పాఠాలు

డేటా అంటే ఏమిటో, AI దానిని ఎలా ఉపయోగిస్తుందో, డేటా నాణ్యత ఎందుకు ముఖ్యమో తెలుసుకోండి మరియు నిజమైన డేటాసెట్లను అన్వేషించండి.

రోజువారీ ఉపమానాల ద్వారా అల్గారిథమ్‌లు ఏమిటో నేర్చుకోండి, తర్వాత డెసిషన్ ట్రీలు, KNN మరియు లీనియర్ రిగ్రెషన్ అన్వేషించండి.

కృత్రిమ న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌లు ఎలా పనిచేస్తాయో అన్వేషించండి - జీవ న్యూరాన్ల నుండి పొరలు, యాక్టివేషన్ ఫంక్షన్లు, ఫార్వర్డ్ ప్రాపగేషన్ మరియు బ్యాక్‌ప్రాపగేషన్ వరకు.

ట్రైనింగ్ లూప్, లాస్ ఫంక్షన్‌లు, ఓవర్‌ఫిట్టింగ్, మరియు మీ AI మోడల్ సిద్ధంగా ఉందని ఎలా తెలుసుకోవాలో అర్థం చేసుకోండి.

AI వ్యవస్థల్లో పక్షపాతం ఎలా ప్రవేశిస్తుందో, AI సృష్టించే నైతిక సవాళ్ళు, మరియు మనం మరింత న్యాయమైన సాంకేతికతను ఎలా నిర్మించగలమో అన్వేషించండి.

న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌లు లేయర్ల గుండా ఎర్రర్‌లను వెనక్కి ప్రచారం చేయడం ద్వారా ఎలా నేర్చుకుంటాయో, చైన్ రూల్ ఉపయోగించి ప్రతి వెయిట్‌ను ఎలా అప్‌డేట్ చేస్తాయో అర్థం చేసుకోండి.

లాస్ ఫంక్షన్‌లు మోడల్ ఎర్రర్‌లను ఎలా కొలుస్తాయో, ఆప్టిమైజర్‌లు గ్రేడియంట్‌లను ఉపయోగించి వాటిని క్రమపద్ధతిలో ఎలా తగ్గిస్తాయో తెలుసుకోండి.

భాషా మోడల్‌లు BPE మరియు ఇతర అల్గారిథమ్‌లను ఉపయోగించి టెక్స్ట్‌ను టోకన్‌లుగా ఎలా విభజిస్తాయో, టోకనైజేషన్ ఖర్చు నుండి సామర్థ్యం వరకు అన్నింటినీ ఎలా ప్రభావితం చేస్తుందో నేర్చుకోండి.

AI పదాలు మరియు వాక్యాలను అధిక-డైమెన్షనల్ స్పేస్‌లో వెక్టర్‌లుగా ఎలా ప్రాతినిధ్యం చేస్తుందో, సెమాంటిక్ సెర్చ్, రికమెండేషన్‌లు, మరియు RAG ను ఎలా సాధ్యం చేస్తుందో అన్వేషించండి.

ఆక్యురసీ ఒక్కటే ఎందుకు తప్పుదారి పట్టిస్తుందో నేర్చుకోండి, మరియు AI పనితీరును నిజంగా కొలిచే మెట్రిక్స్ - precision, recall, F1, ROC-AUC, BLEU, మరియు perplexity - లో నేర్పు సాధించండి.

How GPT, Claude and other LLMs work under the hood

Understand the two most common machine learning failure modes — overfitting and underfitting — with clear examples and how to fix them.

Learn how feature engineering transforms raw data into powerful machine learning inputs — the skill that separates good models from great ones.

A clear comparison of supervised and unsupervised machine learning — when to use each approach, with real-world examples and algorithms.

Learn how decision trees work, why they're one of the most intuitive ML algorithms, and when to use them.

Understand clustering — a key unsupervised learning technique — through K-Means, hierarchical clustering, and real-world applications.