What is Artificial Intelligence Machine Learning Deep Learning in telugu

What is Artificial Intelligence?

• In simple terms: AI involves making computers or machines imitate aspects of human intelligence. This allows these systems to perform tasks that normally require human-like thinking.

• A more technical view: AI is a broad field within computer science that focuses on building intelligent agents (systems or machines) that can reason, learn, perceive the world, and take actions to achieve goals.

Key Concepts in AI

• Machine Learning: A subset of AI where algorithms enable systems to learn from data without being explicitly programmed. This is how AI systems improve over time.

• Deep Learning: A type of machine learning using complex artificial neural networks inspired by the structure of the human brain. Enables breakthroughs in areas like image recognition and language processing.

• Natural Language Processing (NLP): Concerned with enabling computers to understand, interpret, and generate human language. Applications like chatbots and machine translation rely on NLP.

• Computer Vision: Deals with how computers can extract meaning from images and videos. Powers things like self-driving cars and facial recognition.

• జెనరేటివ్ AI గురించి తెలుసుకునే ముందు, ఈ అంశాలను మొదటగా అర్థం చేసుకోవడం చాలా ముఖ్యం. ఎందుకంటే ఇవే జెనరేటివ్ AI తెలుసుకోవడంలో కీలక నేపథ్యం. 🧠

• కాబట్టి వీటిని ఒక్కొక్కటిగా అర్థం చేసుకుందాం.

• మొదటగా, ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ అంటే ఏమిటి? దాన్ని అర్థం చేసుకుందాం.

• భూమిపై ఇప్పటి వరకు ఉన్న జాతులలో మానవులే అత్యంత తెలివైన రూపం.

• శాస్త్రమైనా, కళలైనా, క్రీడలైనా మనం ఏది చేసినా అందులో రాణిస్తాము.

• **మానవ మెదడు ఈ భూమిపై ఉన్న అత్యంత తెలివైన వస్తువు.**🤯

• ఇప్పుడు, ఇది నిజమైన తెలివితేటలు.

• ఈ తెలివితేటల్ని ఒక యంత్రంలో ప్రతిబింబించడానికి మనం ప్రయత్నించినప్పుడు, అంటే ఒక యంత్రాన్ని మనిషిలాగే తెలివైనదిగా, స్మార్ట్‌గా మార్చmeye ప్రయత్నిస్తున్నప్పుడు దాన్ని ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ లేదా AI అంటారు.

• కాబట్టి మానవ తెలివితేటలతో సమానమైన పనులు చేయగల యంత్రాలను అభివృద్ధి చేయడాన్నే ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ అంటారు. 🤖

• ఉదాహరణకు, ఎక్స్-రే నుండి వ్యాధులను నిర్ధారించగల AI వ్యవస్థలను మీరు రూపొందించవచ్చు, లేదా అవి ఆస్తి ధరలను అంచనా వేయగలవు లేదా క్రెడిట్ కార్డ్ మోసాలను కూడా గుర్తించగలవు.

• మానవులు తమ తెలివితేటలతో ఇవన్నీ చేశారు, కానీ అదే పనిని యంత్రాలతో కూడా చేయించగలము.

• మానవుడిలాంటి తెలివితేటలను యంత్రాలలో పొందుపరచడమే ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ లేదా AI.

• ఇప్పుడు మీ మనసులో ఒక ప్రశ్న రావచ్చు- యంత్రాలు అలా ఎలా చేయగలవు? అవి మానవులంత తెలివైనవిగా ఎలా మారగలవు? 🤔

• అక్కడే మెషిన్ లెర్నింగ్ అనే భావన వస్తుంది.

 One UseCase how human Intelligence is used to create Artificial Intelligence

One concrete use case where human intelligence is crucial in creating artificial intelligence is in the development of autonomous vehicles 🚗.

• Problem Identification: Engineers identify the need for safer and more efficient transportation systems, leading to the development of autonomous vehicles. 💡

• Algorithm Design: Human experts design complex algorithms that enable vehicles to perceive their surroundings, make decisions, and navigate safely. 🧠

• Data Collection and Annotation: Human operators collect vast amounts of data from sensors mounted on vehicles, including cameras, LiDAR, and radar. 📹

• Feature Engineering: Engineers extract meaningful features from sensor data to train AI models. This may involve preprocessing raw sensor data and engineering features that capture important characteristics of the environment. ⚙️

• Model Training and Evaluation: Human engineers train AI models using labeled data to recognize objects, predict trajectories, and make driving decisions. Models are iteratively refined based on performance evaluations using simulated and real-world driving scenarios. 📊

• Interpretation and Iteration: Human experts analyze the behavior of AI models, identify areas for improvement, and iteratively refine algorithms and training data. For example, addressing edge cases where the vehicle may encounter unusual or unexpected situations. 🧐

• Ethical and Social Considerations: Engineers consider ethical and social implications, such as safety, liability, and public acceptance. They work to ensure that autonomous vehicles are deployed responsibly and meet regulatory standards. ⚖️

In this use case, human intelligence is indispensable at every stage of AI development for autonomous vehicles, from algorithm design to ethical considerations. The synergy between human expertise and AI technologies is crucial for creating safe, reliable, and socially acceptable autonomous driving systems. 🤝

ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్‌ను రూపొందించడంలో మానవ తెలివితేటలు చాలా కీలకమైన ఒక నిర్దిష్ట వినియోగ ఉదాహరణ స్వయంప్రతిపత్త వాహనాల (autonomous vehicles) అభివృద్ధి. 🚗

• సమస్య గుర్తింపు: సురక్షితమైన మరియు మరింత సమర్థవంతమైన రవాణా వ్యవస్థల అవసరాన్ని ఇంజనీర్లు గుర్తిస్తారు, ఇది స్వయంప్రతిపత్త వాహనాల అభివృద్ధికి దారితీస్తుంది. 💡

• ఆల్గరిథమ్ డిజైన్: వాహనాలు తమ చుట్టూ ఉన్న వాతావరణాన్ని గ్రహించడానికి, నిర్ణయాలు తీసుకోవడానికి మరియు సురక్షితంగా నావిగేట్ చేయడానికి మానవ నిపుణులు సంక్లిష్టమైన అల్గారిథమ్‌లను రూపొందిస్తారు. 🧠

• డేటా సేకరణ మరియు వ్యాఖ్యానం: మానవ ఆపరేటర్లు కెమెరాలు, LiDAR మరియు రాడార్‌తో సహా వాహనాలపై అమర్చిన సెన్సార్‌ల నుండి భారీ మొత్తంలో డేటాను సేకరిస్తారు. 📹

• ఫీచర్ ఇంజనీరింగ్: AI మోడల్‌లను శిక్షణ ఇవ్వడానికి ఇంజనీర్లు సెన్సార్ డేటా నుండి అర్ధవంతమైన ఫీచర్‌లను సంగ్రహిస్తారు. ఇందులో ముడి సెన్సార్ డేటాను ప్రీప్రాసెస్ చేయడం మరియు పర్యావరణం యొక్క ముఖ్యమైన లక్షణాలను సంగ్రహించే ఇంజనీరింగ్ ఫీచర్‌లు ఉండవచ్చు. ⚙️

• మోడల్ శిక్షణ మరియు మూల్యాంకనం: మానవ ఇంజనీర్లు వస్తువులను గుర్తించడానికి, మార్గాలను అంచనా వేయడానికి మరియు డ్రైవింగ్ నిర్ణయాలు తీసుకోవడానికి లేబుల్ చేసిన డేటాను ఉపయోగించి AI మోడల్‌లకు శిక్షణ ఇస్తారు. అనుకరణ మరియు వాస్తవ-ప్రపంచ డ్రైవింగ్ దృశ్యాలను ఉపయోగించి పనితీరు మూల్యాంకనం ఆధారంగా మోడల్‌లు పునరుక్తిగా మెరుగుపరచబడతాయి. 📊

• వ్యాఖ్యానం మరియు పునరుక్తి: మానవ నిపుణులు AI మోడల్‌ల ప్రవర్తనను విశ్లేషిస్తారు, మెరుగుపరచవలసిన ప్రాంతాలను గుర్తిస్తారు మరియు అల్గారిథమ్‌లు మరియు శిక్షణ డేటాను పునరుక్తిగా మెరుగుపరుస్తారు. ఉదాహరణకు, వాహనం అసాధారణమైన లేదా ఊహించని పరిస్థితులను ఎదుర్కొనే అంచు కేసులను పరిష్కరించడం. 🧐

• నైతిక మరియు సామాజిక పరిగణనలు: ఇంజనీర్లు సురక్షిత, బాధ్యత మరియు ప్రజా ఆమోదాన్ని పరిగణనలోకి తీసుకోవాలి. స్వయంప్రతిపత్త వాహనాలు బాధ్యతాయుతంగా మోహరించబడ్డాయని మరియు నియంత్రణ ప్రమాణాలను తీర్చాయని నిర్ధారించడానికి వారు పని చేస్తారు. ⚖️

ఈ వినియోగ సందర్భంలో, అల్గారిథమ్ డిజైన్ నుండి నైతిక పరిగణనల వరకు స్వయంప్రతిపత్త వాహనాల కోసం AI అభివృద్ధి యొక్క ప్రతి దశలో మానవ తెలివితేటలు అత్యవసరం. సురక్షితమైన, నమ్మదగిన మరియు సామాజికంగా ఆమోదయోగ్యమైన స్వయంప్రతిపత్త డ్రైవింగ్ సిస్టమ్‌లను రూపొందించడానికి మానవ నైపుణ్యం మరియు AI సాంకేతికతల మధ్య సమన్వయం చాలా కీలకం. 🤝

What is Machine Learning 

Machine Learning: Teaching Computers to Learn from Data 💻🧠

• Core Idea: Machine learning is a field within Artificial Intelligence (AI) that focuses on enabling computers to learn and improve their performance on tasks without being explicitly programmed. Instead of writing all the rules by hand, you provide data and the algorithms figure out the patterns themselves! ✨

• How it Works:

1. Feed Data: ML algorithms are "trained" on massive datasets (text, images, numbers, etc.) 📚

2. Find Patterns: Algorithms analyze the data, discover relationships, and uncover hidden patterns. 🔎

3. Make Predictions: Once trained, the model can make predictions or decisions on new, unseen data.🔮

Key Types of Machine Learning:

• Supervised Learning: The algorithm learns from labeled data where the correct answers are provided. (Example: Identifying cat pictures after being trained on images labeled "cat" vs. "not cat" 😺)

• Unsupervised Learning: The algorithm finds patterns in unlabeled data, grouping similar things or discovering hidden structures. (Example: Clustering customers based on purchase behaviors 👥)

• Reinforcement Learning: The system learns by trial and error, receiving rewards for positive actions and penalties for negative ones. (Example: Training a game-playing AI 🕹️)

Examples of Machine Learning in Action:

• Image recognition: Classifying objects in pictures, powering facial recognition. 📸

• Spam filters: Learning what spam email looks like to sort your inbox. 🗑

• Recommendation systems: Suggesting products or movies you might like. 👍

• Fraud detection: Identifying unusual patterns in financial transactions. 🕵️‍♀️

• Self-driving cars Learning to navigate roads and make real-time decisions. 🚗💨

Why is Machine Learning Important?

• Automation: It can handle tasks that are too complex or time-consuming for humans. 💪

• Uncovers hidden insights: ML can find patterns in data that humans might miss. 💡

• Adaptability: ML models can improve over time as they are exposed to more data. 🤩

Let me know if you'd like a deeper explanation of a specific concept or want more fun examples!

• ఇక్కడ లక్ష్యం మెషీన్‌లకు శిక్షణ ఇవ్వడం, అవి స్వయంగా నేర్చుకోవడం ద్వారా అంచనాలు వేయగలవు, నిర్ణయాలు తీసుకోగలవు. మానవుల నుండి ఎలాంటి స్పష్టమైన ప్రోగ్రామింగ్ అవసరం లేకుండానే ఇవన్నీ చేయగలవు.

• మేము ఒక యంత్రానికి శిక్షణ ఇస్తాము, అది విషయాలపై నేర్చుకుంటుంది. ఆపై మానవ జోక్యం లేకుండా అవసరమైన అంచనాలు లేదా ఇతర పనులు చేయగలదు. అదే మెషిన్ లెర్నింగ్.

• ఇప్పుడు, దీన్ని చదివిన తర్వాత, మీ మనసులోకి వచ్చే మరో ప్రశ్న ఏంటంటే, సరే, అది మనం ఎలా చేయగలం? మెషీన్లకు ఎలా నేర్పించగలం?

• కాబట్టి దాని గురించి ఆలోచించండి. మనం ఒకేసారి ఒక అడుగు ముందుకేద్దాం. మెషిన్ లెర్నింగ్ భావనలు మీకు స్పష్టంగా అర్థమయ్యేలా సరళంగా, ఇంటరాక్టివ్ గా వివరిస్తాను.

• మీరు దాని గురించి ఆలోచిస్తే, మనం మనుషులం ఏదైనా ఎలా నేర్చుకుంటాము? ఉదాహరణకు, ఒక బిడ్డ ఉందనుకోండి. అతను లేదా ఆమె ఒక యాపిల్ అంటే ఏమిటో ఎలా నేర్చుకుంటారు?

• వారు తమ చుట్టూ చాలా పండ్లను చూస్తారు. అరటిపండు, నారింజ, యాపిల్ చూస్తారు. కాలక్రమేణా వారు, "ఓహో, గుండ్రంగా ఉండి, ఎర్ర రంగులో ఉండేది యాపిల్" అని అర్థం చేసుకుంటారు.

• తర్వాత ఈ పిల్లవాడు లేదా పిల్ల పది పండ్లను తన ముందు ఉంచినప్పుడు, వాటిలో ఏది యాపిల్ అనేది సులభంగా గుర్తించగలరు. ఎందుకంటే వారు ఆ పండు యొక్క కొన్ని లక్షణాలను గుర్తుంచుకున్నారు, దానిని చూశారు, నేర్చుకున్నారు. మనమందరం విషయాలను నేర్చుకునే విధం అదే.

• మనం దేనినైనా చూస్తాము. అది ఏమిటో, ఆ వస్తువు యొక్క ప్రత్యేక లక్షణాలు ఏమిటో గుర్తుంచుకుంటాము. తద్వారా తదుపరి సారి మనకు ఏదైనా చూపించినప్పుడు, అది యాపిల్ అవునా కాదా అని గుర్తించగలం.

• మెషీన్లు కూడా అదే విధంగా నేర్చుకుంటాయి, అయితే వాటికి చాలా చాలా డేటాపై శిక్షణ ఇవ్వాలి. కాబట్టి మేము మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్‌కి వివిధ ఆకారాలు, వివిధ పరిమాణాలు, వివిధ రంగులు, వివిధ రకాల యాపిల్ యొక్క లక్షలాది చిత్రాలను చూపిస్తాము.

• ఇప్పుడు మీరు మెషీన్ ముందు రెండు పండ్ల చిత్రాన్ని ఉంచితే, అది యాపిల్‌ను గుర్తించగలదు. ఎందుకంటే అది ఈ శిక్షణ డేటా నుండి నేర్చుకుని ఉంటుంది. సరిగ్గానా?

• కాబట్టి మెషిన్ లెర్నింగ్ వెనుక ఉన్న భావన మనం మానవులు నేర్చుకునే విధానానికి దగ్గరగా ఉంటుంది. కానీ కొన్ని ప్రత్యేకంగా భిన్నమైన విషయాలు ఉన్నాయి.

• ముందుగా, మీకు చాలా శిక్షణ డేటా అవసరం. నేను గతంలో కూడా చెప్పినట్లుగా, మానవులు తెలివైనవారు.

• మీరు ఒక పిల్లిని చూడగానే గుర్తుపడతారు. పిల్లి బంగారు రంగులో ఉన్నా, నలుపు లేదా తెలుపు రంగులో ఉన్నా, బురదతో కప్పబడి ఉన్నా, చిన్న పిల్లినా లేదా పెద్ద పిల్లినా, మనం అవన్నీ సులభంగా గుర్తుపడతాము.

• కానీ మెషీన్లకు అదే తెలివిని ఇవ్వాలంటే, మనం వాటికి చాలా శిక్షణ డేటా ఇవ్వాలి. వివిధ రంగుల్లో, వివిధ రకాలుగా, వివిధ పరిమాణాల్లో ఉన్న లక్షలాది పిల్లి చిత్రాలను చూపించాలి. అప్పుడు మనం ఆ స్థాయి ఖచ్చితత్వాన్ని పొందగలం.

• తర్వాత మనకు గణనీయమైన కంప్యూటేషనల్ శక్తి అవసరం. ఎందుకంటే మేము భారీ మొత్తంలో డేటాను ప్రాసెస్ చేయడం, చాలా గణనలు, ఆప్టిమైజేషన్లు చేయడం గురించి మాట్లాడుతున్నాము. దీనికి శక్తివంతమైన సిస్టమ్‌లు అవసరం.

• గతంలో, అందుబాటులో ఉన్న కంప్యూటింగ్ పవర్ వల్ల మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్‌లు పరిమితంగా ఉండేవి. కానీ ఇప్పుడు, తక్కువ ధర మరియు GPUల లభ్యతతో, కంప్యూటింగ్ శక్తి అపారంగా పెరిగింది. అందుకే మీరు ఈ తాజా మోడల్‌లు చాలా అధునాతనంగా ఉన్నాయని చూస్తారు.

• ముగింపుగా, మనకు బలమైన ఆల్గారిథమ్ అవసరం. ఈ సమాచారాన్ని ప్రాసెస్ చేయడానికి, శిక్షణ డేటా నుండి నేర్చుకోవడానికి, నమూనాలను గుర్తించడానికి, ఫలితాలను అంచనా వేయడానికి ఇవన్నీ చేస్తుంది.

• మళ్లీ చెబుతున్నాను, మీరు మెషీన్‌లకు టన్నుల కొద్దీ డేటా ఇస్తారు. దాన్ని విశ్లేషించనివ్వండి. నమూనాలు, లక్షణాలు, క్లస్టర్‌లను గుర్తించనివ్వండి. ఆ తర్వాత మీరు ఆ యంత్రం ఇప్పుడు తెలివైనదని, మానవ జోక్యం లేకుండా ఈ పని అంతా చేయగలదని ఆశించవ

.మీరు ఆ యంత్రం ఇప్పుడు తెలివైనదని, మానవ జోక్యం లేకుండా ఈ పని అంతా చేయగలదని ఆశించవచ్చు. అదే మీరు యంత్రాలకు నేర్పించే విధానం. అలా వాటిలో కృత్రిమ మేధస్సును అభివృద్ధి చేస్తారు.

సరే, ఇప్పుడు మనకు అర్థమైంది - ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ అంటే ఏమిటి, మెషిన్ లెర్నింగ్ అంటే ఏమిటి అని. ఇక డీప్ లెర్నింగ్ గురించి మాట్లాడుకుందాం ..

What is Deep Learning

Deep Learning: Inspired by the Brain 🧠

• A Subfield of Machine Learning: Deep learning is a powerful type of machine learning that uses artificial neural networks for advanced problem-solving. ✨

• Like the Human Brain: These neural networks are designed with multiple layers, loosely mimicking how interconnected neurons process information in the human brain. 🤯

• Learning from Massive Data: Deep learning excels with complex tasks because it can analyze huge datasets (images, text, audio, etc.), uncovering hidden patterns and relationships that simpler machine learning models might miss. 🔎

Key Concepts in Deep Learning

• Artificial Neural Networks: The core structure enabling deep learning. These networks have multiple "hidden" processing layers between input and output. 🖥️

• Complex Pattern Recognition: Each layer in the network analyzes data, builds upon the previous layer's findings, and refines its understanding. This allows for highly sophisticated pattern recognition. 💡

• Learning without Explicit Programming: Instead of hand-coding all the rules, deep learning models learn by adjusting their internal parameters as they are exposed to more data. 🤖

Why Deep Learning is Important

• Breakthroughs in Problem-Solving: Deep learning revolutionizes areas like:

• Computer Vision: Object recognition, image generation 👁️

• Natural Language Processing: Language translation, text generation, chatbots 💬

• Many More: Speech recognition, self-driving cars, medical diagnosis 🩺

• Adaptability and Improvement: Deep learning models get better over time as they process more data. 💪

Simple Analogy

Think of deep learning like a student in a very specialized school. Each grade level (layer) teaches them more advanced concepts. By graduation, they have a nuanced understanding of the subject, enabling them to solve complex problems that weren't possible in earlier grades. 🎓

Vlrtraining

డీప్ లెర్నింగ్: మెదడుచే ప్రేరణ పొందింది 🧠

• మెషిన్ లెర్నింగ్‌లో ఒక సబ్‌ఫీల్డ్: డీప్ లెర్నింగ్ అనేది సుదీర్ఘ సమస్యల పరిష్కారం కోసం ఆర్టిఫిషియల్ న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌లను ఉపయోగించే శక్తివంతమైన రకమైన మెషిన్ లెర్నింగ్. ✨

• మానవ మెదడులాగే: ఈ న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌లు బహుళ పొరలతో రూపొందించబడ్డాయి, ఇవి మానవ మెదడులోని ఇంటర్‌కనెక్ట్ చేయబడిన న్యూరాన్‌లు సమాచారాన్ని ప్రాసెస్ చేసే విధానాన్ని సుమారుగా అనుకరిస్తాయి. 🤯

• భారీ డేటా నుండి నేర్చుకోవడం: సరళమైన మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్‌లు మిస్ అయ్యే దాచిన నమూనాలను మరియు సంబంధాలను కనుగొనగలగడం వల్ల డీప్ లెర్నింగ్ సంక్లిష్టమైన పనులలో రాణిస్తుంది. 🔎

డీప్ లెర్నింగ్‌లో కీలక భావనలు

• ఆర్టిఫిషియల్ న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌లు: డీప్ లెర్నింగ్‌ను సాధ్యం చేసే ప్రధాన నిర్మాణం. ఈ నెట్‌వర్క్‌లు ఇన్‌పుట్ మరియు అవుట్‌పుట్ మధ్య బహుళ "దాచిన" ప్రాసెసింగ్ పొరలను కలిగి ఉంటాయి. 🖥️

• కాంప్లెక్స్ ప్యాటర్న్ గుర్తింపు: నెట్‌వర్క్‌లోని ప్రతి లేయర్ డేటాను విశ్లేషిస్తుంది, మునుపటి పొర యొక్క ఫలితాలపై నిర్మిస్తుంది మరియు దాని అవగాహనను మెరుగుపరుస్తుంది. ఇది అత్యంత అధునాతన నమూనా గుర్తింపుకు అనుమతిస్తుంది. 💡

• స్పష్టమైన ప్రోగ్రామింగ్ లేకుండా నేర్చుకోవడం: అన్ని నియమాలను చేతితో కోడింగ్ చేయడానికి బదులుగా, డీప్ లెర్నింగ్ మోడల్‌లు ఎక్కువ డేటాకు గురైనప్పుడు వాటి అంతర్గత పారామితులను సర్దుబాటు చేయడం ద్వారా నేర్చుకుంటాయి. 🤖

డీప్ లెర్నింగ్ ఎందుకు ముఖ్యమైనది

• సమస్య-పరిష్కారంలో విప్లవాత్మక ఆవిష్కరణలు: డీప్ లెర్నింగ్ ఈ రంగాలలో విప్లవాత్మక మార్పులు తెస్తుంది:

• కంప్యూటర్ విజన్: ఆబ్జెక్ట్ రికగ్నిషన్, ఇమేజ్ జనరేషన్ 👁️

• నేచురల్ లాంగ్వేజ్ ప్రాసెసింగ్: భాషా అనువాదం, టెక్స్ట్ జనరేషన్, చాట్‌బాట్‌లు 💬

• ఇంకా చాలా: స్పీచ్ రికగ్నిషన్, స్వయం-డ్రైవింగ్ కార్లు, వైద్య నిర్ధారణ 🩺

• అనుకూలత మరియు మెరుగుదల: డీప్ లెర్నింగ్ మోడల్‌లు ఎక్కువ డేటాను ప్రాసెస్ చేసినప్పుడు కాలక్రమేణా మెరుగుపడతాయి. 💪

సరళమైన అనలాజీ

ప్రత్యేక పాఠశాలలో విద్యార్థిలా డీప్ లెర్నింగ్ గురించి ఆలోచించండి. ప్రతి గ్రేడ్ స్థాయి (లేయర్) వారికి మరింత అధునాతన భావనలను నేర్పుతుంది. గ్రాడ్యుయేషన్ ద్వారా, వారికి ఆబ్జెక్ట్ గురించి సూక్ష్మ అవగాహన ఉంటుంది, ఇది మునుపటి గ్రేడ్‌లలో సాధ్యం కాని సంక్లిష్ట సమస్యలను పరిష్కరించడానికి వీలు కల్పిస్తుంది. 🎓

.

• ఇప్పుడు, నేను చెప్పినట్లుగా, డీప్ లెర్నింగ్ అనేది మెషిన్ లెర్నింగ్‌లో ఒక రూపం మాత్రమే.🧠 కానీ దాని వెనుక ఉన్న లాజిక్ మన మనుషులకు ఉండే న్యూరాన్‌ల భావనపై ఆధారపడి ఉంటుంది.

• దీని గురించి ఆలోచిస్తే, మానవ శరీరం సమాచారాన్ని ఎలా ప్రసారం చేస్తుంది?🤔 మన శరీరంలో ఒకదానికొకటి అనుసంధానించబడిన న్యూరాన్‌ల నెట్‌వర్క్ ఉంటుంది. ఉదాహరణకు, మీరు ఏదైనా చూసినప్పుడు, మీ కళ్ల నుండి, ఈ న్యూరాన్‌లు సమాచారాన్ని ఒకదాని నుండి మరొకదానికి చేరవేస్తాయి.

• **చివరకు అది మీ మెదడుకు చేరుతుంది, అది ఆ వస్తువును విశ్లేషించి, మీరు చూస్తున్నది ఒక యాపిల్ లేదా పిల్లి అని చెబుతుంది.**🤯

• కాబట్టి ఇక్కడ కీలక అంశం ఏంటంటే, ఈ న్యూరాన్‌లు బహుళ పొరలలా ఉంటాయి, ప్రతి ఒక్కటి మరొకదానికి అనుసంధానించబడి ఉంటాయి మరియు అవి సమాచారాన్ని ప్రాసెస్ చేస్తాయి.

• అవి దానిని తదుపరి దశకు చేరవేస్తున్నాయి.

• **బహుళ దశలు, బహుళ పొరలు ఉండటం, ప్రతిదీ సమాచారాన్ని ప్రాసెస్ చేయడం , దానిని మెరుగుపరచడం, తదుపరిదానికి పంపడం - ఈ ఆలోచన మొత్తం మనుషులను తెలివైన వారిగా చేస్తుంది.**💡

• కాబట్టి ఇంజనీర్లు, "ఓహో, ఇది గొప్పది. ఇది మానవులని అద్భుతంగా చేస్తుంది.మరి దీన్ని మనం ఎలా అనుకరించగలం? మెషిన్ లెర్నింగ్‌కి కూడా మనం అదే భావనను వర్తింపజేస్తే ఏమిటి?" అని అనుకున్నారు.

• **అక్కడే వారు 'న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌లు' అని పిలిచే వాటిని సృష్టించారు.**🧠

• ఇక్కడ కూడా మీరు చూడగలిగినట్లుగా అనేక కంప్యూటేషనల్ పొరలు ఉన్నాయి.

• ప్రతి లేయర్ మునుపటి పొర నుండి సమాచారం తీసుకుంటోంది, దాన్ని విశ్లేషిస్తోంది, నేర్చుకుంటోంది, మెరుగుపరుస్తోంది, ఆపై తదుపరి లేయర్‌కి పంపుతోంది.

• తర్వాతి పొర మళ్లీ దాన్ని ప్రాసెస్ చేస్తుంది, విశ్లేషిస్తుంది, నేర్చుకుంటుంది, తదుపరిదానికి పంపుతుంది. ఇలా కొనసాగుతూ ఉంటుంది.

• కాబట్టి ఇక్కడ ఆలోచన ఏంటంటే, మన దగ్గర ఇలా విశ్లేషణ చేసే అనేక పొరలు ఉన్న న్యూరల్ నెట్‌వర్క్ ఉన్నప్పుడు, టెక్స్ట్ జనరేషన్ వంటి సంక్లిష్ట సమస్యలపై మన ఖచ్చితత్వం గణనీయంగా మెరుగుపడుతుంది. ఎందుకంటే మనం ఇప్పుడు శిక్షణ డేటాను చాలా, చాలా పొరల గుండా పంపుతున్నాము. ప్రతి పొర ఆ డేటాను విశ్లేషిస్తుంది.

• అది దానిపై గణనలు చేస్తుంది, నేర్చుకుంటుంది, అంచనాలు వేస్తుంది. అది మొత్తం అవుట్‌పుట్‌ను మెరుగుపరుస్తుంది.

• ఇది చాలా, చాలా ఎక్కువ ఖచ్చితత్వాన్ని సాధించడంలో మీకు సహాయపడుతుంది. 🎯

• నిజానికి, ChatGPT వంటి జెనరేటివ్ టూల్స్ కూడా ఈ న్యూరల్ నెట్‌వర్క్ మోడల్‌నే ఉపయోగిస్తున్నాయి.

• తర్వాతి మాడ్యూళ్లలో దీన్ని మరింత వివరంగా చూస్తాము.

• కానీ ప్రస్తుతానికి కీలకాంశం ఏంటంటే, టెక్స్ట్ జనరేషన్ లేదా ఇమేజ్ జనరేషన్ వంటి సంక్లిష్ట సమస్యలకు, న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌ల వంటి డీప్ లెర్నింగ్ మోడల్‌లు ఇతర పాత మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్‌ల కంటే మెరుగ్గా పనిచేస్తాయి.

• దానికి కారణం మీరు ఇక్కడ చూస్తున్న వాటి బహుళ పొరల నిర్మాణమే.

• మీరు ఇప్పటికే ఊహించి ఉండవచ్చు, ఈ పరిష్కారం చాలా సంక్లిష్టమైనది.

• డేటాను తరలించడానికి, ఈ డేటాను విశ్లేషించడానికి, ప్రాసెస్ చేయడానికి, మెరుగుపరచడానికి, అంచనా వేయడానికి ... ఏదైనా సరే దానికి చాలా కంప్యూటేషనల్ శక్తి అవసరం. 💻

• మీరు పూర్తిగా కరెక్టే! న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌లకు చాలా కంప్యూటేషనల్ శక్తి అవసరం.

• గతంలో ఇదే వాటి అభివృద్ధికి, అడాప్షన్‌కి అడ్డంకిగా ఉండేది.

• **కానీ నేను ఇంతకుముందే చెప్పినట్లుగా, కంప్యూటేషనల్ శక్తిలో ఇటీవలి పురోగతులు, GPUలు మొదలైన వాటితో, న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌లను ట్రైన్ చేయడం చాలా చౌకగా మారింది. ఉపయోగించడం కూడా చౌకగా మారింది. ముఖ్యంగా జెనరేటివ్ AI రంగాల్లో వాటి అడాప్షన్‌ని ఇది ముందుకు నడిపిస్తోంది.**🚀

డీప్ లెర్నింగ్ అంటే ఏమిటి?

• ఇప్పుడు ఒకసారి డెఫినిషన్ వైపు చూద్దాం.

• **ఇది మెషిన్ లెర్నింగ్‌లో ఒక సబ్‌సెట్.**🧠

• మరియు ఇది న్యూరల్ నెట్‌వర్క్ ద్వారా డేటాను ప్రాసెస్ చేస్తుంది.

• **ఇది సంక్లిష్టమైన సమస్యలకు మరింత ఖచ్చితత్వాన్ని ఇస్తుంది.**🎯

• కాబట్టి ఇదంతా గుర్తుంచుకోనవసరం లేదు.

...మీరు ఇదంతా గుర్తుంచుకోనవసరం లేదు. సులభమైన వివరాలను మాత్రమే గుర్తుంచుకోండి.

• ఈ స్లైడ్ నుండి మీరు నిజంగా తీసుకోవాల్సినది మూడు విషయాలు మాత్రమే. నంబర్ వన్, డీప్ లెర్నింగ్ అనేది మెషిన్ లెర్నింగ్‌లో ఒక సబ్‌సెట్.

• రెండు, ఇది న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌ని ఉపయోగిస్తుంది.

• **మూడు, సంక్లిష్ట సమస్యల విషయంలో ఇది మీకు చాలా, చాలా ఎక్కువ, మెరుగైన, ఖచ్చితమైన ఫలితాలను ఇస్తుంది.**🎯

కాబట్టి, ఇది ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్, మెషిన్ లెర్నింగ్ మరియు డీప్ లెర్నింగ్ గురించి.

• వాటిని ఒకే వీక్షణలో, ఒకే సందర్భంలో ఉంచడం కోసం... మనకు ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ ఉంది, ఇది మానవుల మాదిరిగా తెలివైన యంత్రాలను సృష్టించడాన్ని సూచిస్తుంది. దీని అర్థం మనం సృష్టించే యంత్రాలు మానవులు కలిగి ఉన్న అదే స్థాయి తెలివితేటలను కలిగి ఉండాలని మనం కోరుకుంటున్నాము. 🤯

• **రెండు, మనకు మెషిన్ లెర్నింగ్ ఉంది, ఇది ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్‌కు 'ఎనేబ్లర్' అని మనం చెప్పవచ్చు. ఇది యంత్రాలు కాలక్రమేణా నేర్చుకోవడానికి మరియు మెరుగుపరచుకోవడానికి అనుమతిస్తుంది.**🧠

• చివరగా, మనకు డీప్ లెర్నింగ్ ఉంది, ఇది మెషిన్ లెర్నింగ్‌లో ఒక సబ్‌సెట్. సంక్లిష్ట సమస్యలను పరిష్కరించడానికి ఇది న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌లను ఉపయోగిస్తుంది.

కాబట్టి మనం ముందుకు సాగి, జనరేటివ్ AI పై మరింత లోతైన డైవ్ చేయడానికి ముందు చర్చించదలచుకున్న ఈ మూడు కీలక అంశాలు ఇవే.