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
AI APIs, RAG, Autonomous Agents & Business
•
Unit 14: RAG, Embeddings & Vector Databases
Text Chunking, Embeddings & Vector Databases (Pinecone, Chroma, Qdrant)
టెక్స్ట్ చంకింగ్, ఎంబెడ్డింగ్స్ & వెక్టర్ డేటాబేస్ (Chroma, Pinecone)
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):
పెద్ద డాక్యుమెంట్లను ముక్కలు చేయడం, గణిత వెక్టర్లుగా మార్చడం, మరియు సెమాంటిక్ సెర్చ్ చేసే వెక్టర్ డేటాబేస్‌ల పనితీరు.ఈ పాఠంలో మీరు నేర్చుకునే అంశాలు:
- Text Chunking మరియు Chunk Overlap ప్రాముఖ్యత తెలుసుకోవడం.
- Vector Embeddings మరియు Cosine Similarity గణితాన్ని అర్థం చేసుకోవడం.
- ChromaDB, Pinecone, Qdrant వెక్టర్ డేటాబేస్‌ల వినియోగం నేర్చుకోవడం.
1. Text Chunking:
ఒక 100 పేజీల PDF ని నేరుగా AI కి ఇవ్వలేము. దాన్ని 500 పదాల చిన్న భాగాలుగా (Chunks) విభజిస్తాము. అర్థం తెగిపోకుండా ఉండటానికి 50 పదాల Chunk Overlap ఉంచుతాము.
2. Embeddings:
ప్రతి చంక్‌ను ఒక టెక్స్ట్ ఎంబెడ్డింగ్ మోడల్ (ఉదా: text-embedding-3-small) ద్వారా 1536 సంఖ్యలు గల వెక్టర్‌గా మారుస్తాము. ఒకే అర్థం ఉన్న వాక్యాలు వెక్టర్ స్పేస్‌లో ఒకదానికొకటి దగ్గరగా ఉంటాయి.
3. Vector Databases (Pinecone, Chroma, Milvus, Qdrant):
సాధారణ SQL సమానత్వం (=) చూస్తే, వెక్టర్ డేటాబేస్ 'అర్థం' (Semantic Similarity / Cosine Similarity) ఆధారంగా అత్యంత సంబంధిత సమాచారాన్ని మిల్లీసెకన్లలో వెతికి తీస్తుంది.
సారాంశం (Summary):
చంకింగ్ డాక్యుమెంట్‌ను సిద్ధం చేస్తుంది, ఎంబెడ్డింగ్స్ అర్థాన్ని ఇస్తాయి, వెక్టర్ డేటాబేస్ క్షణాల్లో వెతికి తీస్తుంది.
సిలబస్ రిఫరెన్స్: TutorialsPoint AI Reference
టౌన్‌కనెక్ట్ AI కంప్యూటర్ అకాడమీ