All Courses (అన్నీ)
AI & Gen AI (ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్)
Diplomas (DCA, PGDCA)
Programming (C, Java, Python)
Tally & GST Accounts
Web Development
Computer Basics
Networks & Cyber
DCA
డిప్లొమా ఇన్ కంప్యూటర్ అప్లికేషన్స్ (DCA)
PGDCA
పోస్ట్ గ్రాడ్యుయేట్ డిప్లొమా ఇన్ కంప్యూటర్ అప్లికేషన్స్ (PGDCA)
AI & Generative AI Masterclass
ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ & జెనరేటివ్ AI (AI & Gen AI)
AI & Machine Learning Foundations
ప్రారంభ AI & మెషిన్ లెర్నింగ్ బేసిక్స్
Unit 1: Introduction to Artificial Intelligence
What is AI? History & Evolution
ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ అంటే ఏమిటి? చరిత్ర & పరిణామం
TE
Types of AI: Narrow (ANI), General (AGI), Super AI (ASI)
AI రకాలు: నారో AI (ANI), జనరల్ AI (AGI), సూపర్ AI (ASI)
Real-world Applications, Daily Life Impact & Career Opportunities
AI నిజ జీవిత ఉపయోగాలు, రోజువారీ ప్రభావం & కెరీర్ అవకాశాలు
Unit 2: Fundamentals of AI & Data
Data and Information: Structured vs Unstructured Data
డేటా మరియు ఇన్ఫర్మేషన్: స్ట్రక్చర్డ్ vs అన్‌స్ట్రక్చర్డ్ డేటా
AI Workflow, Algorithms, Models & Training vs Testing
AI వర్క్‌ఫ్లో, అల్గోరిథమ్స్, మోడల్స్ & ట్రైనింగ్ vs టెస్టింగ్
Features, Labels, Pattern Recognition & AI vs Traditional Programming
ఫీచర్లు, లేబుల్స్, ప్యాటర్న్ రికగ్నిషన్ & AI vs సాంప్రదాయ ప్రోగ్రామింగ్
Unit 3: Machine Learning & Algorithms
Machine Learning Introduction: Supervised, Unsupervised & Reinforcement
మెషిన్ లెర్నింగ్ రకాలు: సూపర్‌వైజ్డ్, అన్‌సూపర్‌వైజ్డ్ & రీఇన్‌ఫోర్స్‌మెంట్ లెర్నింగ్
TE
Regression, Classification, Clustering, Decision Trees & Random Forest
రిగ్రెషన్, క్లాసిఫికేషన్, క్లస్టరింగ్, డెసిషన్ ట్రీస్ & రాండమ్ ఫారెస్ట్
Model Evaluation, Overfitting vs Underfitting & Practical Python ML Examples
మోడల్ ఎవాల్యుయేషన్, ఓవర్‌ఫిట్టింగ్ vs అండర్‌ఫిట్టింగ్ & పైథాన్ ప్రాక్టికల్స్
Unit 4: Deep Learning & Neural Networks
Deep Learning & Artificial Neural Networks (ANN)
డీప్ లెర్నింగ్ మరియు ఆర్టిఫిషియల్ న్యూరల్ నెట్‌వర్క్స్ (ANN) పరిచయం
TE
Neurons, Layers, Activation Functions & Forward/Backpropagation
న్యూరాన్లు, లేయర్లు, యాక్టివేషన్ ఫంక్షన్లు & ఫార్వర్డ్/బ్యాక్‌ప్రొపగేషన్
TE
CNN, RNN & Transformers Architecture Introduction
CNN, RNN మరియు ట్రాన్స్‌ఫార్మర్స్ ఆర్కిటెక్చర్ పరిచయం
TE
Unit 5: Natural Language Processing (NLP)
NLP Fundamentals, Tokenization, Stop Words & Lemmatization
NLP బేసిక్స్: టెక్స్ట్ ప్రాసెసింగ్, టోకనైజేషన్, స్టాప్ వర్డ్స్ & లెమ్మటైజేషన్
Sentiment Analysis, NER, Translation, Speech-to-Text & Text-to-Speech
సెంటిమెంట్ అనాలిసిస్, NER, ట్రాన్స్‌లేషన్ & స్పీచ్ ప్రాసెసింగ్
Chatbot Architecture & Telugu NLP Applications
చాట్‌బాట్స్ ఆర్కిటెక్చర్ & తెలుగు NLP అప్లికేషన్స్
Generative AI, LLMs & Prompt Engineering
జెనరేటివ్ AI, LLMs & ప్రాంప్ట్ ఇంజనీరింగ్
Multimodal Generation & AI Coding Assistants
మల్టీమోడల్ మీడియా & AI కోడింగ్ అసిస్టెంట్స్
AI APIs, RAG, Autonomous Agents & Business
AI APIs, RAG & స్వయంప్రతిపత్తి గల ఏజెంట్స్
Capstone Projects, Assessment & Certification
ప్రాజెక్ట్‌లు, తుది పరీక్ష & సర్టిఫికేషన్
Generative AI, LLMs & Prompt Engineering
•
Unit 8: Prompt Engineering Mastery
Chain-of-Thought (CoT) Prompting & Reasoning Workflows
చైన్-ఆఫ్-థాట్ (CoT) రీజనింగ్ & దశలవారీ ఆలోచనా పద్ధతి
వీడియో వెర్షన్స్:
బోధనా ఛానల్: Ai Syntax
Official YouTube Embed
ఉపోద్ఘాతం (Introduction):
సంక్లిష్టమైన గణిత, తార్కిక సమస్యలను AI పరిష్కరించేటప్పుడు నేరుగా జవాబు చెప్పకుండా అంచెలవారీగా ఆలోచించేలా చేసే అద్భుత టెక్నిక్.ఈ పాఠంలో మీరు నేర్చుకునే అంశాలు:
- Chain-of-Thought (CoT) తత్వశాస్త్రాన్ని గ్రహించడం.
- 'Think step by step' ఆదేశం గణిత ఫలితాలను ఎలా మెరుగుపరుస్తుందో తెలుసుకోవడం.
- సంక్లిష్ట సమస్యల పరిష్కారంలో రీజనింగ్ ప్రాంప్ట్స్ రాయడం.
సాధారణ ప్రాంప్ట్ వర్సెస్ చైన్-ఆఫ్-థాట్:
సంక్లిష్టమైన సమస్య ఇచ్చినప్పుడు AI నేరుగా తప్పుడు సంఖ్యను గెస్ చేయవచ్చు. కానీ 'Let's think step by step' (దశలవారీగా ఆలోచించి వివరిస్తూ జవాబు చెప్పు) అన్నప్పుడు మోడల్ సమస్యను చిన్న భాగాలుగా విభజించి స్వయంగా సమీక్షించుకుంటుంది.
ఉదాహరణ:
'రమేష్ వద్ద 10 యాపిల్స్ ఉన్నాయి. 3 తినేశాడు, 4 అతని స్నేహితుడు ఇచ్చాడు, 2 మార్కెట్లో అమ్మేశాడు. ఇప్పుడు ఎన్ని ఉన్నాయి?'
CoT విధానం:
1. ప్రారంభ యాపిల్స్: 10
2. 3 తిన్న తర్వాత: 10 - 3 = 7
3. స్నేహితుడు 4 ఇచ్చిన తర్వాత: 7 + 4 = 11
4. 2 అమ్మిన తర్వాత: 11 - 2 = 9.
అంతిమ జవాబు: 9 యాపిల్స్.
సారాంశం (Summary):
దశలవారీ ఆలోచన AI లో రీజనింగ్ సామర్థ్యాన్ని మరియు ఖచ్చితత్వాన్ని విపరీతంగా పెంచుతుంది.
సిలబస్ రిఫరెన్స్: TutorialsPoint AI Reference
టౌన్‌కనెక్ట్ AI కంప్యూటర్ అకాడమీ