چشم‌انداز هوش مصنوعی در حال تحول عمیقی است. در حالی که مدل‌های بنیادی و سیستم‌های زبان بزرگ قابلیت‌های چشمگیری از خود نشان داده‌اند، مرز بعدی در بهره‌گیری از قدرت چندین موجودیت هوش مصنوعی است که با هم کار می‌کنند. این پارادایم نوظهور، که اغلب به عنوان هوش مصنوعی عاملی (agentic AI) شناخته می‌شود و از طریق سیستم‌های چندعاملی (multi-agent systems) تحقق می‌یابد، وعده می‌دهد که سطوح بی‌سابقه‌ای از اتوماسیون، پیچیدگی حل مسئله و کارایی عملیاتی را در صنایع مختلف باز کند. NVIDIA با درک نیاز حیاتی به تخصص در این حوزه به سرعت در حال تحول، با همکاری AIM، کارگاه تخصصی را ارائه می‌دهد که برای تجهیز توسعه‌دهندگان و متخصصان هوش مصنوعی به مهارت‌های لازم برای ساخت و استقرار این سیستم‌های پیشرفته طراحی شده است. این جلسه فشرده فرصتی منحصر به فرد برای فراتر رفتن از درک نظری و کسب تجربه عملی و کاربردی در ساخت چارچوب‌های هوشمندی است که آینده را شکل خواهند داد.
طلوع هوش مصنوعی عاملی: فراتر از مدل‌های منفرد
سال‌هاست که تمرکز در توسعه هوش مصنوعی عمدتاً بر ایجاد مدل‌های یکپارچه (monolithic) قدرتمندتر متمرکز بوده است. این سیستم‌ها در وظایف خاص، از ترجمه زبان گرفته تا تولید تصویر، برتری دارند. با این حال، مقابله با مشکلات واقعاً پیچیده و چندوجهی اغلب به بیش از یک موجودیت هوشمند نیاز دارد. هوش مصنوعی عاملی نشان‌دهنده یک تغییر مفهومی قابل توجه است. این سیستم‌ها متشکل از چندین عامل خودمختار (autonomous agents) هستند که هر کدام به طور بالقوه دارای مهارت‌ها، دانش یا دیدگاه‌های منحصر به فردی هستند. این عوامل نه تنها برای پردازش اطلاعات یا اجرای دستورات، بلکه برای استدلال، برنامه‌ریزی و اجرای گردش‌های کاری پیچیده و چند مرحله‌ای به صورت خودمختار طراحی شده‌اند.
سناریویی را تصور کنید که نیازمند تحلیل بازار، تحقیق در مورد رقبا، برنامه‌ریزی استراتژیک و ایجاد محتوا است. یک مدل هوش مصنوعی منفرد ممکن است برای مدیریت الزامات متنوع و وابستگی‌های پیچیده درگیر، با مشکل مواجه شود. با این حال، یک سیستم عاملی می‌تواند عوامل تخصصی را مستقر کند: یکی برای جمع‌آوری و تجزیه و تحلیل داده‌های بازار، دیگری برای نظارت بر فعالیت‌های رقبا، سومی برای تدوین توصیه‌های استراتژیک بر اساس یافته‌ها، و چهارمی برای تهیه پیش‌نویس گزارش‌ها یا مواد بازاریابی. قدرت اصلی در توانایی آن‌ها برای همکاری، ارتباط و هماهنگی اقدامات خود برای دستیابی به یک هدف مشترک نهفته است، که پویایی یک تیم انسانی بسیار مؤثر را منعکس می‌کند. این حرکت به سمت هوش توزیع‌شده امکان انعطاف‌پذیری، تاب‌آوری و سازگاری بیشتر را در پرداختن به چالش‌های دنیای واقعی که اغلب از راه‌حل‌های ساده و خطی سرپیچی می‌کنند، فراهم می‌کند. گذار از هوش مصنوعی تک‌مدلی به سیستم‌های چندعاملی، لحظه‌ای محوری را نشان می‌دهد که نیازمند رویکردهای جدیدی برای طراحی، پیاده‌سازی و بهینه‌سازی است.
بهره‌گیری از هوش جمعی: قدرت چارچوب‌های چندعاملی
سیستم‌های چندعاملی (MAS) چارچوب‌های محاسباتی هستند که توسط چندین عامل هوشمند در حال تعامل، مسکون شده‌اند. پیچیدگی نه تنها از قابلیت‌های عوامل فردی، بلکه به طور قابل توجهی، از تعاملات آن‌ها ناشی می‌شود. ساخت MAS مؤثر شامل پرداختن به چندین چالش کلیدی است:
- تجزیه وظیفه (Task Decomposition): چگونه می‌توان یک هدف کلی پیچیده را به وظایف فرعی قابل مدیریت مناسب برای عوامل فردی یا تیم‌هایی از عوامل تقسیم کرد؟
- تخصص عامل (Agent Specialization): آیا عوامل باید همگن باشند یا باید دارای مهارت‌ها و پایگاه‌های دانش تخصصی باشند؟ نقش‌ها چگونه تخصیص داده می‌شوند؟
- پروتکل‌های ارتباطی (Communication Protocols): عوامل از چه زبان یا پروتکل‌هایی برای تبادل اطلاعات، به اشتراک گذاشتن نتایج جزئی یا درخواست کمک از یکدیگر استفاده خواهند کرد؟
- مکانیسم‌های هماهنگی (Coordination Mechanisms): اقدامات چندین عامل چگونه برای اطمینان از پیشرفت منسجم به سمت هدف هماهنگ می‌شوند؟ این می‌تواند شامل استراتژی‌هایی مانند مذاکره، اجماع‌سازی یا برنامه‌ریزی متمرکز باشد.
- اشتراک‌گذاری و مدیریت دانش (Knowledge Sharing and Management): اطلاعات چگونه در سراسر سیستم توزیع و نگهداری می‌شود؟ عوامل چگونه از یکدیگر یا از تجربه جمعی یاد می‌گیرند؟
- مدیریت تعارض و عدم قطعیت (Handling Conflict and Uncertainty): وقتی عوامل اطلاعات یا اهداف متناقضی دارند چه اتفاقی می‌افتد؟ سیستم چگونه عدم قطعیت یا رویدادهای غیرمنتظره را مدیریت می‌کند؟
پیمایش موفقیت‌آمیز این چالش‌ها برای ایجاد راه‌حل‌های چندعاملی قوی و کارآمد ضروری است. این سیستم‌ها به ویژه برای حوزه‌هایی که با توزیع (جغرافیایی یا عملکردی)، پیچیدگی، پویایی و نیاز به تخصص مشخص می‌شوند، مناسب هستند. از مدیریت شبکه‌های لجستیک پیچیده و بهینه‌سازی شبکه‌های انرژی توزیع‌شده گرفته تا شبیه‌سازی پدیده‌های اجتماعی یا اقتصادی پیچیده و هماهنگ‌سازی دفاع‌های امنیت سایبری پیشرفته، کاربردهای بالقوه گسترده و تحول‌آفرین هستند. توسعه چارچوب‌های مؤثر برای مدیریت این تعاملات برای باز کردن پتانسیل کامل هوش مصنوعی مشارکتی بسیار مهم است.
ابتکار NVIDIA: کارگاه تخصصی هوش مصنوعی چندعاملی
برای توانمندسازی جامعه فنی برای تسلط بر این مفاهیم پیشرفته، NVIDIA و AIM کارگاه NVIDIA Agentic AI Workshop: ‘From Scratch to Solution: Multi-Agent AI for Complex Tasks’ را ارائه می‌دهند. این رویداد به موقع و بسیار مرتبط برای ۳۰ آوریل ۲۰۲۵، ساعت ۴:۰۰ بعد از ظهر به وقت استاندارد هند (IST) برنامه‌ریزی شده است. این کارگاه به دقت به عنوان یک جلسه عملی طراحی شده است و فراتر از بحث‌های نظری رفته تا مهارت‌های عملی و تجربه پیاده‌سازی را ارائه دهد.
رهبری این بررسی عمیق بر عهده Shreyans Dhankhar، معمار ارشد راه‌حل در NVIDIA است. پیشینه گسترده او پایه ایده‌آلی را برای راهنمایی شرکت‌کنندگان در این قلمرو پیچیده فراهم می‌کند. هدف این کارگاه تجهیز شرکت‌کنندگان به تکنیک‌های پیشرفته ضروری برای کل چرخه عمر توسعه هوش مصنوعی چندعاملی است - از ملاحظات اولیه طراحی و انتخاب‌های معماری گرفته تا ظرافت‌های پیاده‌سازی با استفاده از ابزارهای پیشرفته، و در نهایت، فرآیند حیاتی بهینه‌سازی این چارچوب‌ها برای عملکرد، قابلیت اطمینان و کارایی در مقابله با وظایف پیچیده. این صرفاً یک مرور کلی نیست؛ بلکه یک تجربه فراگیر متمرکز بر ایجاد قابلیت‌های ملموس است.
تمرکز کارگاه: از مفاهیم بنیادی تا کاربرد عملی
دستور کار کارگاه به گونه‌ای ساختار یافته است که درک جامع و مجموعه مهارت‌های عملی را در ساخت و مدیریت سیستم‌های چندعاملی پیشرفته ارائه دهد. شرکت‌کنندگان به مکانیک‌های اصلی ساخت چارچوب‌های عاملی که قادر به مدیریت وظایف پیچیده و چند نوبتی هستند که نیاز به تعامل پایدار و مدیریت زمینه دارند، خواهند پرداخت. تأکید قابل توجهی بر ادغام ابزارهای خارجی خواهد بود - جنبه‌ای حیاتی از هوش مصنوعی عاملی مدرن، که به عوامل اجازه می‌دهد به اطلاعات بلادرنگ دسترسی پیدا کنند، محاسبات پیچیده انجام دهند یا با سایر سیستم‌های نرم‌افزاری تعامل داشته باشند.
علاوه بر این، این جلسه تکنیک‌هایی را برای تعریف و کنترل رفتار عامل بررسی خواهد کرد و به سمت ایجاد سیستم‌های هوش مصنوعی قابل پیش‌بینی‌تر، قابل اعتمادتر و همسوتر حرکت می‌کند. یک حوزه تمرکز کلیدی، توسعه عوامل هوش مصنوعی محاوره‌ای خواهد بود که قادر به پیمایش گفتگوهای پیچیده هستند. این شامل تسلط بر تکنیک‌های مکالمات چند نوبتی است، جایی که زمینه باید در طول تبادلات متعدد حفظ شود، و بررسی پیاده‌سازی تعاملات مبتنی بر پرسونا برای ایجاد تجربیات کاربری جذاب‌تر، واقعی‌تر و متناسب‌تر. هدف، ساخت عواملی است که نه تنها می‌توانند اطلاعات را پردازش کنند، بلکه به شیوه‌ای هوشمند و متناسب با زمینه در طول دوره‌های طولانی تعامل داشته باشند.
باز کردن نتایج کلیدی یادگیری و تکنیک‌های پیشرفته
شرکت‌کنندگان در کارگاه NVIDIA Agentic AI Workshop می‌توانند انتظار داشته باشند که در چندین حوزه حیاتی که لبه پیشرو توسعه سیستم‌های چندعاملی را تعریف می‌کنند، مهارت کسب کنند:
طراحی و پیاده‌سازی گردش‌های کاری محاوره‌ای چندعاملی: شرکت‌کنندگان الگوهای معماری و بهترین شیوه‌ها را برای ساختاردهی گردش‌های کاری که در آن چندین عامل برای رسیدگی به درخواست‌های پیچیده کاربر یا فرآیندهای تجاری همکاری می‌کنند، یاد خواهند گرفت. این شامل درک استراتژی‌های تخصیص وظیفه، پروتکل‌های ارتباطی بین عاملی و روش‌هایی برای هماهنگ‌سازی فعالیت‌های عامل برای افزایش کارایی عملیاتی کلی و ظرفیت حل مسئله بسیار فراتر از آنچه عوامل منفرد می‌توانند به دست آورند، می‌شود. تمرکز بر ساخت سیستم‌هایی خواهد بود که می‌توانند وابستگی‌های پیچیده و پردازش موازی ذاتی وظایف پیچیده را مدیریت کنند.
تسلط بر گفتگوی چند نوبتی و تعاملات مبتنی بر پرسونا: کارگاه به تکنیک‌های پیشرفته مورد نیاز برای ساخت عوامل محاوره‌ای که انسجام و زمینه را در طول تعاملات طولانی حفظ می‌کنند، خواهد پرداخت. این شامل استراتژی‌های مدیریت حالت، مکانیسم‌های ردیابی زمینه و روش‌هایی برای القای پرسوناهای متمایز و سازگار به عوامل است. تسلط بر این عناصر برای ارائه تجربیات کاربری که طبیعی، جذاب و واقعاً مفید به نظر می‌رسند، بسیار مهم است و فراتر از ربات‌های پاسخگوی ساده به دستیاران و همکاران دیجیتال پیشرفته‌تر حرکت می‌کند.
ادغام ابزارهای پیشرفته و قابلیت‌های شناختی: یک جزء اصلی هوش مصنوعی عاملی مدرن، توانایی تقویت عوامل با قابلیت‌های پیشرفته است. این جلسه ادغام ابزارهایی را که از خودبازتابی (self-reflection) پشتیبانی می‌کنند، پوشش می‌دهد و عوامل را قادر می‌سازد تا عملکرد و فرآیندهای استدلال خود را ارزیابی کنند. تکنیک‌هایی برای پیاده‌سازی حافظه بلندمدت و کوتاه‌مدت بررسی خواهد شد که به عوامل اجازه می‌دهد اطلاعات را در طول جلسات حفظ کنند و به دانش مرتبط به صورت پویا دسترسی پیدا کنند. علاوه بر این، نقش حیاتی قابلیت‌های انسان-در-حلقه (HITL - human-in-the-loop) مورد بررسی قرار خواهد گرفت و مکانیسم‌هایی برای نظارت، مداخله و بازخورد انسانی در گردش‌های کاری عامل هوش مصنوعی محاوره‌ای، تضمین ایمنی، همسویی و بهبود مستمر مورد بحث قرار خواهد گرفت.
کاوش استراتژی‌های پس‌پردازش برای خروجی‌های پالایش‌شده: تولید پاسخ اغلب تنها اولین قدم است. کارگاه استراتژی‌های مختلف پس‌پردازش (post-processing) را که برای پالایش خروجی‌های عوامل هوش مصنوعی محاوره‌ای طراحی شده‌اند، بررسی خواهد کرد. این شامل تکنیک‌هایی برای اعتبارسنجی اطلاعات، بهبود دقت واقعی، اطمینان از ارتباط با پرسش کاربر، فیلتر کردن محتوای نامناسب و تنظیم لحن و سبک پاسخ است. پس‌پردازش مؤثر برای افزایش کیفیت کلی، قابلیت اطمینان و قابل اعتماد بودن ارتباطات تولید شده توسط هوش مصنوعی حیاتی است.
ملاقات با راهنما: تخصصی که پل بین تحقیق و کاربرد است
این کارگاه توسط Shreyans Dhankhar، معمار ارشد راه‌حل NVIDIA، به صورت تخصصی هدایت خواهد شد. Shreyans دارای تجربه فراوانی است که بیش از یک دهه در خط مقدم پردازش زبان طبیعی (NLP)، یادگیری عمیق و حوزه به سرعت در حال پیشرفت هوش مصنوعی مولد را در بر می‌گیرد. دانش فنی عمیق او با یک پایه علمی قوی تکمیل می‌شود، او دارای مدرکی از موسسه معتبر علوم هند (IISc) بنگلور است، موسسه‌ای که به دلیل مشارکت‌هایش در تحقیقات علمی و مهندسی مشهور است.
آنچه Shreyans را به طور منحصر به فردی برای رهبری این مسترکلاس مناسب می‌کند، تمرکز اختصاصی او بر پر کردن شکاف بین تحقیقات نظری و کاربردهای عملی صنعتی است. او نه تنها درک دقیقی از اصول زیربنایی هوش مصنوعی عاملی دارد، بلکه از چالش‌ها و فرصت‌های دنیای واقعی مرتبط با استقرار این فناوری‌ها در محیط‌های سازمانی نیز آگاه است. شرکت‌کنندگان از بینش‌های او در مورد آخرین پیشرفت‌ها و ابزارهای NVIDIA که مبتنی بر تجربه عملی گسترده است، بهره‌مند خواهند شد. توانایی او در ترجمه مفاهیم پیچیده به استراتژی‌های عملی برای شرکت‌کنندگانی که به دنبال پیاده‌سازی این پارادایم‌های قدرتمند هوش مصنوعی هستند، بسیار ارزشمند خواهد بود.
چه کسانی بیشترین بهره را از این مسترکلاس خواهند برد؟
این کارگاه فشرده به طور خاص برای افراد و تیم‌هایی طراحی شده است که به طور فعال در توسعه و استقرار راه‌حل‌های پیشرفته هوش مصنوعی مشارکت دارند. شرکت‌کنندگان ایده‌آل عبارتند از:
- توسعه‌دهندگان و مهندسان: متخصصانی که دارای مهارت قوی در برنامه‌نویسی Python هستند و دانش بنیادی یا تجربه عملی با مفاهیم و مدل‌های هوش مصنوعی مولد دارند. ماهیت عملی کارگاه مستلزم توانایی درک و به طور بالقوه نوشتن کد مربوط به چارچوب‌های هوش مصنوعی است.
- تیم‌های سازمانی: گروه‌هایی که قصد طراحی، ساخت و استقرار راه‌حل‌های هوش مصنوعی عاملی را برای ساده‌سازی گردش‌های کاری پیچیده سازمانی دارند. این می‌تواند شامل تیم‌هایی باشد که بر اتوماسیون عملیات خدمات مشتری، بهینه‌سازی فرآیندهای داخلی، افزایش قابلیت‌های تجزیه و تحلیل داده‌ها یا توسعه محصولات و خدمات نوآورانه مبتنی بر هوش مصنوعی تمرکز دارند. کارگاه دانش معماری و پیاده‌سازی مورد نیاز برای سیستم‌های قوی در سطح سازمانی را فراهم می‌کند.
- نوآوران و متخصصان هوش مصنوعی: افرادی که به دنبال تجربه عملی مستقیم با مجموعه قدرتمند ابزارها و پلتفرم‌های NVIDIA برای توسعه هوش مصنوعی هستند. این شامل قرار گرفتن در معرض محیط‌هایی مانند پلتفرم NVIDIA AI Refinery است که فرصتی برای آزمایش با فناوری‌های پیشرفته و تسریع توسعه برنامه‌های کاربردی نوآورانه هوش مصنوعی با استفاده از رویکردهای چندعاملی را ارائه می‌دهد.
کارگاه سطح مشخصی از پیش‌زمینه فنی را فرض می‌کند تا اطمینان حاصل شود که محتوا می‌تواند به طور مؤثر به موضوعات پیشرفته و جزئیات پیاده‌سازی عملی بپردازد. این برای کسانی طراحی شده است که آماده‌اند فراتر از مفاهیم پایه هوش مصنوعی حرکت کنند و با پیچیدگی‌ها و پتانسیل سیستم‌های چندعاملی درگیر شوند.
آمادگی ضروری: پیش‌نیاز شرکت در کارگاه
برای اطمینان از یک تجربه عملی روان و پربار در طول کارگاه، شرکت‌کنندگان بالقوه باید یک مرحله آماده‌سازی حیاتی را تکمیل کنند. الزامی است که همه ثبت‌نام‌کنندگان قبل از پیوستن به جلسه، یک حساب کاربری در پلتفرم build.nvidia.com ایجاد کنند.نکته مهم این است که این حساب باید با استفاده از آدرس ایمیل رسمی کاری یا سازمانی شما ثبت شود.
این پیش‌نیاز احتمالاً برای تسهیل دسترسی به منابع ابری خاص NVIDIA، کیت‌های توسعه نرم‌افزار (SDK) یا محیط‌های از پیش پیکربندی شده‌ای که در طول تمرینات عملی کارگاه مورد استفاده قرار خواهند گرفت، در نظر گرفته شده است. داشتن حساب کاربری از قبل تنظیم شده از تأخیر جلوگیری می‌کند و به شرکت‌کنندگان اجازه می‌دهد بلافاصله با ابزارها و پلتفرم‌های ارائه شده توسط مربی درگیر شوند. لطفاً اطمینان حاصل کنید که این مرحله را خیلی قبل از تاریخ کارگاه در ۳۰ آوریل ۲۰۲۵ تکمیل کرده‌اید.
زمینه گسترده‌تر: چرا هوش مصنوعی عاملی توجه جهانی را به خود جلب می‌کند
تمرکز بر هوش مصنوعی عاملی صرفاً یک پیگیری آکادمیک نیست؛ بلکه منعکس‌کننده یک جهت استراتژیک قابل توجه در صنعت فناوری است که با پیشرفت‌های اخیر و تفسیرهای صنعتی تأکید شده است. همانطور که در کنفرانس NVIDIA GTC 2025 به طور برجسته مورد تأکید قرار گرفت، هوش مصنوعی عاملی به سرعت در حال ظهور به عنوان یک نیروی تحول‌آفرین با پتانسیل تغییر شکل کل صنایع است. توانایی سیستم‌های هوش مصنوعی برای مدیریت مستقل وظایف پیچیده و چند مرحله‌ای، در حال باز کردن کارایی‌ها و قابلیت‌های جدیدی است که قبلاً دست نیافتنی بودند.
نمونه‌ها در بخش‌های مختلف فراوان است. در خدمات مشتری، سیستم‌های عاملی فراتر از چت‌بات‌های ساده حرکت می‌کنند تا به سوالات پیچیده رسیدگی کنند، فرآیندهای حل چند مرحله‌ای را مدیریت کنند و حتی به طور فعال با مشتریان تعامل داشته باشند. در زمینه‌هایی مانند کشف دارو، هوش مصنوعی چندعاملی می‌تواند تعاملات مولکولی پیچیده را شبیه‌سازی کند، مجموعه داده‌های وسیع از منابع مختلف را تجزیه و تحلیل کند و گردش‌های کاری تحقیقاتی پیچیده را هماهنگ کند و سرعت نوآوری را به طور چشمگیری افزایش دهد.
تعهد NVIDIA به این حوزه با همکاری‌های استراتژیک آن با رهبران صنعت مانند Accenture و Meta بیشتر مشهود است. این مشارکت‌ها بر توسعه و استقرار سیستم‌های چندعاملی برای دستیابی به نتایج تجاری ملموس تمرکز دارند و کاربرد و ارزش واقعی این فناوری را در دنیای واقعی نشان می‌دهند. این همکاری‌ها نشان می‌دهند که چگونه چارچوب‌های پیشرفته هوش مصنوعی می‌توانند کارایی عملیاتی را افزایش دهند، نوآوری را تقویت کنند و مزایای رقابتی جدیدی ایجاد کنند. این کارگاه دروازه‌ای برای درک و بهره‌برداری از این روندهای قدرتمند فراهم می‌کند.
فرصتی چند تریلیون دلاری: بهره‌برداری از دوران هوش مصنوعی عاملی
تأثیر بالقوه هوش مصنوعی عاملی بسیار فراتر از قابلیت‌های فنی است؛ این یک فرصت اقتصادی قابل توجه را نشان می‌دهد. جنسن هوانگ، مدیرعامل NVIDIA، ظهور عوامل هوش مصنوعی را به عنوان یک ‘فرصت چند تریلیون دلاری’ بالقوه توصیف کرده است. این ارزیابی منعکس‌کننده پتانسیل تحول‌آفرین سیستم‌های خودمختار برای اتوماسیون کارهای دانشی پیچیده، بهینه‌سازی فرآیندهای پیچیده و ایجاد بازارهای و خدمات کاملاً جدید در تقریباً هر بخش از اقتصاد جهانی است.
از اتوماسیون تحلیل‌های مالی پیشرفته و مدیریت زنجیره‌های تأمین پیچیده گرفته تا شخصی‌سازی آموزش و امکان‌پذیر ساختن اشکال جدیدی از کشف علمی، دامنه بسیار گسترده است. توانایی ساخت، استقرار و مدیریت سیستم‌های چندعاملی مؤثر به سرعت در حال تبدیل شدن به یک مجموعه مهارت حیاتی برای توسعه‌دهندگان، مهندسان و رهبران فناوری است.
این مسترکلاس که برای ۳۰ آوریل ۲۰۲۵، ساعت ۴:۰۰ بعد از ظهر به وقت استاندارد هند (IST) برنامه‌ریزی شده است، مسیری متمرکز و عملی را به این حوزه هیجان‌انگیز ارائه می‌دهد. این دعوتی است برای کسب ابزارها، چارچوب‌ها و درک لازم برای پیمایش و مشارکت در آینده هوش مصنوعی. با شرکت در این کارگاه، شرکت‌کنندگان می‌توانند مهارت‌های خود را ارتقا دهند، با متخصصان ارتباط برقرار کنند و به جامعه رو به رشدی بپیوندند که به طور فعال مرزهای آنچه سیستم‌های خودمختار می‌توانند به دست آورند را بازتعریف می‌کنند. این فرصتی است تا مستقیماً از تخصص NVIDIA بیاموزید و خود یا سازمان خود را در خط مقدم دوران هوش مصنوعی عاملی قرار دهید. فرصت کسب تجربه عملی با فناوری‌هایی که فردا را شکل می‌دهند را از دست ندهید.