- ReLU, Sigmoid, Softmax యాక్టివేషన్ ఫంక్షన్లను అర్థం చేసుకోవడం. - Loss Function ప్రాముఖ్యత తెలుసుకోవడం. - Backpropagation మరియు Gradient Descent లెర్నింగ్ సైకిల్ గ్రహించడం.

యాక్టివేషన్ ఫంక్షన్లు నాన్-లీనియారిటీని జోడిస్తాయి: - Sigmoid: 0 నుండి 1 మధ్యకు మారుస్తుంది. - ReLU: నెగెటివ్ విలువలను 0 చేసి, పాజిటివ్ విలువలను అలాగే ఉంచుతుంది. - Softmax: సంభావ్యతల మొత్తం 1 అయ్యేలా చేస్తుంది. లెర్నింగ్ సైకిల్: Forward Pass (ప్రిడిక్షన్) -> Loss Calculation (తప్పు కొలత) -> Backpropagation (చైన్ రూల్ ద్వారా గ్రేడియంట్లను వెనుకకు పంపి వెయిట్స్ అప్‌డేట్ చేయడం).

సారాంశం (Summary):

ఫార్వర్డ్ పాస్ ప్రిడిక్షన్ చేస్తుంది, బ్యాక్‌ప్రొపగేషన్ వెయిట్లను మెరుగుపరుస్తుంది.

సిలబస్ రిఫరెన్స్: TutorialsPoint AI Reference టౌన్‌కనెక్ట్ AI కంప్యూటర్ అకాడమీ

Keras Dense Layer

సాధారణంగా చేసే పొరపాట్లు (Common Mistakes):

యాక్టివేషన్ ఫంక్షన్ లేకుండా లేయర్లు పెడితే నెట్‌వర్క్ సంక్లిష్ట సమస్యలను పరిష్కరించలేదు.

మునుపటి పాఠం What is AI? History & Evolution

తదుపరి పాఠం Real-world Applications, Daily Life Impact & Career Opportunities

ఉచిత కంప్యూటర్ కోర్సులు (Free Computer Academy)

C_PROG

CPP_PROG

JAVA_PROG

PYTHON_PROG

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

Neurons, Layers, Activation Functions & Forward/Backpropagation

ఈ వీడియో ప్రస్తుతం అందుబాటులో లేదు

ఉపోద్ఘాతం (Introduction):

ఈ పాఠంలో మీరు నేర్చుకునే అంశాలు:

సారాంశం (Summary):

సాధారణంగా చేసే పొరపాట్లు (Common Mistakes):

ReLU

Backpropagation

Gradient Descent

1. ఆధునిక డీప్ లెర్నింగ్ హిడెన్ లేయర్లలో అత్యంత ఎక్కువగా ఉపయోగించే ప్రముఖ యాక్టివేషన్ ఫంక్షన్ ఏది?

CERTIFICATE OF COMPLETION

AI & Generative AI Masterclass