NVIDIA के साथ मल्टी-एजेंट सिस्टम में गहन अंतर्दृष्टि

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का परिदृश्य एक गहरे परिवर्तन से गुज़र रहा है। जबकि foundational models और large language systems ने उल्लेखनीय क्षमताएं प्रदर्शित की हैं, अगली सीमा कई AI इकाइयों की शक्ति का उपयोग करने में निहित है जो मिलकर काम करती हैं। यह उभरता हुआ प्रतिमान, जिसे अक्सर agentic AI कहा जाता है और multi-agent systems के माध्यम से साकार किया जाता है, विभिन्न उद्योगों में स्वचालन, समस्या-समाधान परिष्कार और परिचालन दक्षता के अभूतपूर्व स्तरों को अनलॉक करने का वादा करता है। इस तेजी से विकसित हो रहे डोमेन में विशेषज्ञता की महत्वपूर्ण आवश्यकता को पहचानते हुए, NVIDIA, AIM के सहयोग से, डेवलपर्स और AI चिकित्सकों को इन उन्नत प्रणालियों के निर्माण और तैनाती के लिए आवश्यक कौशल से लैस करने के लिए डिज़ाइन की गई एक विशेष कार्यशाला की पेशकश कर रहा है। यह गहन सत्र सैद्धांतिक समझ से परे जाने और भविष्य को आकार देने वाले इंटेलिजेंट फ्रेमवर्क के निर्माण में व्यावहारिक, हाथों-हाथ अनुभव प्राप्त करने का एक अनूठा अवसर प्रस्तुत करता है।

एजेंटिक AI का उदय: एकल मॉडल से परे

वर्षों से, AI विकास में ध्यान काफी हद तक तेजी से शक्तिशाली मोनोलिथिक मॉडल बनाने पर केंद्रित रहा है। ये सिस्टम विशिष्ट कार्यों में उत्कृष्टता प्राप्त करते हैं, भाषा अनुवाद से लेकर छवि निर्माण तक। हालाँकि, वास्तव में जटिल, बहुआयामी समस्याओं से निपटने के लिए अक्सर एक से अधिक इंटेलिजेंट इकाई की आवश्यकता होती है। Agentic AI एक महत्वपूर्ण वैचारिक बदलाव का प्रतिनिधित्व करता है। यह कई स्वायत्त एजेंटों से बनी प्रणालियों की कल्पना करता है, जिनमें से प्रत्येक में संभावित रूप से अद्वितीय कौशल, ज्ञान या दृष्टिकोण होते हैं। इन एजेंटों को केवल जानकारी संसाधित करने या आदेश निष्पादित करने के लिए डिज़ाइन नहीं किया गया है, बल्कि जटिल, बहु-चरणीय वर्कफ़्लो को स्वायत्त रूप से तर्क करने, योजना बनाने और निष्पादित करने के लिए डिज़ाइन किया गया है।

एक ऐसे परिदृश्य की कल्पना करें जिसमें बाजार विश्लेषण, प्रतियोगी अनुसंधान, रणनीतिक योजना और सामग्री निर्माण की आवश्यकता हो। एक एकल AI मॉडल विविध आवश्यकताओं और इसमें शामिल जटिल निर्भरताओं को प्रबंधित करने के लिए संघर्ष कर सकता है। हालाँकि, एक एजेंटिक सिस्टम विशेष एजेंटों को तैनात कर सकता है: एक बाजार डेटा इकट्ठा करने और विश्लेषण करने के लिए, दूसरा प्रतियोगी गतिविधियों की निगरानी करने के लिए, तीसरा निष्कर्षों के आधार पर रणनीतिक सिफारिशें तैयार करने के लिए, और चौथा रिपोर्ट या मार्केटिंग सामग्री का मसौदा तैयार करने के लिए। मुख्य ताकत उनकी सहयोग करने, संचार करने और एक सामान्य उद्देश्य को प्राप्त करने के लिए अपने कार्यों का समन्वय करने की क्षमता में निहित है, जो एक अत्यधिक प्रभावी मानव टीम की गतिशीलता को दर्शाता है। वितरित बुद्धिमत्ता की ओर यह कदम वास्तविक दुनिया की चुनौतियों का समाधान करने में अधिक लचीलापन, लचीलापन और अनुकूलनशीलता की अनुमति देता है जो अक्सर सरल, रैखिक समाधानों को धता बताती हैं। एकल-मॉडल AI से मल्टी-एजेंट सिस्टम में संक्रमण एक महत्वपूर्ण क्षण है, जिसके लिए डिजाइन, कार्यान्वयन और अनुकूलन के लिए नए दृष्टिकोण की आवश्यकता है।

सामूहिक बुद्धिमत्ता का उपयोग: मल्टी-एजेंट फ्रेमवर्क की शक्ति

Multi-agent systems (MAS) कम्प्यूटेशनल फ्रेमवर्क हैं जिनमें कई इंटरैक्टिंग इंटेलिजेंट एजेंट रहते हैं। जटिलता केवल व्यक्तिगत एजेंटों की क्षमताओं से ही नहीं, बल्कि अधिक महत्वपूर्ण रूप से, उनकी अंतःक्रियाओं से उत्पन्न होती है। प्रभावी MAS बनाने में कई प्रमुख चुनौतियों का समाधान करना शामिल है:

1. कार्य अपघटन (Task Decomposition): एक जटिल व्यापक लक्ष्य को व्यक्तिगत एजेंटों या एजेंटों की टीमों के लिए उपयुक्त प्रबंधनीय उप-कार्यों में कैसे तोड़ा जा सकता है?
2. एजेंट विशेषज्ञता (Agent Specialization): क्या एजेंट सजातीय होने चाहिए, या क्या उनके पास विशेष कौशल और ज्ञान के आधार होने चाहिए? भूमिकाएँ कैसे सौंपी जाती हैं?
3. संचार प्रोटोकॉल (Communication Protocols): एजेंट एक-दूसरे से जानकारी का आदान-प्रदान करने, आंशिक परिणाम साझा करने या सहायता का अनुरोध करने के लिए किस भाषा या प्रोटोकॉल का उपयोग करेंगे?
4. समन्वय तंत्र (Coordination Mechanisms): लक्ष्य की ओर सुसंगत प्रगति सुनिश्चित करने के लिए कई एजेंटों के कार्यों को कैसे सिंक्रनाइज़ किया जाएगा? इसमें बातचीत, आम सहमति-निर्माण, या केंद्रीकृत योजना जैसी रणनीतियाँ शामिल हो सकती हैं।
5. ज्ञान साझाकरण और प्रबंधन (Knowledge Sharing and Management): सिस्टम में जानकारी कैसे वितरित और बनाए रखी जाती है? एजेंट एक-दूसरे से या सामूहिक अनुभव से कैसे सीखते हैं?
6. संघर्ष और अनिश्चितता से निपटना (Handling Conflict and Uncertainty): क्या होता है जब एजेंटों के पास परस्पर विरोधी जानकारी या उद्देश्य होते हैं? सिस्टम अनिश्चितता या अप्रत्याशित घटनाओं का प्रबंधन कैसे करता है?

मजबूत और कुशल मल्टी-एजेंट समाधान बनाने के लिए इन चुनौतियों का सफलतापूर्वक सामना करना आवश्यक है। ये सिस्टम विशेष रूप से वितरण (भौगोलिक या कार्यात्मक रूप से), जटिलता, गतिशीलता और विशेष विशेषज्ञता की आवश्यकता वाले डोमेन के लिए उपयुक्त हैं। जटिल लॉजिस्टिक्स नेटवर्क के प्रबंधन और वितरित ऊर्जा ग्रिड के अनुकूलन से लेकर जटिल सामाजिक या आर्थिक घटनाओं का अनुकरण करने और परिष्कृत साइबर सुरक्षा सुरक्षा को व्यवस्थित करने तक, संभावित अनुप्रयोग विशाल और परिवर्तनकारी हैं। इन अंतःक्रियाओं को प्रबंधित करने के लिए प्रभावी फ्रेमवर्क का विकास सहयोगी AI की पूरी क्षमता को अनलॉक करने के लिए सर्वोपरि है।

NVIDIA की पहल: मल्टी-एजेंट AI पर विशेषज्ञ-नेतृत्व वाली कार्यशाला

तकनीकी समुदाय को इन उन्नत अवधारणाओं में महारत हासिल करने के लिए सशक्त बनाने के लिए, NVIDIA और AIM NVIDIA Agentic AI Workshop: ‘From Scratch to Solution: Multi-Agent AI for Complex Tasks’ प्रस्तुत कर रहे हैं। यह सामयिक और अत्यधिक प्रासंगिक कार्यक्रम 30 अप्रैल, 2025 को शाम 4:00 बजे IST से शुरू होने वाला है। इसे सावधानीपूर्वक एक व्यावहारिक सत्र के रूप में डिज़ाइन किया गया है, जो सैद्धांतिक चर्चाओं से परे व्यावहारिक कौशल और कार्यान्वयन अनुभव प्रदान करता है।

इस गहन गोता का नेतृत्व Shreyans Dhankhar कर रहे हैं, जो NVIDIA में एक Senior Solution Architect हैं। उनकी व्यापक पृष्ठभूमि प्रतिभागियों को इस जटिल क्षेत्र में मार्गदर्शन करने के लिए आदर्श आधार प्रदान करती है। कार्यशाला का उद्देश्य उपस्थित लोगों को मल्टी-एजेंट AI विकास के पूरे जीवनचक्र के लिए आवश्यक परिष्कृत तकनीकों से लैस करना है - प्रारंभिक डिजाइन विचारों और वास्तुशिल्प विकल्पों से लेकर अत्याधुनिक उपकरणों का उपयोग करके कार्यान्वयन की बारीकियों तक, और अंत में, जटिल असाइनमेंट से निपटने में प्रदर्शन, विश्वसनीयता और दक्षता के लिए इन फ्रेमवर्क को अनुकूलित करने की महत्वपूर्ण प्रक्रिया। यह केवल एक सिंहावलोकन नहीं है; यह मूर्त क्षमताओं के निर्माण पर केंद्रित एक गहन अनुभव है।

कार्यशाला का फोकस: मूलभूत अवधारणाओं से व्यावहारिक अनुप्रयोग तक

कार्यशाला का एजेंडा परिष्कृत मल्टी-एजेंट सिस्टम के निर्माण और प्रबंधन में व्यापक समझ और व्यावहारिक कौशल सेट प्रदान करने के लिए संरचित है। प्रतिभागी जटिल, मल्टी-टर्न कार्यों को संभालने में सक्षम एजेंट फ्रेमवर्क के निर्माण के मुख्य यांत्रिकी में तल्लीन होंगे, जिनके लिए निरंतर बातचीत और संदर्भ प्रबंधन की आवश्यकता होती है। बाहरी उपकरणों को एकीकृत करने पर एक महत्वपूर्ण जोर दिया जाएगा - आधुनिक एजेंटिक AI का एक महत्वपूर्ण पहलू, जो एजेंटों को वास्तविक समय की जानकारी तक पहुंचने, जटिल गणना करने या अन्य सॉफ्टवेयर सिस्टम के साथ बातचीत करने की अनुमति देता है।

इसके अलावा, सत्र एजेंट व्यवहार को परिभाषित करने और नियंत्रित करने के लिए तकनीकों का पता लगाएगा, जिससे अधिक अनुमानित, विश्वसनीय और संरेखित AI सिस्टम बनाने की दिशा में आगे बढ़ा जा सकेगा। एक प्रमुख फोकस क्षेत्र जटिल संवादों को नेविगेट करने में सक्षम संवादी AI एजेंटों का विकास होगा। इसमें मल्टी-टर्न वार्तालापों के लिए तकनीकों में महारत हासिल करना शामिल है, जहां कई एक्सचेंजों में संदर्भ बनाए रखा जाना चाहिए, और अधिक आकर्षक, यथार्थवादी और अनुरूप उपयोगकर्ता अनुभव बनाने के लिए व्यक्तित्व-आधारित इंटरैक्शन के कार्यान्वयन की खोज करना शामिल है। लक्ष्य ऐसे एजेंट बनाना है जो न केवल जानकारी संसाधित कर सकें बल्कि विस्तारित अवधि में बुद्धिमान और प्रासंगिक रूप से उपयुक्त तरीके से बातचीत कर सकें।

मुख्य सीखने के परिणामों और उन्नत तकनीकों को खोलना

NVIDIA Agentic AI Workshop के उपस्थित लोग कई महत्वपूर्ण क्षेत्रों में दक्षता हासिल करने की उम्मीद कर सकते हैं जो मल्टी-एजेंट सिस्टम विकास के अत्याधुनिक को परिभाषित करते हैं:

• मल्टी-एजेंट संवादी वर्कफ़्लो का डिज़ाइन और कार्यान्वयन: प्रतिभागी उन वर्कफ़्लो को संरचित करने के लिए वास्तुशिल्प पैटर्न और सर्वोत्तम अभ्यास सीखेंगे जहाँ कई एजेंट जटिल उपयोगकर्ता अनुरोधों या व्यावसायिक प्रक्रियाओं को संभालने के लिए सहयोग करते हैं। इसमें कार्य आवंटन रणनीतियों, अंतर-एजेंट संचार प्रोटोकॉल और समग्र परिचालन दक्षता और समस्या-समाधान क्षमता को बढ़ाने के लिए एजेंट गतिविधियों को व्यवस्थित करने के तरीकों को समझना शामिल है, जो एकल एजेंटों द्वारा प्राप्त किए जा सकने वाले से कहीं अधिक है। फोकस उन प्रणालियों के निर्माण पर होगा जो जटिल कार्यों में निहित जटिल निर्भरताओं और समानांतर प्रसंस्करण का प्रबंधन कर सकती हैं।

• मल्टी-टर्न डायलॉग और व्यक्तित्व-संचालित इंटरैक्शन में महारत हासिल करना: कार्यशाला उन परिष्कृत तकनीकों में तल्लीन होगी जो विस्तारित इंटरैक्शन पर सुसंगतता और संदर्भ बनाए रखने वाले संवादी एजेंट बनाने के लिए आवश्यक हैं। इसमें स्थिति प्रबंधन रणनीतियाँ, संदर्भ ट्रैकिंग तंत्र और एजेंटों को विशिष्ट, सुसंगत व्यक्तित्व प्रदान करने के तरीके शामिल हैं। इन तत्वों में महारत हासिल करना उन उपयोगकर्ता अनुभवों को वितरित करने के लिए महत्वपूर्ण है जो प्राकृतिक, आकर्षक और वास्तव में सहायक महसूस करते हैं, सरल प्रश्न-उत्तर बॉट से परे अधिक परिष्कृत डिजिटल सहायकों और सहयोगियों की ओर बढ़ते हैं।

• उन्नत उपकरण और संज्ञानात्मक क्षमताओं को एकीकृत करना: आधुनिक एजेंटिक AI का एक मुख्य घटक उन्नत कार्यात्मकताओं के साथ एजेंटों को बढ़ाने की क्षमता है। सत्र उन उपकरणों के एकीकरण को कवर करेगा जो आत्म-चिंतन का समर्थन करते हैं, जिससे एजेंट अपने स्वयं के प्रदर्शन और तर्क प्रक्रियाओं का मूल्यांकन करने में सक्षम होते हैं। दीर्घकालिक और अल्पकालिक मेमोरी दोनों को लागू करने के लिए तकनीकों का पता लगाया जाएगा, जिससे एजेंट सत्रों में जानकारी बनाए रख सकें और प्रासंगिक ज्ञान को गतिशील रूप से एक्सेस कर सकें। इसके अलावा, human-in-the-loop (HITL) क्षमताओं की महत्वपूर्ण भूमिका को संबोधित किया जाएगा, जिसमें संवादी AI एजेंट वर्कफ़्लो के भीतर मानव निरीक्षण, हस्तक्षेप और प्रतिक्रिया के लिए तंत्र पर चर्चा की जाएगी, जिससे सुरक्षा, संरेखण और निरंतर सुधार सुनिश्चित हो सके।

• परिष्कृत आउटपुट के लिए पोस्ट-प्रोसेसिंग रणनीतियों की खोज: प्रतिक्रिया उत्पन्न करना अक्सर केवल पहला कदम होता है। कार्यशाला संवादी AI एजेंटों के आउटपुट को परिष्कृत करने के लिए डिज़ाइन की गई विभिन्न पोस्ट-प्रोसेसिंग रणनीतियों की जांच करेगी। इसमें जानकारी को मान्य करने, तथ्यात्मक सटीकता में सुधार करने, उपयोगकर्ता के प्रश्न के लिए प्रासंगिकता सुनिश्चित करने, अनुचित सामग्री को फ़िल्टर करने और प्रतिक्रिया के स्वर और शैली को अनुकूलित करने की तकनीकें शामिल हैं। प्रभावी पोस्ट-प्रोसेसिंग AI-जनित संचार की समग्र गुणवत्ता, विश्वसनीयता और भरोसेमंदता को बढ़ाने के लिए महत्वपूर्ण है।

गाइड से मिलें: अनुसंधान और अनुप्रयोग को जोड़ने वाली विशेषज्ञता

कार्यशाला का विशेषज्ञ मार्गदर्शन Shreyans Dhankhar द्वारा किया जाएगा, जो NVIDIA के Senior Solution Architect हैं। श्रेयंस एक दशक से अधिक का अनुभव लेकर आए हैं, जो प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (NLP), डीप लर्निंग और जनरेटिव AI के तेजी से बढ़ते क्षेत्र में सबसे आगे हैं। उनके गहरे तकनीकी ज्ञान को एक मजबूत अकादमिक नींव द्वारा पूरक किया गया है, जो प्रतिष्ठित Indian Institute of Science (IISc) Bengaluru से डिग्री रखते हैं, जो विज्ञान और इंजीनियरिंग अनुसंधान में अपने योगदान के लिए प्रसिद्ध संस्थान है।

जो बात श्रेयंस को इस मास्टरक्लास का नेतृत्व करने के लिए विशिष्ट रूप से स्थापित करती है, वह है सैद्धांतिक अनुसंधान और व्यावहारिक औद्योगिक अनुप्रयोगों के बीच की खाई को पाटने पर उनका समर्पित ध्यान। उनके पास न केवल एजेंटिक AI के अंतर्निहित सिद्धांतों की गहरी समझ है, बल्कि एंटरप्राइज़ वातावरण में इन तकनीकों को तैनात करने से जुड़ी वास्तविक दुनिया की चुनौतियों और अवसरों की भी गहरी समझ है। उपस्थित लोग NVIDIA की नवीनतम प्रगति और उपकरणों में उनकी अंतर्दृष्टि से लाभान्वित होंगे, जो व्यापक व्यावहारिक अनुभव पर आधारित है। जटिल अवधारणाओं को कार्रवाई योग्य रणनीतियों में अनुवाद करने की उनकी क्षमता उन प्रतिभागियों के लिए अमूल्य होगी जो इन शक्तिशाली AI प्रतिमानों को लागू करना चाहते हैं।

इस मास्टरक्लास से किसे सबसे अधिक लाभ होगा?

यह गहन कार्यशाला विशेष रूप से अत्याधुनिक AI समाधानों के विकास और परिनियोजन में सक्रिय रूप से शामिल व्यक्तियों और टीमों के लिए तैयार की गई है। आदर्श प्रतिभागियों में शामिल हैं:

• डेवलपर्स और इंजीनियर्स: पेशेवर जिनके पास Python प्रोग्रामिंग में ठोस दक्षता है और generative AI अवधारणाओं और मॉडलों के साथ मूलभूत ज्ञान या व्यावहारिक अनुभव है। कार्यशाला की व्यावहारिक प्रकृति के लिए AI फ्रेमवर्क से संबंधित कोड को समझने और संभावित रूप से लिखने की क्षमता की आवश्यकता होती है।
• एंटरप्राइज टीमें: जटिल एंटरप्राइज वर्कफ़्लो को सुव्यवस्थित करने के लिए agentic AI समाधान डिजाइन, निर्माण और परिनियोजित करने का लक्ष्य रखने वाले समूह। इसमें ग्राहक सेवा संचालन को स्वचालित करने, आंतरिक प्रक्रियाओं को अनुकूलित करने, डेटा विश्लेषण क्षमताओं को बढ़ाने, या उपन्यास AI-संचालित उत्पादों और सेवाओं को विकसित करने पर केंद्रित टीमें शामिल हो सकती हैं। कार्यशाला मजबूत एंटरप्राइज-ग्रेड सिस्टम के लिए आवश्यक वास्तुशिल्प और कार्यान्वयन ज्ञान प्रदान करती है।
• AI इनोवेटर्स और प्रैक्टिशनर्स: AI विकास के लिए NVIDIA के शक्तिशाली टूल और प्लेटफ़ॉर्म के सुइट के साथ प्रत्यक्ष, व्यावहारिक अनुभव चाहने वाले व्यक्ति। इसमें NVIDIA AI Refinery platform जैसे वातावरणों का अनुभव शामिल है, जो अत्याधुनिक तकनीकों के साथ प्रयोग करने और मल्टी-एजेंट दृष्टिकोण का लाभ उठाने वाले अभिनव AI अनुप्रयोगों के विकास में तेजी लाने का अवसर प्रदान करता है।

कार्यशाला एक निश्चित स्तर की तकनीकी पृष्ठभूमि मानती है, यह सुनिश्चित करते हुए कि सामग्री उन्नत विषयों और व्यावहारिक कार्यान्वयन विवरणों में प्रभावी ढंग से तल्लीन कर सकती है। यह उन लोगों के लिए डिज़ाइन किया गया है जो बुनियादी AI अवधारणाओं से आगे बढ़ने और मल्टी-एजेंट सिस्टम की जटिलताओं और क्षमता के साथ जुड़ने के लिए तैयार हैं।

आवश्यक तैयारी: भागीदारी के लिए पूर्वापेक्षा

कार्यशाला के दौरान एक सहज और उत्पादक व्यावहारिक अनुभव सुनिश्चित करने के लिए, संभावित उपस्थित लोगों को एक महत्वपूर्ण तैयारी कदम पूरा करना होगा। सभी पंजीयकों के लिए सत्र में शामिल होने से पहले build.nvidia.com प्लेटफॉर्म पर एक खाता बनाना अनिवार्य है। महत्वपूर्ण रूप से, यह खाता आपके आधिकारिक कार्य या संगठनात्मक ईमेल पते का उपयोग करके पंजीकृत होना चाहिए।

यह पूर्वापेक्षा संभवतः विशिष्ट NVIDIA क्लाउड संसाधनों, सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट किट (SDKs), या पूर्व-कॉन्फ़िगर किए गए वातावरणों तक पहुंच की सुविधा के लिए है जिनका उपयोग कार्यशाला के व्यावहारिक अभ्यासों के दौरान किया जाएगा। खाते को पहले से सेट करने से देरी से बचा जा सकेगा और प्रतिभागियों को प्रशिक्षक द्वारा प्रदर्शित उपकरणों और प्लेटफार्मों के साथ तुरंत जुड़ने की अनुमति मिलेगी। कृपया सुनिश्चित करें कि यह चरण कार्यशाला की तारीख 30 अप्रैल, 2025 से काफी पहले पूरा हो गया है।

व्यापक संदर्भ: एजेंटिक AI वैश्विक ध्यान क्यों आकर्षित करता है

एजेंटिक AI पर ध्यान केवल एक अकादमिक खोज नहीं है; यह प्रौद्योगिकी उद्योग के भीतर एक महत्वपूर्ण रणनीतिक दिशा को दर्शाता है, जिसे हालिया प्रगति और उद्योग कमेंट्री द्वारा रेखांकित किया गया है। जैसा कि NVIDIA GTC 2025 सम्मेलन के दौरान प्रमुखता से उजागर किया गया था, एजेंटिक AI तेजी से एक परिवर्तनकारी शक्ति के रूप में उभर रहा है जिसमें संपूर्ण उद्योगों को फिर से आकार देने की क्षमता है। जटिल, बहु-चरणीय कार्यों को स्वायत्त रूप से संभालने के लिए AI सिस्टम की क्षमता नई दक्षताओं और क्षमताओं को अनलॉक कर रही है जो पहले अप्राप्य थीं।

विभिन्न क्षेत्रों में उदाहरण प्रचुर मात्रा में हैं। ग्राहक सेवा में, एजेंटिक सिस्टम सरल चैटबॉट से आगे बढ़कर जटिल पूछताछ को संभालने, बहु-चरणीय समाधान प्रक्रियाओं का प्रबंधन करने और यहां तक कि सक्रिय रूप से ग्राहकों को संलग्न करने के लिए आगे बढ़ रहे हैं। दवा खोज जैसे क्षेत्रों में, मल्टी-एजेंट AI जटिल आणविक अंतःक्रियाओं का अनुकरण कर सकता है, भिन्न स्रोतों से विशाल डेटासेट का विश्लेषण कर सकता है, और जटिल अनुसंधान वर्कफ़्लो का समन्वय कर सकता है, जिससे नवाचार की गति नाटकीय रूप से तेज हो सकती है।

इस क्षेत्र में NVIDIA की प्रतिबद्धता Accenture और Meta जैसे उद्योग के नेताओं के साथ इसके रणनीतिक सहयोग से और प्रमाणित होती है। ये साझेदारियाँ मूर्त व्यावसायिक परिणाम लाने के लिए मल्टी-एजेंट सिस्टम के विकास और परिनियोजन पर ध्यान केंद्रित करती हैं, जो इस तकनीक की वास्तविक दुनिया की प्रयोज्यता और मूल्य को प्रदर्शित करती हैं। ये सहयोग दर्शाते हैं कि कैसे परिष्कृत AI फ्रेमवर्क परिचालन दक्षता बढ़ा सकते हैं, नवाचार को बढ़ावा दे सकते हैं और नए प्रतिस्पर्धी लाभ पैदा कर सकते हैं। कार्यशाला इन शक्तिशाली प्रवृत्तियों को समझने और उनका लाभ उठाने का प्रवेश द्वार प्रदान करती है।

एक मल्टी-ट्रिलियन-डॉलर अवसर: एजेंटिक AI युग को अपनाना

एजेंटिक AI का संभावित प्रभाव तकनीकी क्षमताओं से कहीं आगे तक फैला हुआ है; यह एक महत्वपूर्ण आर्थिक अवसर का प्रतिनिधित्व करता है। NVIDIA के CEO Jensen Huang ने AI एजेंटों के उदय को संभावित ‘मल्टी-ट्रिलियन-डॉलर अवसर’ के रूप में वर्णित किया है। यह आकलन जटिल ज्ञान कार्य को स्वचालित करने, जटिल प्रक्रियाओं को अनुकूलित करने और वैश्विक अर्थव्यवस्था के लगभग हर क्षेत्र में पूरी तरह से नए बाजार और सेवाएं बनाने के लिए स्वायत्त प्रणालियों की परिवर्तनकारी क्षमता को दर्शाता है।

परिष्कृत वित्तीय विश्लेषण को स्वचालित करने और जटिल आपूर्ति श्रृंखलाओं के प्रबंधन से लेकर शिक्षा को निजीकृत करने और वैज्ञानिक खोज के नए रूपों को सक्षम करने तक, दायरा बहुत बड़ा है। प्रभावी मल्टी-एजेंट सिस्टम बनाने, तैनात करने और प्रबंधित करने की क्षमता डेवलपर्स, इंजीनियरों और प्रौद्योगिकी नेताओं के लिए तेजी से एक महत्वपूर्ण कौशल सेट बन रही है।

यह मास्टरक्लास, 30 अप्रैल, 2025 को शाम 4:00 बजे IST के लिए निर्धारित है, इस रोमांचक डोमेन में एक केंद्रित और व्यावहारिक मार्ग प्रदान करता है। यह आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के भविष्य को नेविगेट करने और उसमें योगदान करने के लिए आवश्यक उपकरण, फ्रेमवर्क और समझ हासिल करने का निमंत्रण है। भाग लेकर, उपस्थित लोग अपने कौशल को बढ़ा सकते हैं, विशेषज्ञों से जुड़ सकते हैं, और एक बढ़ते समुदाय में शामिल हो सकते हैं जो सक्रिय रूप से स्वायत्त सिस्टम क्या हासिल कर सकते हैं की सीमाओं को फिर से परिभाषित कर रहा है। यह सीधे NVIDIA की विशेषज्ञता से सीखने और खुद को या अपने संगठन को एजेंटिक AI युग के मोर्चे पर स्थापित करने का एक मौका है। कल को आकार देने वाली तकनीकों के साथ व्यावहारिक अनुभव प्राप्त करने का अवसर न चूकें।