এআই বিপ্লবে প্রোগ্রামিংয়ের গুরুত্ব: ডেমিশ হাসাবিসের মতামত

কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার যুগে প্রোগ্রামিংয়ের গুরুত্ব: গুগল ডিপমাইন্ডের ডেমিশ হাসাবিসের মতামত

কোডিং প্রক্রিয়ার দ্রুত অটোমেশন প্রোগ্রামিং চাকরির ভবিষ্যৎ নিয়ে যথেষ্ট বিতর্কের জন্ম দিয়েছে। প্রযুক্তি শিল্পে চাকরির নিরাপত্তা নিয়ে উদ্বেগ থাকা স্বাভাবিক, তবে Google DeepMind-এর সিইও ডেমিশ হাসাবিস এ বিষয়ে একটি জোরালো দৃষ্টিকোণ তুলে ধরেছেন। তিনি মনে করেন, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার যুগে শিক্ষার্থীদের সাফল্যের জন্য প্রোগ্রামিংয়ের একটি শক্তিশালী ভিত্তি থাকা অত্যন্ত জরুরি।

মৌলিক বিষয়গুলোর স্থায়ী মূল্য

হাসাবিস জোর দিয়ে বলেন, এমনকি যখন এআই জটিল কাজগুলো দখল করে নেবে, তখনও প্রোগ্রামিং এবং STEM ক্ষেত্রগুলোর একটি দৃঢ় ধারণা সেই ব্যক্তিদের জন্য একটি মূল পার্থক্যকারী উপাদান হবে যারা আগামী বছরগুলোতে উন্নতি করতে চান। এই দৃষ্টিকোণটি সম্পূর্ণ চাকরি স্থানচ্যুতির ধারণাটিকে চ্যালেঞ্জ করে, পরিবর্তে এআই-এর মাধ্যমে মানব বৃদ্ধির দিকে একটি পথ তুলে ধরে।

এআই-এর উত্থানের মধ্যে কর্মজীবনে প্রবেশ করা স্নাতকদের জন্য তার পরামর্শ সম্পর্কে জিজ্ঞাসা করা হলে, হাসাবিস একটি সূক্ষ্ম এবং আশাবাদী দৃষ্টিভঙ্গি তুলে ধরেন। তিনি প্রযুক্তিগত উন্নয়নের দ্রুত গতিকে স্বীকার করেছেন, তবে নতুন সরঞ্জামগুলির সাথে খাপ খাইয়ে নেওয়া এবং গ্রহণ করার গুরুত্বের উপর জোর দিয়েছেন। তিনি বলেন, "আমার বর্তমান ধারণা, এবং অবশ্যই প্রযুক্তির বিকাশের সাথে সাথে এটি পরিবর্তিত হচ্ছে, কিন্তু এখন, যদি আপনি আগামী পাঁচ থেকে দশ বছরের কথা ভাবেন, তবে সবচেয়ে উৎপাদনশীল ব্যক্তিরা এই সরঞ্জামগুলির সাথে পরিচিত হওয়ার কারণে ১০ গুণ বেশি উৎপাদনশীল হতে পারে।"

এই দৃষ্টিকোণ থেকে বোঝা যায় যে যাদের ঐতিহ্যবাহী প্রোগ্রামিং এবং এআই সরঞ্জাম উভয় সম্পর্কে গভীর ধারণা রয়েছে, তারাই কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার ক্ষমতাকে কাজে লাগানোর জন্য সবচেয়ে ভালোভাবে প্রস্তুত হবে। এটি সম্পূর্ণরূপে মানুষের দক্ষতাকে প্রতিস্থাপন করার বিষয়ে নয়, বরং অভূতপূর্ব স্তরের উৎপাদনশীলতা এবং উদ্ভাবন অর্জনের জন্য সেগুলোকে বৃদ্ধি করার বিষয়ে।

এআই-এর নতুন ঢেউকে আলিঙ্গন করুন

হাসাবিস শিক্ষার্থীদের এআই সিস্টেমের জগতে নিজেদের নিমজ্জিত করতে উৎসাহিত করেন। তিনি বলেন, "আমি মনে করি আজকের শিশুদের, আজকের শিক্ষার্থীদের, আমার উৎসাহ হবে এই নতুন সিস্টেমগুলোতে নিজেদের নিমজ্জিত করা। এগুলোকে বোঝা।" তিনি বিশ্বাস করেন যে এআই কীভাবে কাজ করে এবং এর সম্ভাব্য প্রয়োগগুলো সহ এআই সম্পর্কে একটি ব্যাপক ধারণা অর্জন করা ভবিষ্যতের সাফল্যের জন্য অপরিহার্য।

এই নিমজ্জন যেন মৌলিক জ্ঞানের বিনিময়ে না হয়। হাসাবিস এই প্রযুক্তিগুলোর অন্তর্নিহিত নীতিগুলো বোঝার জন্য STEM এবং প্রোগ্রামিং অধ্যয়নের গুরুত্বের ওপর জোর দেন। তিনি বলেন, "আমি মনে করি STEM এবং প্রোগ্রামিং এবং অন্যান্য বিষয়গুলি অধ্যয়ন করা এখনও গুরুত্বপূর্ণ যাতে আপনি বুঝতে পারেন যে এগুলো কীভাবে তৈরি করা হয়েছে। সম্ভবত আপনি উপলব্ধ মডেলগুলোর উপরে সেগুলোকে নিজের মতো করে পরিবর্তন করতে পারেন। অনেক দারুণ ওপেন-সোর্স মডেল রয়েছে।"

এআই-এর বিল্ডিং ব্লকগুলো বোঝার মাধ্যমে, ব্যক্তিরা কেবল এই সরঞ্জামগুলো ব্যবহার করার বাইরে গিয়ে সেগুলোকে সক্রিয়ভাবে আকার দিতে এবং উন্নত করতে পারে। মৌলিক জ্ঞান এবং ব্যবহারিক এআই দক্ষতার এই সংমিশ্রণ আগামী বছরগুলোতে অমূল্য হবে।

নতুন দক্ষতা তৈরি করা

এআই মডেলগুলোর অভ্যন্তরীণ কাজকর্ম বোঝার বাইরে, হাসাবিস নতুন কিছু দক্ষতার উপর আলোকপাত করেন যা এআই যুগে দক্ষতাকে সংজ্ঞায়িত করবে। তিনি শিক্ষার্থীদেরকে "ফাইন-টিউনিং, সিস্টেম প্রম্পটিং এবং সিস্টেম নির্দেশনার মতো বিষয়ে অবিশ্বাস্যভাবে দক্ষ হতে" পরামর্শ দেন। তিনি আরও বলেন, "এই অতিরিক্ত জিনিসগুলো যে কেউ করতে পারে এবং সত্যিই জানে কীভাবে সেই সরঞ্জামগুলো থেকে সবচেয়ে বেশি সুবিধা পেতে হয়।"

ফাইন-টিউনিং বলতে বিশেষ কাজগুলোতে তাদের কর্মক্ষমতা উন্নত করার জন্য নির্দিষ্ট ডেটাসেট ব্যবহার করে আগে থেকে প্রশিক্ষিত এআই মডেলগুলোকে কাস্টমাইজ করার প্রক্রিয়াকে বোঝায়। এর জন্য মডেলের গঠন এবং প্রশিক্ষণের জন্য ব্যবহৃত ডেটা সম্পর্কে গভীর ধারণা প্রয়োজন।

সিস্টেম প্রম্পটিং এর মধ্যে কার্যকর প্রম্পট তৈরি করা জড়িত যা এআই মডেলগুলোকে কাঙ্ক্ষিত আউটপুট তৈরি করতে সহায়তা করে। এর জন্য ভাষার সূক্ষ্মতা এবং সুস্পষ্ট ও সংক্ষিপ্ত নির্দেশাবলী প্রণয়ন করার ক্ষমতা বোঝা দরকার।

সিস্টেম নির্দেশনা এআই সিস্টেমের আচরণকে নিয়ন্ত্রণ করে এমন বিস্তৃত নির্দেশিকা এবং পরামিতিগুলোকে অন্তর্ভুক্ত করে। এর মধ্যে লক্ষ্য নির্ধারণ, সীমাবদ্ধতা নির্ধারণ এবং মূল্যায়ন মেট্রিক নির্দিষ্ট করা অন্তর্ভুক্ত।

হাসাবিস শিক্ষার্থীদেরকে তাদের গবেষণা, কাজ, প্রোগ্রামিং এবং কোর্সের কাজে অবিলম্বে এই দক্ষতাগুলো প্রয়োগ করতে উৎসাহিত করেন। এআই সরঞ্জামগুলোর সাথে হাতে-কলমে অভিজ্ঞতা অর্জনের মাধ্যমে, তারা তাদের নিজ নিজ ক্ষেত্রে সাফল্যের জন্য প্রয়োজনীয় দক্ষতা বিকাশ করতে পারবে।

বর্ধিত সক্ষমতার একটি সোনালী যুগ

হাসাবিস এমন একটি ভবিষ্যতের কল্পনা করেন যেখানে মানুষের দক্ষতা এবং এআই সরঞ্জামগুলো সমন্বিতভাবে কাজ করবে, যা অভূতপূর্ব ব্যক্তিগত সক্ষমতার দিকে পরিচালিত করবে। তিনি বলেন, "আমি মনে করি আগামী কয়েক বছরের জন্য, সম্ভবত এমনটা হবে যে আমাদের কাছে এমন অবিশ্বাস্য সরঞ্জাম থাকবে যা আমাদের উৎপাদনশীলতাকে অনেক বাড়িয়ে দেবে এবং আমাদেরকে সৃজনশীল সরঞ্জামগুলোর জন্য সত্যিই উপযোগী করে তুলবে এবং প্রকৃতপক্ষে আমরা পৃথকভাবে যা তৈরি করতে সক্ষম হবো তাতে কিছুটা অতিমানবীয় করে তুলবে।" তিনি আরও বলেন, "তাই আমি মনে করি আমরা যা করতে সক্ষম হবো তার পরবর্তী পর্যায়ে একটি সোনালী যুগ আসতে চলেছে।"

এই দৃষ্টিকোণ থেকে বোঝা যায় যে এআই কেবল মানব শ্রমিকদের প্রতিস্থাপন করবে না, বরং তাদের দক্ষতাকে বাড়িয়ে তুলবে, যা তাদেরকে আগের চেয়ে বেশি কিছু অর্জন করতে দেবে। এআই সরঞ্জামগুলোকে কাজে লাগিয়ে, ব্যক্তিরা তাদের সৃজনশীলতা, উৎপাদনশীলতা এবং সমস্যা সমাধানের দক্ষতা বাড়াতে পারে।

10x প্রোগ্রামারকে নতুন করে সংজ্ঞায়িত করা

হাসাবিসের পরামর্শ বিশুদ্ধ চাকরি স্থানচ্যুতির ধারণাটিকে চ্যালেঞ্জ করে এবং উন্নতির দিকে একটি পথ উপস্থাপন করে। অতীতের "10x প্রোগ্রামার" ছিলেন ব্যতিক্রমী সহজাত প্রতিভা সম্পন্ন একজন ব্যক্তি; ভবিষ্যতের 10x প্রোগ্রামার, যেমনটি তিনি দেখেন, তিনি হবেন যিনি দক্ষতার সাথে এআই ব্যবহার করতে পারবেন।

এই দক্ষতা কেবল কোড লেখার জন্য একটি চ্যাটবট ব্যবহার করার চেয়েও বেশি কিছু। এর জন্য একটি গভীর, আরও প্রযুক্তিগত দক্ষতার প্রয়োজন। প্রোগ্রামিং বোঝা একজন ব্যবহারকারীকে আরও কার্যকর "সিস্টেম প্রম্পট" তৈরি করতে দেয় যা এআই মডেলের জন্য প্রসঙ্গ সেট করে, অন্যদিকে STEM নীতিগুলোর জ্ঞান তাদেরকে আউটপুটকে সমালোচনামূলকভাবে মূল্যায়ন করতে সক্ষম করে।

নির্দিষ্ট ডেটাসেটের উপর Google-এর Gemma বা Meta-এর Llama-এর মতো ওপেন-সোর্স মডেলগুলোকে "ফাইন-টিউন" করার ক্ষমতা একটি গুরুত্বপূর্ণ দক্ষতা হয়ে উঠছে যা একটি জেনেরিক সরঞ্জামকে একটি বিশেষ, উচ্চ-কার্যকারিতা সহায়ক-এ উন্নীত করে। এই উপযোগী পদ্ধতি প্রোগ্রামারদেরকে তাদের অনন্য চাহিদার জন্য বিশেষভাবে ডিজাইন করা এআই সমাধান তৈরি করতে দেয়।

এআই দক্ষতার সাথে প্রোগ্রামিং দক্ষতা একত্রিত করে, ব্যক্তিরা অত্যন্ত কার্যকর সমস্যা সমাধানকারী এবং উদ্ভাবক হয়ে উঠতে পারে। তারা পুনরাবৃত্তিমূলক কাজগুলো স্বয়ংক্রিয় করতে, নতুন সম্ভাবনা অন্বেষণ করতে এবং অত্যাধুনিক সমাধান তৈরি করতে এআই ব্যবহার করতে পারে।

মানব-এআই সহযোগিতার উদাহরণ

মানব-এআই সহযোগিতার "সোনালী যুগ" ইতিমধ্যেই বিভিন্ন ক্ষেত্রে শুরু হতে শুরু করেছে। Google DeepMind-এর নিজস্ব যুগান্তকারী উদ্ভাবন, যেমন নতুন গাণিতিক সমীকরণ আবিষ্কার করতে বা AlphaFold-এর মাধ্যমে প্রোটিন ফোল্ডিংয়ের মতো জটিল জৈবিক সমস্যার সমাধান করতে এআই ব্যবহার করা, এই সমন্বয়ের উদাহরণ।

এই পরিস্থিতিতে, বিজ্ঞানী এবং গবেষকরা যারা তাদের ডোমেনের অন্তর্নিহিত নীতিগুলো বোঝেন তারা এমন একটি স্কেলে এবং গতিতে সম্ভাবনাগুলো অন্বেষণ করতে এআই ব্যবহার করতে পারেন যা আগে অকল্পনীয় ছিল। এআই বিশাল ডেটাসেট বিশ্লেষণ করতে, প্যাটার্ন সনাক্ত করতে এবং এমন অনুমান তৈরি করতে পারে যা মানুষের পক্ষে নিজের থেকে আবিষ্কার করা অসম্ভব।

মানব দক্ষতা এবং এআই-এর মধ্যে এই সহযোগিতার মধ্যে বৈজ্ঞানিক আবিষ্কারকে ত্বরান্বিত করার এবং বিস্তৃত ক্ষেত্র জুড়ে উদ্ভাবনকে চালিত করার সম্ভাবনা রয়েছে। ওষুধ থেকে শুরু করে উপাদান বিজ্ঞান পর্যন্ত, এআই গবেষকদের জ্ঞানের সীমানা প্রসারিত করতে এবং বিশ্বব্যাপী চ্যালেঞ্জগুলোর নতুন সমাধান বিকাশ করতে সহায়তা করছে।

ভবিষ্যতের জন্য প্রস্তুতি

শিক্ষার্থীদের জন্য বার্তাটি স্পষ্ট: এআই-এর যুগে "অতিমানবীয়" হওয়ার পথ প্রযুক্তিগত জ্ঞান ত্যাগ করা নয় বরং এটিকে এটির তৈরি করা নতুন সরঞ্জামগুলোর গভীর, ব্যবহারিক দক্ষতার সাথে একত্রিত করা। এর জন্য আজীবন শেখার প্রতি অঙ্গীকার এবং প্রযুক্তির সর্বদা পরিবর্তনশীল ল্যান্ডস্কেপের সাথে খাপ খাইয়ে নেওয়ার ইচ্ছার প্রয়োজন।

এআই-এর যুগে প্রোগ্রামিংয়ের ভবিষ্যতের জন্য কীভাবে সর্বোত্তম প্রস্তুতি নেওয়া যায় তার একটি আরও বিস্তারিত বিশ্লেষণ এখানে দেওয়া হলো:

• মৌলিক বিষয়গুলোকে শক্তিশালী করুন: ডেটা স্ট্রাকচার, অ্যালগরিদম এবং সফ্টওয়্যার আর্কিটেকচারের মতো মূল কম্পিউটার বিজ্ঞান ধারণাগুলোর উপর মনোযোগ দিন। এই মৌলিক বিষয়গুলোর গভীর ধারণা আপনাকে এআই সরঞ্জামগুলো আরও ভালোভাবে বুঝতে এবং ব্যবহার করতে দেবে।
• এআই সাক্ষরতা গ্রহণ করুন: বিভিন্ন ধরণের এআই মডেল, তাদের ক্ষমতা এবং তাদের সীমাবদ্ধতা সম্পর্কে জানতে কোর্স করুন, ওয়ার্কশপে অংশ নিন এবং নিবন্ধ পড়ুন। কৌতূহলী হোন এবং বাস্তব বিশ্বের সমস্যাগুলো সমাধান করতে এআই ব্যবহারের সম্ভাবনাগুলো অন্বেষণ করুন।
• ওপেন-সোর্স সরঞ্জামগুলোর সাথে পরীক্ষা করুন: TensorFlow, PyTorch এবং scikit-learn-এর মতো ওপেন-সোর্স এআই মডেলগুলোর সাথে হাতে-কলমে অভিজ্ঞতা অর্জন করুন। নির্দিষ্ট কাজের জন্য এই মডেলগুলোকে কীভাবে ফাইন-টিউন করতে হয় এবং কীভাবে আপনার প্রকল্পগুলোতে সেগুলোকে সংহত করতে হয় তা শিখুন।
• প্রম্পট ইঞ্জিনিয়ারিং দক্ষতা বিকাশ করুন: কার্যকর প্রম্পট তৈরি করার শিল্পে দক্ষতা অর্জন করুন যা এআই মডেলগুলোকে কাঙ্ক্ষিত আউটপুট তৈরি করতে সহায়তা করে। সুস্পষ্ট, সংক্ষিপ্ত এবং তথ্যপূর্ণ প্রম্পট লেখার অনুশীলন করুন যা এআই থেকে সেরা সম্ভাব্য প্রতিক্রিয়া পায়।
• সমালোচনামূলক চিন্তাভাবনা গড়ে তুলুন: সর্বদা এআই মডেলগুলোর আউটপুটকে সমালোচনামূলকভাবে মূল্যায়ন করুন। অন্ধভাবে ফলাফলের উপর বিশ্বাস করবেন না, বরং তাদের যথার্থতা এবং প্রাসঙ্গিকতা যাচাই করতে আপনার জ্ঞান এবং দক্ষতা ব্যবহার করুন।
• এআই-এর সাথে সহযোগিতা করুন: এআই-কে এমন একজন অংশীদার হিসাবে ভাবুন যা আপনাকে আরও সৃজনশীল, উৎপাদনশীল এবং উদ্ভাবনী হতে সাহায্য করতে পারে। আপনার ক্ষমতা বাড়াতে এবং আরও বেশি সাফল্য অর্জনের জন্য এআই-এর সাথে একসাথে কাজ করতে শিখুন।
• আপডেট থাকুন: এআই ক্ষেত্রটি ক্রমাগত বিকশিত হচ্ছে, তাই সর্বশেষ প্রবণতা এবং উন্নয়নগুলোর উপর আপডেট থাকা গুরুত্বপূর্ণ। শিল্পের খবর অনুসরণ করুন, সম্মেলনে যোগ দিন এবং অনলাইন সম্প্রদায়গুলোতে অংশগ্রহণ করে এগিয়ে থাকুন।

প্রোগ্রামিংয়ের প্রসারিত সুযোগ

এআই কোডিংয়ের কিছু দিক স্বয়ংক্রিয় করলেও, প্রোগ্রামারদের চাহিদা কমছে না। পরিবর্তে, প্রোগ্রামারের ভূমিকা এআই-কে একটি শক্তিশালী সরঞ্জাম হিসাবে অন্তর্ভুক্ত করার জন্য বিকশিত হচ্ছে। প্রোগ্রামাররা নিম্নলিখিত বিষয়গুলোর জন্য দায়ী থাকবেন:

• এআই-চালিত অ্যাপ্লিকেশন ডিজাইন করা: প্রোগ্রামাররা এমন অ্যাপ্লিকেশন তৈরি করবেন যা স্বাস্থ্যসেবা থেকে শুরু করে অর্থনীতি থেকে শিক্ষা পর্যন্ত বিভিন্ন ডোমেনে জটিল সমস্যাগুলো সমাধান করতে এআই মডেলগুলোকে ব্যবহার করে।
• বিদ্যমান সিস্টেমগুলোতে এআই সংহত করা: প্রোগ্রামাররা তাদের কর্মক্ষমতা, দক্ষতা এবং ব্যবহারকারীর অভিজ্ঞতা উন্নত করতে বিদ্যমান সফ্টওয়্যার সিস্টেমগুলোতে এআই ক্ষমতা সংহত করবেন।
• এআই মডেলগুলো কাস্টমাইজ করা: প্রোগ্রামাররা তাদের প্রকল্পের নির্দিষ্ট প্রয়োজনীয়তা মেটাতে আগে থেকে প্রশিক্ষিত এআই মডেলগুলোকে ফাইন-টিউন করবেন। এর মধ্যে সঠিক মডেল নির্বাচন করা, ডেটা প্রস্তুত করা এবং কাঙ্ক্ষিত ফলাফল অর্জনের জন্য মডেলটিকে প্রশিক্ষণ দেওয়া জড়িত।
• নতুন এআই অ্যালগরিদম তৈরি করা: কিছু প্রোগ্রামার বিদ্যমান এআই মডেলগুলো ব্যবহারের উপর মনোযোগ দিলেও, অন্যরা নতুন এআই অ্যালগরিদম এবং কৌশল বিকাশের সাথে জড়িত থাকবেন। এর জন্য গণিত, পরিসংখ্যান এবং কম্পিউটার বিজ্ঞানের গভীর ধারণা প্রয়োজন।
• এআই-এর নৈতিক ব্যবহার নিশ্চিত করা: প্রোগ্রামাররা এআই সিস্টেমগুলো নৈতিকভাবে এবং দায়িত্বশীলভাবে তৈরি এবং ব্যবহার করা হচ্ছে তা নিশ্চিত করতে একটি গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করবেন। এর মধ্যে পক্ষপাত, গোপনীয়তা এবং সুরক্ষার মতো সমস্যাগুলোর সমাধান করা অন্তর্ভুক্ত।

বিকাশের জন্য নির্দিষ্ট দক্ষতা

এই বিকশিত ল্যান্ডস্কেপে দক্ষতা অর্জনের জন্য, উচ্চাকাঙ্ক্ষী প্রোগ্রামারদের নিম্নলিখিত দক্ষতাগুলো বিকাশের উপর মনোযোগ দেওয়া উচিত:

• পাইথন প্রোগ্রামিং: পাইথন তার ব্যবহারের সহজতা, বিস্তৃত লাইব্রেরি এবং বৃহৎ সম্প্রদায় সমর্থনের কারণে এআই উন্নয়নের জন্য সবচেয়ে জনপ্রিয় প্রোগ্রামিং ভাষা।
• মেশিন লার্নিং: মেশিন লার্নিং এআই-এর একটি উপসেট যা স্পষ্টভাবে প্রোগ্রামিং ছাড়াই ডেটা থেকে শিখতে পারে এমন অ্যালগরিদম বিকাশের উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করে। এআই-চালিত অ্যাপ্লিকেশন তৈরির জন্য মেশিন লার্নিং কৌশলগুলোর জ্ঞান অপরিহার্য।
• ডিপ লার্নিং: ডিপ লার্নিং হলো এক ধরনের মেশিন লার্নিং যা ডেটা বিশ্লেষণের জন্য একাধিক স্তরযুক্ত কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্ক ব্যবহার করে। ডিপ লার্নিং বিশেষত ইমেজ রিকগনিশন, প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ এবং স্পিচ রিকগনিশনের মতো কাজের জন্য কার্যকর।
• প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ (NLP): NLP হলো এআই-এর একটি ক্ষেত্র যা কম্পিউটারকে মানুষের ভাষা বুঝতে এবং প্রক্রিয়া করতে সক্ষম করার উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করে। চ্যাটবট, ভাষা অনুবাদ সরঞ্জাম এবং অন্যান্য ভাষা-ভিত্তিক অ্যাপ্লিকেশন তৈরির জন্য NLP দক্ষতা মূল্যবান।
• ডেটা বিজ্ঞান: ডেটা বিজ্ঞান ডেটা থেকে অর্থপূর্ণ অন্তর্দৃষ্টি বের করার জন্য ডেটা সংগ্রহ, পরিষ্কার, বিশ্লেষণ এবং ব্যাখ্যা করা জড়িত। এআই মডেলগুলোর জন্য ডেটা প্রস্তুত করতে এবং তাদের কর্মক্ষমতা মূল্যায়ন করতে ডেটা বিজ্ঞান দক্ষতা অপরিহার্য।
• ক্লাউড কম্পিউটিং: ক্লাউড কম্পিউটিং প্ল্যাটফর্মগুলো AI অ্যাপ্লিকেশন তৈরি, স্থাপন এবং স্কেল করার জন্য প্রয়োজনীয় অবকাঠামো এবং পরিষেবা সরবরাহ করে। Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure এবং Google Cloud Platform (GCP)-এর মতো ক্লাউড কম্পিউটিং প্ল্যাটফর্মগুলোর সাথে পরিচিতি অত্যন্ত মূল্যবান।

সংক্ষেপে, হাসাবিস এমন একটি ভবিষ্যতের রূপরেখা দিচ্ছেন যেখানে মানুষ এবং এআই ঘনিষ্ঠভাবে সহযোগিতা করে, প্রোগ্রামাররা নেতৃত্ব দেন, জটিল সমস্যাগুলো সমাধান করতে এবং নতুন সম্ভাবনা তৈরি করতে প্রযুক্তিকে গাইড করেন এবং আকার দেন। এর জন্য একটি আরও কৌশলগত এবং সহযোগিতামূলক ভূমিকার দিকে মনোযোগ সরানোর প্রয়োজন, যেখানে প্রোগ্রামিং দক্ষতা এআই সরঞ্জামগুলোর বুদ্ধিমান ব্যবহারের মাধ্যমে বৃদ্ধি করা হয়। ভবিষ্যৎ প্রোগ্রামারদের প্রতিস্থাপন করার বিষয়ে নয় বরং এআই-এর মাধ্যমে উৎপাদনশীলতা এবং উদ্ভাবনের নতুন উচ্চতা অর্জনে তাদের ক্ষমতায়ন করার বিষয়ে।