసం లూప్ మెమరీని వాడుతుంది. పాత పదాలను మర్చిపోకుండా LSTM వచ్చింది. 3. Transformers (2017): 'Attention Is All You Need' పేపర్ తో గూగుల్ ప్రవేశపెట్టింది. పదాలను ఒకేసారి సమాంతరంగా (Parallel) ప్రాసెస్ చేస్తుంది. ChatGPT, Gemini, Claude లన్నీ ట్రాన్స్‌ఫార్మర్ల పైనే పనిచేస్తాయి.

సారాంశం (Summary):

చిత్రాలకు CNN, సీక్వెన్స్‌లకు RNN, ఆధునిక జనరేటివ్ AI కి మూలస్తంభం Transformers.

సిలబస్ రిఫరెన్స్: TutorialsPoint AI Reference టౌన్‌కనెక్ట్ AI కంప్యూటర్ అకాడమీ

Architecture Comparison

సాధారణంగా చేసే పొరపాట్లు (Common Mistakes):

నేటి ఆధునిక టెక్స్ట్ ప్రాసెసింగ్ కోసం పాత RNN లు వాడకూడదు; ట్రాన్స్‌ఫార్మర్స్ మాత్రమే వాడాలి.

మునుపటి పాఠం Types of AI: Narrow (ANI), General (AGI), Super AI (ASI)

ఉచిత కంప్యూటర్ కోర్సులు (Free Computer Academy)

AI_GENAI

AI & Generative AI Masterclass

AI & Machine Learning Foundations

Generative AI, LLMs & Prompt Engineering

Multimodal Generation & AI Coding Assistants

AI APIs, RAG, Autonomous Agents & Business

Capstone Projects, Assessment & Certification

CNN, RNN & Transformers Architecture Introduction

ఈ వీడియో ప్రస్తుతం అందుబాటులో లేదు

ఉపోద్ఘాతం (Introduction):

ఈ పాఠంలో మీరు నేర్చుకునే అంశాలు:

సారాంశం (Summary):

సాధారణంగా చేసే పొరపాట్లు (Common Mistakes):

CNN

RNN

Transformer

1. ChatGPT, Google Gemini వంటి ఆధునిక LLM లు ఏ ప్రధాన ఆర్కిటెక్చర్ పై నిర్మించబడ్డాయి?

CERTIFICATE OF COMPLETION

AI & Generative AI Masterclass