ఇండియా vs ఇంగ్లండ్ లైవ్ క్రికెట్ మ్యాచ్ – ప్రత్యక్ష అప్‌డేట్స్ & స్కోర్ 2025 | cvtelugunews | cricket today

 ఫ్రెషర్స్ కోసం AI ఇంటర్వ్యూ ప్రశ్నలు - తెలుగులో

AI interview questions in Telugu

ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ (AI) ఈ రోజుల్లో టెక్నాలజీ రంగంలో అత్యంత వేగంగా అభివృద్ధి చెందుతున్న ఫీల్డ్‌లలో ఒకటి. ఫ్రెషర్స్‌గా AIలో కెరీర్ ప్రారంభించాలనుకునే వారికి ఇంటర్వ్యూ ప్రిపరేషన్ చాలా ముఖ్యం. ఈ బ్లాగ్ పోస్ట్‌లో, AI ఇంటర్వ్యూలలో సాధారణంగా అడిగే కొన్ని ముఖ్యమైన ప్రశ్నలు మరియు వాటి సమాధానాలను తెలుగులో అందిస్తున్నాము. ఈ ప్రశ్నలు ఫ్రెషర్స్‌కు సులభంగా అర్థమయ్యేలా సరళంగా రూపొందించబడ్డాయి.

1. ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ (AI) అంటే ఏమిటి?

వివరణ: ఈ ప్రశ్న AI యొక్క ప్రాథమిక అవగాహనను పరీక్షిస్తుంది.
సమాధానం: ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ అనేది కంప్యూటర్ సైన్స్‌లో ఒక శాఖ, ఇది మానవ మేధస్సును అనుకరించే విధంగా యంత్రాలను రూపొందించడంపై దృష్టి సారిస్తుంది. ఉదాహరణకు, వాయిస్ అసిస్టెంట్లు లాంటి సిరి, అలెక్సా వంటివి AI ఆధారంగా పనిచేస్తాయి. ఇవి మనం మాట్లాడే భాషను అర్థం చేసుకుని, తగిన సమాధానాలు ఇస్తాయి.

2. AIలో ఉపయోగించే ప్రోగ్రామింగ్ లాంగ్వేజ్‌లు ఏవి?

వివరణ: ఈ ప్రశ్న మీ టెక్నికల్ నైపుణ్యాలను అంచనా వేస్తుంది.
సమాధానం: AI అభివృద్ధిలో ఎక్కువగా ఉపయోగించే ప్రోగ్రామింగ్ లాంగ్వేజ్‌లు:

• Python: సులభమైన సింటాక్స్ మరియు లైబ్రరీలు (TensorFlow, PyTorch) కారణంగా ఎక్కువగా ఉపయోగించబడుతుంది.

• R: డేటా అనలిటిక్స్ మరియు స్టాటిస్టికల్ మోడలింగ్‌కు ఉపయోగపడుతుంది.

• Java, C++: పెర్ఫార్మెన్స్ అవసరమైన AI అప్లికేషన్‌లకు ఉపయోగిస్తారు.

• Prolog: లాజిక్ ఆధారిత AI సిస్టమ్స్‌కు ఉపయోగపడుతుంది.

3. సూపర్వైజ్డ్ లెర్నింగ్ మరియు అన్‌సూపర్వైజ్డ్ లెర్నింగ్ మధ్య తేడా ఏమిటి?

వివరణ: ఈ ప్రశ్న మీకు మెషిన్ లెర్నింగ్ యొక్క ప్రాథమిక అవగాహన ఉందా అని పరీక్షిస్తుంది.
సమాధానం:

• సూపర్వైజ్డ్ లెర్నింగ్: లేబుల్ చేయబడిన డేటాతో శిక్షణ ఇస్తారు. ఉదాహరణకు, ఇమెయిల్‌లను స్పామ్ లేదా నాన్-స్పామ్‌గా వర్గీకరించడం.

• అన్‌సూపర్వైజ్డ్ లెర్నింగ్: లేబుల్ లేని డేటాతో పనిచేస్తుంది, డేటాలోని నమూనాలను కనుగొంటుంది. ఉదాహరణకు, కస్టమర్‌లను వారి కొనుగోలు ఆధారంగా గుండ్రంగా విభజించడం.

4. లాస్ ఫంక్షన్ అంటే ఏమిటి?

వివరణ: ఈ ప్రశ్న మీకు మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్ శిక్షణ గురించి తెలుసా అని తనిఖీ చేస్తుంది.
సమాధానం: లాస్ ఫంక్షన్ అనేది మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్ యొక్క అంచనాలు మరియు వాస్తవ ఫలితాల మధ్య తేడాను కొలిచే ఒక గణిత ఫంక్షన్. దీని ఉద్దేశ్యం మోడల్ యొక్క లోపాలను తగ్గించడం. ఉదాహరణకు, రిగ్రెషన్ టాస్క్‌ల కోసం మీన్ స్క్వేర్డ్ ఎర్రర్ మరియు క్లాసిఫికేషన్ టాస్క్‌ల కోసం క్రాస్-ఎంట్రోపీ లాస్ ఉపయోగిస్తారు.

5. స్ట్రాంగ్ AI మరియు వీక్ AI మధ్య తేడా ఏమిటి?

వివరణ: ఈ ప్రశ్న AI యొక్క విభిన్న రకాలను అర్థం చేసుకున్నారా అని తెలుసుకుంటుంది.
సమాధానం:

• వీక్ AI (నారో AI): నిర్దిష్ట టాస్క్‌ల కోసం రూపొందించబడింది. ఉదాహరణకు, చెస్ ఆడే ప్రోగ్రామ్ లేదా వాయిస్ అసిస్టెంట్.

• స్ట్రాంగ్ AI (జనరల్ AI): మానవ మేధస్సుతో సమానమైన సామర్థ్యం కలిగిన AI, ఏదైనా మేధోపరమైన టాస్క్‌ను చేయగలదు. ఇది ఇంకా సైద్ధాంతికంగా మాత్రమే ఉంది.

6. న్యూరల్ నెట్‌వర్క్ అంటే ఏమిటి?

వివరణ: న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌లు AIలో కీలకమైనవి, దీని గురించి తెలుసుకోవడం ముఖ్యం.
సమాధానం: న్యూరల్ నెట్‌వర్క్ అనేది మానవ మెదడు నుండి ప్రేరణ పొందిన ఒక రకమైన మెషిన్ లెర్నింగ్ అల్గారిథమ్. ఇది ఒకచోట ఇంటర్‌కనెక్టెడ్ నోడ్స్ (న్యూరాన్స్) లేయర్‌ల రూపంలో ఉంటుంది, ఇవి డేటాను ప్రాసెస్ చేసి, నమూనాలను నేర్చుకుంటాయి. ఉదాహరణకు, ఇమేజ్ రికగ్నిషన్ కోసం కన్వల్యూషనల్ న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌లు ఉపయోగిస్తారు.

7. గ్రేడియంట్ డిసెంట్ అంటే ఏమిటి?

వివరణ: ఈ ప్రశ్న మీకు ఆప్టిమైజేషన్ టెక్నిక్‌ల గురించి అవగాహన ఉందా అని తనిఖీ చేస్తుంది.
సమాధానం: గ్రేడియంట్ డిసెంట్ అనేది మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్‌లలో లాస్ ఫంక్షన్‌ను తగ్గించడానికి ఉపయోగించే ఒక ఆప్టిమైజేషన్ అల్గారిథమ్. ఇది మోడల్ యొక్క పారామీటర్‌లను (వెయిట్స్) గ్రేడియంట్ దిశలో ఇటరేటివ్‌గా సర్దుబాటు చేస్తుంది. దీని వేరియంట్‌లు బ్యాచ్ గ్రేడియంట్ డిసెంట్, స్టోకాస్టిక్ గ్రేడియంట్ డిసెంట్ మరియు మినీ-బ్యాచ్ గ్రేడియంట్ డిసెంట్.

8. ఓవర్‌ఫిట్టింగ్ అంటే ఏమిటి మరియు దాన్ని ఎలా నివారించవచ్చు?

వివరణ: ఈ ప్రశ్న మోడల్ శిక్షణలో సాధారణ సమస్యల గురించి మీ అవగాహనను తనిఖీ చేస్తుంది.
సమాధానం: ఓవర్‌ఫిట్టింగ్ అనేది మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్ శిక్షణ డేటాకు ఎక్కువగా అనుగుణంగా ఉండి, కొత్త డేటాపై బాగా పనిచేయనప్పుడు సంభవిస్తుంది. దీన్ని నివారించడానికి:

• ఎక్కువ డేటాను ఉపయోగించడం.

• రెగ్యులరైజేషన్ టెక్నిక్‌లు (L1, L2) ఉపయోగించడం.

• క్రాస్-వాలిడేషన్ వాడటం.

• మోడల్ సంక్లిష్టతను తగ్గించడం.

9. AI యొక్క రియల్-వరల్డ్ అప్లికేషన్‌లు ఏమిటి?

వివరణ: ఈ ప్రశ్న AI యొక్క ఆచరణాత్మక అనువర్తనాల గురించి మీ అవగాహనను పరీక్షిస్తుంది.
సమాధానం: AI అనేక రంగాలలో ఉపయోగించబడుతుంది, ఉదాహరణకు:

• హెల్త్‌కేర్: వ్యాధి నిర్ధారణ, డ్రగ్ డిస్కవరీ.

• ఫైనాన్స్: మోసం గుర్తింపు, క్రెడిట్ స్కోరింగ్.

• రిటైల్: పర్సనలైజ్డ్ షాపింగ్, రికమెండేషన్ సిస్టమ్స్.

• ఆటోమోటివ్: సెల్ఫ్-డ్రైవింగ్ కార్లు (టెస్లా ఆటోపైలట్).

10. ఎథికల్ AI అంటే ఏమిటి?

వివరణ: ఈ ప్రశ్న AIలో ఎథిక్స్ గురించి మీ అవగాహనను తెలుసుకుంటుంది.
సమాధానం: ఎథికల్ AI అనేది AI సిస్టమ్స్‌ను రూపొందించడం మరియు ఉపయోగించడంలో నీతి, న్యాయం, పారదర్శకత మరియు బాధ్యతను నిర్ధారించడం. ఉదాహరణకు, AI డేటాలో బయాస్‌లను తగ్గించడం, డేటా గోప్యతను రక్షించడం మరియు డీప్‌ఫేక్స్ వంటి దుర్వినియోగాన్ని నివారించడం.

చిట్కాలు:

• ప్రాక్టీస్ చేయండి: ఈ ప్రశ్నలను బిగ్గరగా సమాధానం ఇవ్వడం ప్రాక్టీస్ చేయండి.

• ప్రాజెక్ట్‌లు: మీరు చేసిన AI ప్రాజెక్ట్‌ల గురించి స్పష్టంగా వివరించగలగాలి.

• అప్‌డేట్‌గా ఉండండి: AI ట్రెండ్‌లు (జనరేటివ్ AI, రీఇన్‌ఫోర్స్‌మెంట్ లెర్నింగ్) గురించి తెలుసుకోండి.

• సాఫ్ట్ స్కిల్స్: కమ్యూనికేషన్ మరియు ప్రాబ్లమ్-సాల్వింగ్ స్కిల్స్‌ను ప్రదర్శించండి.

ఈ ప్రశ్నలు మరియు సమాధానాలు మీ AI ఇంటర్వ్యూ ప్రిపరేషన్‌కు సహాయపడతాయని ఆశిస్తున్నాము. శుభం భవతు!

FAQ

1. AI ఇంటర్వ్యూకు ఎలా ప్రిపేర్ అవ్వాలి?

 మొదటగా ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ యొక్క బేసిక్స్ నేర్చుకోండి (Supervised Learning, Neural Networks, Loss Function etc.). ప్రాజెక్ట్‌లు చేయండి, GitHub లో వాటిని అప్‌లోడ్ చేయండి. సాధారణ ఇంటర్వ్యూల ప్రశ్నలను ప్రాక్టీస్ చేయండి.

2. AI నేర్చుకోవడానికి బేసిక్ ప్రోగ్రామింగ్ భాష ఏది?

 Python అనేది చాలా తేలికగా నేర్చుకోవచ్చు మరియు చాలా AI లైబ్రరీలు (TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn) ఇందులోనే ఉంటాయి. మొదట Python నేర్చడం ఉత్తమం.

3. AI ఫ్రెషర్స్‌కి ఉద్యోగ అవకాశాలు ఏవైనా ఉంటాయా?

 అవును, ప్రస్తుతం అనేక కంపెనీలు జూనియర్ AI డెవలపర్స్, డేటా సైంటిస్ట్ ట్రైనీలు, ML ఇంజినీర్ ఇంటర్న్ పోస్టులకు ఫ్రెషర్స్‌ను నియమిస్తున్నాయి.

4. AI ఇంటర్వ్యూలో ఎక్కువగా ఏ విషయాలు అడుగుతారు?

 మేజర్‌గా అడిగే అంశాలు:

• Supervised vs Unsupervised Learning

• Neural Networks

• Gradient Descent

• Loss Functions

• Real-world Applications of AI

• Projects you have done

5. తెలుగులో AI నేర్చుకోవాలంటే ఏ రిసోర్సులు ఉన్నాయి?

 YouTube, తెలుగు బ్లాగ్స్, మరియు AI మీద తెలుగులో అనువాదం చేసిన కొన్ని కోర్సులు (ఉదా: NPTEL, Telugu Tech Tutorials) ద్వారా నేర్చుకోవచ్చు.

6. AI నేర్చడానికి ముందు అవసరమైన ప్రాథమిక జ్ఞానం ఏమిటి?

 మీరు ప్రాథమికంగా ఈ విషయాలను తెలుసుకొని ఉంటే మంచిది:

• మాతhematics (Linear Algebra, Probability)

• Programming (Python)

• Basic Statistics

7. AI అంటే కేవలం కోడింగ్ మాదిరిగానేనా?

 కాదు. కోడింగ్ ఒక భాగమే. కానీ డేటా విశ్లేషణ, లాజిక్ ఆలోచన, మోడల్ డిజైన్ వంటి నైపుణ్యాలు కూడా అవసరం.

Ai interview questions for freshers.....

Telugu News

tags:

1. AI interview questions in Telugu

2. Artificial Intelligence Telugu questions

3. Machine Learning questions for freshers

4. AI fresher interview preparation Telugu

5. Artificial Intelligence basics in Telugu

6. తెలుగులో ఎయి ఇంటర్వ్యూ ప్రశ్నలు

7. ఫ్రెషర్స్ కోసం ఎయి ఇంటర్వ్యూ ప్రశ్నలు

8. మెషిన్ లెర్నింగ్ ప్రశ్నలు తెలుగు

9. AI concepts explained in Telugu

10. Artificial Intelligence job interview Telugu