🚀 *Gen AI Engineer (Production Focused)* మీ Generative AI class content ఆధారంగా YouTube కోసం 50 Short Video Topics – Question Format తయారుచేశాను.
ప్రతి వీడియోను 30–90 seconds వరకు రూపొందించవచ్చు. Technical terms Englishలో ఉంచి, explanationను Teluguలో ఇవ్వవచ్చు.
Generative AI – 50 YouTube Shorts Questions
1. Generative AI Fundamentals
Beginner Level
- అసలు Artificial Intelligence (AI) అంటే ఏమిటి?
- AI, Machine Learning, Deep Learning మధ్య తేడా ఏమిటి?
- Generative AI అంటే ఏమిటి? ఇది ఎలా పనిచేస్తుంది?
- Generative AI ద్వారా ఎలాంటి content generate చేయవచ్చు?
- Generative AI మరియు Traditional AI మధ్య తేడా ఏమిటి?
- ఒక AI Model అంటే ఏమిటి? అది ఎలా పనిచేస్తుంది?
- AI Model మరియు AI Application మధ్య తేడా ఏమిటి?
- మనం ఉపయోగించే Chatbot వెనుక ఏమేమి technologies ఉంటాయి?
2. NLP, LLM and Training Data
Beginner to Intermediate
- NLP అంటే ఏమిటి? ఇది ఎందుకు ఉపయోగిస్తారు?
- Traditional NLP Models మరియు LLMs మధ్య తేడా ఏమిటి?
- Large Language Model (LLM) అంటే ఏమిటి?
- ChatGPT వంటి LLMs ఎలా సమాధానాలు ఇస్తాయి?
- LLMsకు Training Data ఎందుకు అవసరం?
- Dataset అంటే ఏమిటి? AIలో దీని ఉపయోగం ఏమిటి?
- Corpus అంటే ఏమిటి? Datasetతో దీనికి తేడా ఏమిటి?
- Hugging Face అంటే ఏమిటి? ఇది AI Engineersకు ఎలా ఉపయోగపడుతుంది?
- FineWeb Dataset అంటే ఏమిటి?
- Open-Source Modelsను Commercial Projectsలో ఉపయోగించవచ్చా?
3. GPU, VRAM and Model Training
Intermediate Level
- AI Model Training కోసం GPU ఎందుకు అవసరం?
- CPU మరియు GPU మధ్య తేడా ఏమిటి?
- VRAM అంటే ఏమిటి? AI Modelsకు ఇది ఎందుకు అవసరం?
- Consumer GPU మరియు Production-Grade GPU మధ్య తేడా ఏమిటి?
- NVIDIA H100 మరియు H200 GPUs ఎందుకు ఉపయోగిస్తారు?
- ఒక Large Language Modelను Train చేయడానికి ఎంత Hardware అవసరం?
- AI Model Training మరియు Inference మధ్య తేడా ఏమిటి?
- Model Parameters అంటే ఏమిటి? అవి ఎలా పనిచేస్తాయి?
4. Transformers and LLM Architecture
Intermediate Level
- Transformer Architecture అంటే ఏమిటి?
- 2017లో వచ్చిన “Attention Is All You Need” Paper ఎందుకు ముఖ్యమైనది?
- Attention Mechanism అంటే ఏమిటి?
- Transformer Architecture వల్ల LLMs ఎలా అభివృద్ధి చెందాయి?
- Tokenization అంటే ఏమిటి? LLMsలో ఇది ఎందుకు అవసరం?
- Embeddings అంటే ఏమిటి? వాటిని ఎందుకు ఉపయోగిస్తారు?
- Next Token Prediction అంటే ఏమిటి?
- LLM ఒక sentenceను ఎలా generate చేస్తుంది?
5. RAG, AI Agents and Agentic AI
High-Priority Topics
- RAG అంటే ఏమిటి? ఇది ఎందుకు అవసరం?
- ChatGPTకు మన Company Private Data ఎలా అందించవచ్చు?
- Fine-Tuning మరియు RAG మధ్య తేడా ఏమిటి?
- AI Agent అంటే ఏమిటి? ఇది ఎలా పనిచేస్తుంది?
- Generative AI మరియు Agentic AI మధ్య తేడా ఏమిటి?
- Multi-Agent System అంటే ఏమిటి?
- MCP (Model Context Protocol) అంటే ఏమిటి?
- MCP Server మరియు MCP Client మధ్య తేడా ఏమిటి?
- LangGraph అంటే ఏమిటి? ఇది ఎందుకు ఉపయోగిస్తారు?
- AI Agentsలో Human-in-the-Loop అంటే ఏమిటి?
6. Software Industry and Career
Career-Focused Topics
- Generative AI వల్ల Software Developers Jobsకు ఎలాంటి మార్పులు వస్తాయి?
- AI ఉపయోగించి Code Generation మరియు Bug Fixing ఎలా చేయవచ్చు?
- QA Engineers Generative AIను ఎలా ఉపయోగించుకోవచ్చు?
- AI ఉపయోగించి Test Cases ఎలా Generate చేయవచ్చు?
- Generative AI Developer Productivityను ఎలా పెంచుతుంది?
- Future Software Engineers నేర్చుకోవాల్సిన ముఖ్యమైన Generative AI Skills ఏమిటి?
Bonus: Practical Implementation Video Questions
ఈ topicsను కూడా మీ YouTube channelలో ప్రత్యేకమైన technical seriesగా చేయవచ్చు.
| No. | Video Question |
|---|---|
| 51 | LLM APIs అంటే ఏమిటి? వాటిని ఎలా ఉపయోగించాలి? |
| 52 | Text-to-Text మరియు Text-to-Image Models మధ్య తేడా ఏమిటి? |
| 53 | Image-to-Text Models ఎలా పనిచేస్తాయి? |
| 54 | Python ఉపయోగించి Generative AI Application ఎలా నిర్మించాలి? |
| 55 | FastAPI అంటే ఏమిటి? GenAI Projectsలో ఎందుకు ఉపయోగిస్తారు? |
| 56 | Pydantic అంటే ఏమిటి? Data Validation ఎలా చేస్తుంది? |
| 57 | Synchronous మరియు Asynchronous Programming మధ్య తేడా ఏమిటి? |
| 58 | SQLite మరియు DynamoDB మధ్య తేడా ఏమిటి? |
| 59 | Generative AI Applicationను AWSలో ఎలా Deploy చేయాలి? |
| 60 | AI Projectsలో Terraform మరియు Infrastructure as Code ఎందుకు అవసరం? |
