All Courses (అన్నీ)
AI & Gen AI (ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్)
Diplomas (DCA, PGDCA)
Programming (C, Java, Python)
Tally & GST Accounts
Web Development
Computer Basics
Networks & Cyber
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 7: Large Language Models (LLMs) & Transformers
Model Parameters, Open-Source vs Proprietary Models & LLM Limitations
మోడల్ పారామీటర్లు, ఓపెన్ సోర్స్ vs ప్రొప్రైటరీ మోడల్స్ & పరిమితులు
ఈ పాఠానికి సరైన తెలుగు వీడియో ప్రస్తుతం అందుబాటులో లేదు. త్వరలో మళ్లీ వెతుకుతాము.
మా ఆటోమేషన్ సిస్టమ్ ఈ పాఠానికి అత్యంత అనువైన తెలుగు వీడియోను అన్వేషిస్తోంది. క్రింది వివరణ మరియు నోట్స్ చదువుకోవచ్చు.
ఉపోద్ఘాతం (Introduction):
7B, 70B పారామీటర్లు అంటే ఏమిటి? LLaMA, Mistral వంటి ఓపెన్ సోర్స్ మోడల్స్ మరియు GPT-4 వంటి క్లోజ్డ్ మోడల్స్ పోలిక.ఈ పాఠంలో మీరు నేర్చుకునే అంశాలు:
- Model Parameters సంఖ్య ప్రభావం తెలుసుకోవడం.
- Open-Source vs Closed-Source (Proprietary) లాభనష్టాలు విశ్లేషించడం.
- LLM ల పరిమితులు (గణితం, లాజిక్, కరెంట్ అఫైర్స్) అర్థం చేసుకోవడం.
పారామీటర్లు (Parameters):
మోడల్ మెదడులోని న్యూరాన్ కనెక్షన్ల సంఖ్య. ఉదా: 7B (700 కోట్లు), 70B (7000 కోట్లు). పారామీటర్లు పెరిగేకొద్దీ జ్ఞానం పెరుగుతుంది కానీ నడపడానికి భారీ GPUలు కావాలి.
Open Source vs Proprietary:
- Open Source (LLaMA 3, Mistral, Gemma, DeepSeek): కోడ్ మరియు వెయిట్స్ ఉచితంగా లభిస్తాయి. మన సొంత సర్వర్‌లో డేటా ప్రైవసీతో నడుపుకోవచ్చు.
- Proprietary (GPT-4, Claude 3.5 Sonnet, Gemini 1.5 Pro): అత్యున్నత పనితీరు, కానీ క్లౌడ్ API ద్వారా మాత్రమే యాక్సెస్.
పరిమితులు:
- శిక్షణ కటాఫ్ డేట్ (Knowledge Cutoff).
- సంక్లిష్ట గణితం మరియు ఖచ్చితమైన లాజిక్‌లో పొరపాట్లు.
- భారీ విద్యుత్ మరియు కంప్యూటింగ్ ఖర్చులు.
సారాంశం (Summary):
పరిమాణం మరియు లైసెన్స్ ఆధారంగా మోడల్స్ ఉంటాయి. డేటా గోప్యతకు ఓపెన్ సోర్స్, అత్యున్నత రీజనింగ్‌కు లీడింగ్ ప్రొప్రైటరీ మోడల్స్ ఎంచుకుంటారు.
సిలబస్ రిఫరెన్స్: TutorialsPoint AI Reference
టౌన్‌కనెక్ట్ AI కంప్యూటర్ అకాడమీ