NVIDIA ਨਾਲ ਮਲਟੀ-ਏਜੰਟ ਸਿਸਟਮ: AI ਦੀ ਅਗਲੀ ਲਹਿਰ

ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਦਾ ਲੈਂਡਸਕੇਪ ਇੱਕ ਡੂੰਘੇ ਬਦਲਾਅ ਵਿੱਚੋਂ ਗੁਜ਼ਰ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਕਿ ਬੁਨਿਆਦੀ ਮਾਡਲਾਂ ਅਤੇ ਵੱਡੇ ਭਾਸ਼ਾਈ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਨੇ ਕਮਾਲ ਦੀਆਂ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਦਾ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕੀਤਾ ਹੈ, ਅਗਲਾ ਪੜਾਅ ਕਈ AI ਇਕਾਈਆਂ ਦੀ ਸ਼ਕਤੀ ਨੂੰ ਇਕੱਠੇ ਕੰਮ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਵਰਤਣਾ ਹੈ। ਇਹ ਉੱਭਰਦਾ ਪੈਰਾਡਾਈਮ, ਜਿਸਨੂੰ ਅਕਸਰ ਏਜੰਟਿਕ AI ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਮਲਟੀ-ਏਜੰਟ ਸਿਸਟਮਾਂ ਰਾਹੀਂ ਸਾਕਾਰ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਵੱਖ-ਵੱਖ ਉਦਯੋਗਾਂ ਵਿੱਚ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ, ਸਮੱਸਿਆ-ਹੱਲ ਕਰਨ ਦੀ ਸੂਝ-ਬੂਝ, ਅਤੇ ਸੰਚਾਲਨ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਦੇ ਬੇਮਿਸਾਲ ਪੱਧਰਾਂ ਨੂੰ ਅਨਲੌਕ ਕਰਨ ਦਾ ਵਾਅਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਵਿਕਸਤ ਹੋ ਰਹੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਮੁਹਾਰਤ ਦੀ ਨਾਜ਼ੁਕ ਲੋੜ ਨੂੰ ਪਛਾਣਦੇ ਹੋਏ, NVIDIA, AIM ਦੇ ਸਹਿਯੋਗ ਨਾਲ, ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਅਤੇ AI ਪ੍ਰੈਕਟੀਸ਼ਨਰਾਂ ਨੂੰ ਇਹਨਾਂ ਉੱਨਤ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੇ ਹੁਨਰਾਂ ਨਾਲ ਲੈਸ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਵਰਕਸ਼ਾਪ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਇਹ ਤੀਬਰ ਸੈਸ਼ਨ ਸਿਧਾਂਤਕ ਸਮਝ ਤੋਂ ਪਰੇ ਜਾਣ ਅਤੇ ਭਵਿੱਖ ਨੂੰ ਆਕਾਰ ਦੇਣ ਵਾਲੇ ਬੁੱਧੀਮਾਨ ਢਾਂਚੇ ਦੇ ਨਿਰਮਾਣ ਵਿੱਚ ਵਿਹਾਰਕ, ਹੱਥੀਂ ਅਨੁਭਵ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਦਾ ਇੱਕ ਵਿਲੱਖਣ ਮੌਕਾ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ।

ਏਜੰਟਿਕ AI ਦਾ ਉਦੈ: ਸਿੰਗਲ ਮਾਡਲਾਂ ਤੋਂ ਪਰੇ

ਸਾਲਾਂ ਤੋਂ, AI ਵਿਕਾਸ ਵਿੱਚ ਧਿਆਨ ਮੁੱਖ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਮੋਨੋਲਿਥਿਕ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ‘ਤੇ ਕੇਂਦਰਿਤ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਇਹ ਸਿਸਟਮ ਭਾਸ਼ਾ ਅਨੁਵਾਦ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਚਿੱਤਰ ਉਤਪਾਦਨ ਤੱਕ, ਖਾਸ ਕੰਮਾਂ ਵਿੱਚ ਉੱਤਮ ਹਨ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਸੱਚਮੁੱਚ ਗੁੰਝਲਦਾਰ, ਬਹੁ-ਪੱਖੀ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਣ ਲਈ ਅਕਸਰ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਬੁੱਧੀਮਾਨ ਇਕਾਈ ਤੋਂ ਵੱਧ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਏਜੰਟਿਕ AI ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਸੰਕਲਪਿਕ ਤਬਦੀਲੀ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਕਈ ਖੁਦਮੁਖਤਿਆਰ ਏਜੰਟਾਂ ਨਾਲ ਬਣੇ ਸਿਸਟਮਾਂ ਦੀ ਕਲਪਨਾ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਹਰ ਇੱਕ ਸੰਭਾਵੀ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਵਿਲੱਖਣ ਹੁਨਰ, ਗਿਆਨ, ਜਾਂ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣ ਰੱਖਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਏਜੰਟ ਸਿਰਫ਼ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਨ ਜਾਂ ਕਮਾਂਡਾਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਲਈ ਹੀ ਨਹੀਂ, ਬਲਕਿ ਗੁੰਝਲਦਾਰ, ਬਹੁ-ਪੜਾਵੀ ਵਰਕਫਲੋਜ਼ ਨੂੰ ਖੁਦਮੁਖਤਿਆਰੀ ਨਾਲ ਤਰਕ ਕਰਨ, ਯੋਜਨਾ ਬਣਾਉਣ, ਅਤੇ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹਨ।

ਇੱਕ ਅਜਿਹੇ ਦ੍ਰਿਸ਼ ਦੀ ਕਲਪਨਾ ਕਰੋ ਜਿਸ ਲਈ ਮਾਰਕੀਟ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ, ਪ੍ਰਤੀਯੋਗੀ ਖੋਜ, ਰਣਨੀਤਕ ਯੋਜਨਾਬੰਦੀ, ਅਤੇ ਸਮੱਗਰੀ ਸਿਰਜਣਾ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ AI ਮਾਡਲ ਸ਼ਾਮਲ ਵਿਭਿੰਨ ਲੋੜਾਂ ਅਤੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਨਿਰਭਰਤਾਵਾਂ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰਨ ਲਈ ਸੰਘਰਸ਼ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਏਜੰਟਿਕ ਸਿਸਟਮ, ਹਾਲਾਂਕਿ, ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਏਜੰਟਾਂ ਨੂੰ ਤੈਨਾਤ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ: ਇੱਕ ਮਾਰਕੀਟ ਡੇਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਲਈ, ਦੂਜਾ ਪ੍ਰਤੀਯੋਗੀ ਗਤੀਵਿਧੀਆਂ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰਨ ਲਈ, ਤੀਜਾ ਖੋਜਾਂ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਰਣਨੀਤਕ ਸਿਫਾਰਸ਼ਾਂ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਲਈ, ਅਤੇ ਚੌਥਾ ਰਿਪੋਰਟਾਂ ਜਾਂ ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਸਮੱਗਰੀ ਦਾ ਖਰੜਾ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਲਈ। ਮੁੱਖ ਤਾਕਤ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਸਾਂਝੇ ਉਦੇਸ਼ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਨੂੰ ਸਹਿਯੋਗ ਕਰਨ, ਸੰਚਾਰ ਕਰਨ, ਅਤੇ ਤਾਲਮੇਲ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਵਿੱਚ ਹੈ, ਜੋ ਇੱਕ ਬਹੁਤ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਮਨੁੱਖੀ ਟੀਮ ਦੀ ਗਤੀਸ਼ੀਲਤਾ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਵੰਡੀ ਹੋਈ ਬੁੱਧੀ ਵੱਲ ਇਹ ਕਦਮ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਦੀਆਂ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਵਧੇਰੇ ਲਚਕਤਾ, ਲਚਕੀਲੇਪਣ ਅਤੇ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਅਕਸਰ ਸਧਾਰਨ, ਰੇਖਿਕ ਹੱਲਾਂ ਨੂੰ ਨਕਾਰਦੀਆਂ ਹਨ। ਸਿੰਗਲ-ਮਾਡਲ AI ਤੋਂ ਮਲਟੀ-ਏਜੰਟ ਸਿਸਟਮਾਂ ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲੀ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਪਲ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਲਈ ਡਿਜ਼ਾਈਨ, ਲਾਗੂਕਰਨ ਅਤੇ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਲਈ ਨਵੇਂ ਪਹੁੰਚ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।

ਸਮੂਹਿਕ ਬੁੱਧੀ ਦਾ ਉਪਯੋਗ: ਮਲਟੀ-ਏਜੰਟ ਫਰੇਮਵਰਕ ਦੀ ਸ਼ਕਤੀ

ਮਲਟੀ-ਏਜੰਟ ਸਿਸਟਮ (MAS) ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਫਰੇਮਵਰਕ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਵਿੱਚ ਕਈ ਪਰਸਪਰ ਪ੍ਰਭਾਵੀ ਬੁੱਧੀਮਾਨ ਏਜੰਟ ਰਹਿੰਦੇ ਹਨ। ਜਟਿਲਤਾ ਸਿਰਫ਼ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਏਜੰਟਾਂ ਦੀਆਂ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਤੋਂ ਹੀ ਨਹੀਂ, ਸਗੋਂ, ਵਧੇਰੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤੌਰ ‘ਤੇ, ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਪਰਸਪਰ ਪ੍ਰਭਾਵ ਤੋਂ ਪੈਦਾ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ MAS ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਕਈ ਮੁੱਖ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ:

1. ਕਾਰਜ ਵਿਭਾਜਨ: ਇੱਕ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਸਮੁੱਚੇ ਟੀਚੇ ਨੂੰ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਏਜੰਟਾਂ ਜਾਂ ਏਜੰਟਾਂ ਦੀਆਂ ਟੀਮਾਂ ਲਈ ਢੁਕਵੇਂ ਪ੍ਰਬੰਧਨਯੋਗ ਉਪ-ਕਾਰਜਾਂ ਵਿੱਚ ਕਿਵੇਂ ਵੰਡਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ?
2. ਏਜੰਟ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ: ਕੀ ਏਜੰਟ ਸਮਰੂਪ ਹੋਣੇ ਚਾਹੀਦੇ ਹਨ, ਜਾਂ ਕੀ ਉਹਨਾਂ ਕੋਲ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਹੁਨਰ ਅਤੇ ਗਿਆਨ ਅਧਾਰ ਹੋਣੇ ਚਾਹੀਦੇ ਹਨ? ਭੂਮਿਕਾਵਾਂ ਕਿਵੇਂ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕੀਤੀਆਂ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ?
3. ਸੰਚਾਰ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ: ਏਜੰਟ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦਾ ਆਦਾਨ-ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ, ਅੰਸ਼ਕ ਨਤੀਜੇ ਸਾਂਝੇ ਕਰਨ, ਜਾਂ ਇੱਕ ਦੂਜੇ ਤੋਂ ਸਹਾਇਤਾ ਦੀ ਬੇਨਤੀ ਕਰਨ ਲਈ ਕਿਹੜੀ ਭਾਸ਼ਾ ਜਾਂ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਗੇ?
4. ਤਾਲਮੇਲ ਵਿਧੀ: ਟੀਚੇ ਵੱਲ ਇਕਸਾਰ ਤਰੱਕੀ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕਈ ਏਜੰਟਾਂ ਦੀਆਂ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਸਮਕਾਲੀ ਕੀਤਾ ਜਾਵੇਗਾ? ਇਸ ਵਿੱਚ ਗੱਲਬਾਤ, ਸਹਿਮਤੀ-ਨਿਰਮਾਣ, ਜਾਂ ਕੇਂਦਰੀਕ੍ਰਿਤ ਯੋਜਨਾਬੰਦੀ ਵਰਗੀਆਂ ਰਣਨੀਤੀਆਂ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ।
5. ਗਿਆਨ ਸਾਂਝਾਕਰਨ ਅਤੇ ਪ੍ਰਬੰਧਨ: ਸਿਸਟਮ ਵਿੱਚ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਵੰਡਿਆ ਅਤੇ ਬਣਾਈ ਰੱਖਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ? ਏਜੰਟ ਇੱਕ ਦੂਜੇ ਤੋਂ ਜਾਂ ਸਮੂਹਿਕ ਅਨੁਭਵ ਤੋਂ ਕਿਵੇਂ ਸਿੱਖਦੇ ਹਨ?
6. ਟਕਰਾਅ ਅਤੇ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣਾ: ਕੀ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਏਜੰਟਾਂ ਕੋਲ ਵਿਰੋਧੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਜਾਂ ਉਦੇਸ਼ ਹੁੰਦੇ ਹਨ? ਸਿਸਟਮ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਜਾਂ ਅਚਾਨਕ ਘਟਨਾਵਾਂ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਿਵੇਂ ਕਰਦਾ ਹੈ?

ਮਜ਼ਬੂਤ ਅਤੇ ਕੁਸ਼ਲ ਮਲਟੀ-ਏਜੰਟ ਹੱਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਇਹਨਾਂ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਨੂੰ ਸਫਲਤਾਪੂਰਵਕ ਨੈਵੀਗੇਟ ਕਰਨਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ। ਇਹ ਸਿਸਟਮ ਖਾਸ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਵੰਡ (ਭੂਗੋਲਿਕ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਜਾਂ ਕਾਰਜਸ਼ੀਲ ਤੌਰ ‘ਤੇ), ਜਟਿਲਤਾ, ਗਤੀਸ਼ੀਲਤਾ, ਅਤੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਮੁਹਾਰਤ ਦੀ ਲੋੜ ਦੁਆਰਾ ਦਰਸਾਏ ਗਏ ਡੋਮੇਨਾਂ ਲਈ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਅਨੁਕੂਲ ਹਨ। ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਲੌਜਿਸਟਿਕਸ ਨੈਟਵਰਕਾਂ ਦੇ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਅਤੇ ਵੰਡੇ ਹੋਏ ਊਰਜਾ ਗਰਿੱਡਾਂ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਸਮਾਜਿਕ ਜਾਂ ਆਰਥਿਕ ਵਰਤਾਰਿਆਂ ਦੀ ਨਕਲ ਕਰਨ ਅਤੇ ਆਧੁਨਿਕ ਸਾਈਬਰ ਸੁਰੱਖਿਆ ਰੱਖਿਆਵਾਂ ਦਾ ਆਯੋਜਨ ਕਰਨ ਤੱਕ, ਸੰਭਾਵੀ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਵਿਸ਼ਾਲ ਅਤੇ ਪਰਿਵਰਤਨਸ਼ੀਲ ਹਨ। ਇਹਨਾਂ ਪਰਸਪਰ ਪ੍ਰਭਾਵਾਂ ਦੇ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਲਈ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢਾਂਚੇ ਦਾ ਵਿਕਾਸ ਸਹਿਯੋਗੀ AI ਦੀ ਪੂਰੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਨੂੰ ਅਨਲੌਕ ਕਰਨ ਲਈ ਸਰਵਉੱਚ ਹੈ।

NVIDIA ਦੀ ਪਹਿਲਕਦਮੀ: ਮਲਟੀ-ਏਜੰਟ AI ‘ਤੇ ਇੱਕ ਮਾਹਰ-ਅਗਵਾਈ ਵਾਲੀ ਵਰਕਸ਼ਾਪ

ਤਕਨੀਕੀ ਭਾਈਚਾਰੇ ਨੂੰ ਇਹਨਾਂ ਉੱਨਤ ਸੰਕਲਪਾਂ ਵਿੱਚ ਮੁਹਾਰਤ ਹਾਸਲ ਕਰਨ ਲਈ ਸ਼ਕਤੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਲਈ, NVIDIA ਅਤੇ AIM NVIDIA ਏਜੰਟਿਕ AI ਵਰਕਸ਼ਾਪ: ‘ਸਕ੍ਰੈਚ ਤੋਂ ਹੱਲ ਤੱਕ: ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਕਾਰਜਾਂ ਲਈ ਮਲਟੀ-ਏਜੰਟ AI’ ਪੇਸ਼ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ। ਇਹ ਸਮੇਂ ਸਿਰ ਅਤੇ ਬਹੁਤ ਹੀ ਢੁਕਵਾਂ ਸਮਾਗਮ 30 ਅਪ੍ਰੈਲ, 2025 ਨੂੰ ਸ਼ਾਮ 4:00 ਵਜੇ IST ਤੋਂ ਸ਼ੁਰੂ ਹੋਣ ਵਾਲਾ ਹੈ। ਇਸਨੂੰ ਸਾਵਧਾਨੀ ਨਾਲ ਇੱਕ ਹੱਥੀਂ ਸੈਸ਼ਨ ਵਜੋਂ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਜੋ ਸਿਧਾਂਤਕ ਚਰਚਾਵਾਂ ਤੋਂ ਪਰੇ ਜਾ ਕੇ ਵਿਹਾਰਕ ਹੁਨਰ ਅਤੇ ਲਾਗੂਕਰਨ ਦਾ ਤਜਰਬਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਇਸ ਡੂੰਘੀ ਗੋਤਾਖੋਰੀ ਦੀ ਅਗਵਾਈ Shreyans Dhankhar, NVIDIA ਵਿਖੇ ਇੱਕ ਸੀਨੀਅਰ ਸੋਲਿਊਸ਼ਨ ਆਰਕੀਟੈਕਟ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ। ਉਹਨਾਂ ਦਾ ਵਿਆਪਕ ਪਿਛੋਕੜ ਭਾਗੀਦਾਰਾਂ ਨੂੰ ਇਸ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਨ ਕਰਨ ਲਈ ਆਦਰਸ਼ ਨੀਂਹ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਵਰਕਸ਼ਾਪ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਹਾਜ਼ਰੀਨ ਨੂੰ ਮਲਟੀ-ਏਜੰਟ AI ਵਿਕਾਸ ਦੇ ਪੂਰੇ ਜੀਵਨ ਚੱਕਰ ਲਈ ਜ਼ਰੂਰੀ ਆਧੁਨਿਕ ਤਕਨੀਕਾਂ ਨਾਲ ਲੈਸ ਕਰਨਾ ਹੈ - ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਵਿਚਾਰਾਂ ਅਤੇ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰਲ ਵਿਕਲਪਾਂ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਅਤਿ-ਆਧੁਨਿਕ ਸਾਧਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਲਾਗੂਕਰਨ ਦੀਆਂ ਬਾਰੀਕੀਆਂ ਤੱਕ, ਅਤੇ ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਕਾਰਜਾਂ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਣ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ, ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਅਤੇ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਲਈ ਇਹਨਾਂ ਢਾਂਚਿਆਂ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਨਾਜ਼ੁਕ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ। ਇਹ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਸੰਖੇਪ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨਹੀਂ ਹੈ; ਇਹ ਠੋਸ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਬਣਾਉਣ ‘ਤੇ ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ ਇੱਕ ਡੁੱਬਣ ਵਾਲਾ ਅਨੁਭਵ ਹੈ।

ਵਰਕਸ਼ਾਪ ਫੋਕਸ: ਬੁਨਿਆਦੀ ਸੰਕਲਪਾਂ ਤੋਂ ਵਿਹਾਰਕ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਤੱਕ

ਵਰਕਸ਼ਾਪ ਦਾ ਏਜੰਡਾ ਆਧੁਨਿਕ ਮਲਟੀ-ਏਜੰਟ ਸਿਸਟਮਾਂ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਵਿਆਪਕ ਸਮਝ ਅਤੇ ਵਿਹਾਰਕ ਹੁਨਰ ਸੈੱਟ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਭਾਗੀਦਾਰ ਗੁੰਝਲਦਾਰ, ਬਹੁ-ਵਾਰੀ ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਦੇ ਸਮਰੱਥ ਏਜੰਟ ਫਰੇਮਵਰਕ ਬਣਾਉਣ ਦੇ ਮੁੱਖ ਮਕੈਨਿਕਸ ਵਿੱਚ ਖੋਜ ਕਰਨਗੇ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਲਈ ਨਿਰੰਤਰ ਪਰਸਪਰ ਪ੍ਰਭਾਵ ਅਤੇ ਸੰਦਰਭ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਬਾਹਰੀ ਸਾਧਨਾਂ ਨੂੰ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਨ ‘ਤੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਜ਼ੋਰ ਦਿੱਤਾ ਜਾਵੇਗਾ - ਆਧੁਨਿਕ ਏਜੰਟਿਕ AI ਦਾ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਪਹਿਲੂ, ਜੋ ਏਜੰਟਾਂ ਨੂੰ ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ ਜਾਣਕਾਰੀ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਕਰਨ, ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਗਣਨਾਵਾਂ ਕਰਨ, ਜਾਂ ਹੋਰ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਸਿਸਟਮਾਂ ਨਾਲ ਪਰਸਪਰ ਪ੍ਰਭਾਵ ਪਾਉਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।

ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਸੈਸ਼ਨ ਏਜੰਟ ਵਿਵਹਾਰ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਨ ਅਤੇ ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰੇਗਾ, ਵਧੇਰੇ ਅਨੁਮਾਨਯੋਗ, ਭਰੋਸੇਮੰਦ, ਅਤੇ ਇਕਸਾਰ AI ਸਿਸਟਮ ਬਣਾਉਣ ਵੱਲ ਵਧੇਗਾ। ਇੱਕ ਮੁੱਖ ਫੋਕਸ ਖੇਤਰ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਸੰਵਾਦਾਂ ਨੂੰ ਨੈਵੀਗੇਟ ਕਰਨ ਦੇ ਸਮਰੱਥ ਗੱਲਬਾਤ ਵਾਲੇ AI ਏਜੰਟਾਂ ਦਾ ਵਿਕਾਸ ਹੋਵੇਗਾ। ਇਸ ਵਿੱਚ ਬਹੁ-ਵਾਰੀ ਗੱਲਬਾਤ ਲਈ ਤਕਨੀਕਾਂ ਵਿੱਚ ਮੁਹਾਰਤ ਹਾਸਲ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਆਦਾਨ-ਪ੍ਰਦਾਨਾਂ ਵਿੱਚ ਸੰਦਰਭ ਨੂੰ ਬਣਾਈ ਰੱਖਿਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਵਧੇਰੇ ਦਿਲਚਸਪ, ਯਥਾਰਥਵਾਦੀ, ਅਤੇ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਉਪਭੋਗਤਾ ਅਨੁਭਵ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਪਰਸੋਨਾ-ਅਧਾਰਿਤ ਪਰਸਪਰ ਪ੍ਰਭਾਵ ਦੇ ਲਾਗੂਕਰਨ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਟੀਚਾ ਅਜਿਹੇ ਏਜੰਟ ਬਣਾਉਣਾ ਹੈ ਜੋ ਨਾ ਸਿਰਫ਼ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਬਲਕਿ ਇੱਕ ਅਜਿਹੇ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਪਰਸਪਰ ਪ੍ਰਭਾਵ ਪਾ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜੋ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਤੱਕ ਬੁੱਧੀਮਾਨ ਅਤੇ ਪ੍ਰਸੰਗਿਕ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਉਚਿਤ ਹੋਵੇ।

ਮੁੱਖ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਅਤੇ ਉੱਨਤ ਤਕਨੀਕਾਂ ਨੂੰ ਖੋਲ੍ਹਣਾ

NVIDIA ਏਜੰਟਿਕ AI ਵਰਕਸ਼ਾਪ ਦੇ ਹਾਜ਼ਰੀਨ ਕਈ ਨਾਜ਼ੁਕ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਮੁਹਾਰਤ ਹਾਸਲ ਕਰਨ ਦੀ ਉਮੀਦ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜੋ ਮਲਟੀ-ਏਜੰਟ ਸਿਸਟਮ ਵਿਕਾਸ ਦੇ ਅਤਿ-ਆਧੁਨਿਕ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਦੇ ਹਨ:

• ਮਲਟੀ-ਏਜੰਟ ਗੱਲਬਾਤ ਵਰਕਫਲੋਜ਼ ਨੂੰ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਲਾਗੂ ਕਰਨਾ: ਭਾਗੀਦਾਰ ਵਰਕਫਲੋਜ਼ ਨੂੰ ਢਾਂਚਾ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰਲ ਪੈਟਰਨ ਅਤੇ ਵਧੀਆ ਅਭਿਆਸ ਸਿੱਖਣਗੇ ਜਿੱਥੇ ਕਈ ਏਜੰਟ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਉਪਭੋਗਤਾ ਬੇਨਤੀਆਂ ਜਾਂ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਲਈ ਸਹਿਯੋਗ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਵਿੱਚ ਕਾਰਜ ਵੰਡ ਰਣਨੀਤੀਆਂ, ਅੰਤਰ-ਏਜੰਟ ਸੰਚਾਰ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ, ਅਤੇ ਸਮੁੱਚੀ ਸੰਚਾਲਨ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਅਤੇ ਸਮੱਸਿਆ-ਹੱਲ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਲਈ ਏਜੰਟ ਗਤੀਵਿਧੀਆਂ ਦਾ ਆਯੋਜਨ ਕਰਨ ਦੇ ਤਰੀਕਿਆਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ ਜੋ ਸਿੰਗਲ ਏਜੰਟ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਉਸ ਤੋਂ ਕਿਤੇ ਵੱਧ ਹੈ। ਫੋਕਸ ਅਜਿਹੇ ਸਿਸਟਮ ਬਣਾਉਣ ‘ਤੇ ਹੋਵੇਗਾ ਜੋ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਕਾਰਜਾਂ ਵਿੱਚ ਮੌਜੂਦ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਨਿਰਭਰਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਸਮਾਨਾਂਤਰ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।

• ਬਹੁ-ਵਾਰੀ ਸੰਵਾਦ ਅਤੇ ਪਰਸੋਨਾ-ਸੰਚਾਲਿਤ ਪਰਸਪਰ ਪ੍ਰਭਾਵ ਵਿੱਚ ਮੁਹਾਰਤ ਹਾਸਲ ਕਰਨਾ: ਵਰਕਸ਼ਾਪ ਗੱਲਬਾਤ ਵਾਲੇ ਏਜੰਟ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੀਆਂ ਆਧੁਨਿਕ ਤਕਨੀਕਾਂ ਵਿੱਚ ਖੋਜ ਕਰੇਗੀ ਜੋ ਲੰਬੇ ਪਰਸਪਰ ਪ੍ਰਭਾਵਾਂ ਦੌਰਾਨ ਇਕਸਾਰਤਾ ਅਤੇ ਸੰਦਰਭ ਨੂੰ ਬਣਾਈ ਰੱਖਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਵਿੱਚ ਸਟੇਟ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਰਣਨੀਤੀਆਂ, ਸੰਦਰਭ ਟਰੈਕਿੰਗ ਵਿਧੀਆਂ, ਅਤੇ ਏਜੰਟਾਂ ਨੂੰ ਵੱਖਰੇ, ਇਕਸਾਰ ਪਰਸੋਨਾ ਨਾਲ ਭਰਨ ਦੇ ਤਰੀਕੇ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। ਇਹਨਾਂ ਤੱਤਾਂ ਵਿੱਚ ਮੁਹਾਰਤ ਹਾਸਲ ਕਰਨਾ ਉਪਭੋਗਤਾ ਅਨੁਭਵ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਜੋ ਕੁਦਰਤੀ, ਦਿਲਚਸਪ, ਅਤੇ ਸੱਚਮੁੱਚ ਮਦਦਗਾਰ ਮਹਿਸੂਸ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਸਧਾਰਨ ਸਵਾਲ-ਜਵਾਬ ਵਾਲੇ ਬੋਟਾਂ ਤੋਂ ਪਰੇ ਵਧੇਰੇ ਆਧੁਨਿਕ ਡਿਜੀਟਲ ਸਹਾਇਕਾਂ ਅਤੇ ਸਹਿਯੋਗੀਆਂ ਵੱਲ ਵਧਦੇ ਹੋਏ।

• ਉੱਨਤ ਸਾਧਨਾਂ ਅਤੇ ਬੋਧਾਤਮਕ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਨਾ: ਆਧੁਨਿਕ ਏਜੰਟਿਕ AI ਦਾ ਇੱਕ ਮੁੱਖ ਹਿੱਸਾ ਏਜੰਟਾਂ ਨੂੰ ਉੱਨਤ ਕਾਰਜਕੁਸ਼ਲਤਾਵਾਂ ਨਾਲ ਵਧਾਉਣ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਹੈ। ਸੈਸ਼ਨ ਸਵੈ-ਪ੍ਰਤੀਬਿੰਬ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਸਾਧਨਾਂ ਦੇ ਏਕੀਕਰਣ ਨੂੰ ਕਵਰ ਕਰੇਗਾ, ਏਜੰਟਾਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਆਪਣੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਅਤੇ ਤਰਕ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਲੰਬੀ-ਮਿਆਦ ਅਤੇ ਥੋੜ੍ਹੇ-ਸਮੇਂ ਦੀ ਮੈਮੋਰੀ ਦੋਵਾਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਲਈ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕੀਤੀ ਜਾਵੇਗੀ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਏਜੰਟ ਸੈਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਬਰਕਰਾਰ ਰੱਖ ਸਕਣਗੇ ਅਤੇ ਸੰਬੰਧਿਤ ਗਿਆਨ ਨੂੰ ਗਤੀਸ਼ੀਲ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਐਕਸੈਸ ਕਰ ਸਕਣਗੇ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, human-in-the-loop (HITL) ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਦੀ ਨਾਜ਼ੁਕ ਭੂਮਿਕਾ ਨੂੰ ਸੰਬੋਧਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾਵੇਗਾ, ਗੱਲਬਾਤ ਵਾਲੇ AI ਏਜੰਟ ਵਰਕਫਲੋਜ਼ ਦੇ ਅੰਦਰ ਮਨੁੱਖੀ ਨਿਗਰਾਨੀ, ਦਖਲਅੰਦਾਜ਼ੀ, ਅਤੇ ਫੀਡਬੈਕ ਲਈ ਵਿਧੀਆਂ ‘ਤੇ ਚਰਚਾ ਕੀਤੀ ਜਾਵੇਗੀ, ਸੁਰੱਖਿਆ, ਇਕਸਾਰਤਾ, ਅਤੇ ਨਿਰੰਤਰ ਸੁਧਾਰ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਇਆ ਜਾਵੇਗਾ।

• ਸੁਧਾਰੇ ਹੋਏ ਆਉਟਪੁੱਟ ਲਈ ਪੋਸਟ-ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਰਣਨੀਤੀਆਂ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰਨਾ: ਇੱਕ ਜਵਾਬ ਤਿਆਰ ਕਰਨਾ ਅਕਸਰ ਸਿਰਫ਼ ਪਹਿਲਾ ਕਦਮ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਵਰਕਸ਼ਾਪ ਗੱਲਬਾਤ ਵਾਲੇ AI ਏਜੰਟਾਂ ਦੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਸੁਧਾਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤੀਆਂ ਗਈਆਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪੋਸਟ-ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਰਣਨੀਤੀਆਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰੇਗੀ। ਇਸ ਵਿੱਚ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕਰਨ, ਤੱਥਾਂ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰਨ, ਉਪਭੋਗਤਾ ਦੀ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਨਾਲ ਪ੍ਰਸੰਗਿਕਤਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ, ਅਣਉਚਿਤ ਸਮੱਗਰੀ ਨੂੰ ਫਿਲਟਰ ਕਰਨ, ਅਤੇ ਜਵਾਬ ਦੇ ਲਹਿਜ਼ੇ ਅਤੇ ਸ਼ੈਲੀ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਤਕਨੀਕਾਂ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਪੋਸਟ-ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ AI-ਉਤਪੰਨ ਸੰਚਾਰ ਦੀ ਸਮੁੱਚੀ ਗੁਣਵੱਤਾ, ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਅਤੇ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ।

ਗਾਈਡ ਨੂੰ ਮਿਲੋ: ਖੋਜ ਅਤੇ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਨੂੰ ਜੋੜਨ ਵਾਲੀ ਮੁਹਾਰਤ

ਵਰਕਸ਼ਾਪ ਦੀ ਮਾਹਰ ਅਗਵਾਈ Shreyans Dhankhar, NVIDIA ਦੇ ਸੀਨੀਅਰ ਸੋਲਿਊਸ਼ਨ ਆਰਕੀਟੈਕਟ ਦੁਆਰਾ ਕੀਤੀ ਜਾਵੇਗੀ। Shreyans ਇੱਕ ਦਹਾਕੇ ਤੋਂ ਵੱਧ ਦਾ ਤਜਰਬਾ ਲੈ ਕੇ ਆਉਂਦੇ ਹਨ, ਜੋ ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ (NLP), ਡੀਪ ਲਰਨਿੰਗ, ਅਤੇ ਜਨਰੇਟਿਵ AI ਦੇ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਅੱਗੇ ਵਧ ਰਹੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਅੱਗੇ ਹਨ। ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਡੂੰਘੇ ਤਕਨੀਕੀ ਗਿਆਨ ਨੂੰ ਇੱਕ ਮਜ਼ਬੂਤ ਅਕਾਦਮਿਕ ਨੀਂਹ ਦੁਆਰਾ ਪੂਰਕ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਵੱਕਾਰੀ Indian Institute of Science (IISc) Bengaluru ਤੋਂ ਡਿਗਰੀ ਹੈ, ਇੱਕ ਸੰਸਥਾ ਜੋ ਵਿਗਿਆਨ ਅਤੇ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਖੋਜ ਵਿੱਚ ਆਪਣੇ ਯੋਗਦਾਨ ਲਈ ਮਸ਼ਹੂਰ ਹੈ।

ਜੋ ਚੀਜ਼ Shreyans ਨੂੰ ਇਸ ਮਾਸਟਰਕਲਾਸ ਦੀ ਅਗਵਾਈ ਕਰਨ ਲਈ ਵਿਲੱਖਣ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਸਥਿਤੀ ਵਿੱਚ ਰੱਖਦੀ ਹੈ ਉਹ ਹੈ ਸਿਧਾਂਤਕ ਖੋਜ ਅਤੇ ਵਿਹਾਰਕ ਉਦਯੋਗਿਕ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਪਾੜੇ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ‘ਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦਾ ਸਮਰਪਿਤ ਧਿਆਨ। ਉਹਨਾਂ ਕੋਲ ਨਾ ਸਿਰਫ਼ ਏਜੰਟਿਕ AI ਦੇ ਅੰਤਰੀਵ ਸਿਧਾਂਤਾਂ ਦੀ ਡੂੰਘੀ ਸਮਝ ਹੈ, ਬਲਕਿ ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ ਵਾਤਾਵਰਣ ਵਿੱਚ ਇਹਨਾਂ ਤਕਨਾਲੋਜੀਆਂ ਨੂੰ ਤੈਨਾਤ ਕਰਨ ਨਾਲ ਜੁੜੀਆਂ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਦੀਆਂ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਅਤੇ ਮੌਕਿਆਂ ਦੀ ਵੀ ਸਮਝ ਹੈ। ਹਾਜ਼ਰੀਨ NVIDIA ਦੀਆਂ ਨਵੀਨਤਮ ਤਰੱਕੀਆਂ ਅਤੇ ਸਾਧਨਾਂ ਬਾਰੇ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਸੂਝ ਤੋਂ ਲਾਭ ਉਠਾਉਣਗੇ, ਜੋ ਵਿਆਪਕ ਵਿਹਾਰਕ ਅਨੁਭਵ ‘ਤੇ ਅਧਾਰਤ ਹੈ। ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਸੰਕਲਪਾਂ ਨੂੰ ਕਾਰਵਾਈਯੋਗ ਰਣਨੀਤੀਆਂ ਵਿੱਚ ਅਨੁਵਾਦ ਕਰਨ ਦੀ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਉਹਨਾਂ ਭਾਗੀਦਾਰਾਂ ਲਈ ਅਨਮੋਲ ਹੋਵੇਗੀ ਜੋ ਇਹਨਾਂ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ AI ਪੈਰਾਡਾਈਮਾਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਨ।

ਇਸ ਮਾਸਟਰਕਲਾਸ ਤੋਂ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਲਾਭ ਕਿਸਨੂੰ ਹੋਵੇਗਾ?

ਇਹ ਤੀਬਰ ਵਰਕਸ਼ਾਪ ਖਾਸ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਉਹਨਾਂ ਵਿਅਕਤੀਆਂ ਅਤੇ ਟੀਮਾਂ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ ਜੋ ਅਤਿ-ਆਧੁਨਿਕ AI ਹੱਲਾਂ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਅਤੇ ਤੈਨਾਤੀ ਵਿੱਚ ਸਰਗਰਮੀ ਨਾਲ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। ਆਦਰਸ਼ ਭਾਗੀਦਾਰਾਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ:

• ਡਿਵੈਲਪਰ ਅਤੇ ਇੰਜੀਨੀਅਰ: ਪੇਸ਼ੇਵਰ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਕੋਲ Python ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਵਿੱਚ ਠੋਸ ਮੁਹਾਰਤ ਹੈ ਅਤੇ ਜਨਰੇਟਿਵ AI ਸੰਕਲਪਾਂ ਅਤੇ ਮਾਡਲਾਂ ਨਾਲ ਬੁਨਿਆਦੀ ਗਿਆਨ ਜਾਂ ਵਿਹਾਰਕ ਅਨੁਭਵ ਹੈ। ਵਰਕਸ਼ਾਪ ਦੀ ਹੱਥੀਂ ਪ੍ਰਕਿਰਤੀ ਲਈ AI ਫਰੇਮਵਰਕ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਕੋਡ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਅਤੇ ਸੰਭਾਵੀ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਲਿਖਣ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
• ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ ਟੀਮਾਂ: ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ ਵਰਕਫਲੋਜ਼ ਨੂੰ ਸੁਚਾਰੂ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਏਜੰਟਿਕ AI ਹੱਲ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕਰਨ, ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਤੈਨਾਤ ਕਰਨ ਦਾ ਟੀਚਾ ਰੱਖਣ ਵਾਲੇ ਸਮੂਹ। ਇਸ ਵਿੱਚ ਗਾਹਕ ਸੇਵਾ ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਸਵੈਚਾਲਤ ਕਰਨ, ਅੰਦਰੂਨੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ, ਡੇਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ, ਜਾਂ ਨਵੇਂ AI-ਸੰਚਾਲਿਤ ਉਤਪਾਦਾਂ ਅਤੇ ਸੇਵਾਵਾਂ ਨੂੰ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨ ‘ਤੇ ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ ਟੀਮਾਂ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। ਵਰਕਸ਼ਾਪ ਮਜ਼ਬੂਤ ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼-ਗਰੇਡ ਸਿਸਟਮਾਂ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦਾ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰਲ ਅਤੇ ਲਾਗੂਕਰਨ ਗਿਆਨ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀ ਹੈ।
• AI ਇਨੋਵੇਟਰ ਅਤੇ ਪ੍ਰੈਕਟੀਸ਼ਨਰ: AI ਵਿਕਾਸ ਲਈ NVIDIA ਦੇ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਸਾਧਨਾਂ ਅਤੇ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ਦੇ ਸੂਟ ਨਾਲ ਸਿੱਧਾ, ਹੱਥੀਂ ਅਨੁਭਵ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਵਿਅਕਤੀ। ਇਸ ਵਿੱਚ NVIDIA AI Refinery platform ਵਰਗੇ ਵਾਤਾਵਰਣਾਂ ਦਾ ਐਕਸਪੋਜ਼ਰ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ, ਜੋ ਅਤਿ-ਆਧੁਨਿਕ ਤਕਨਾਲੋਜੀਆਂ ਨਾਲ ਪ੍ਰਯੋਗ ਕਰਨ ਅਤੇ ਮਲਟੀ-ਏਜੰਟ ਪਹੁੰਚਾਂ ਦਾ ਲਾਭ ਉਠਾਉਂਦੇ ਹੋਏ ਨਵੀਨਤਾਕਾਰੀ AI ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰਨ ਦਾ ਮੌਕਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਵਰਕਸ਼ਾਪ ਇੱਕ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਪੱਧਰ ਦੀ ਤਕਨੀਕੀ ਪਿਛੋਕੜ ਨੂੰ ਮੰਨਦੀ ਹੈ, ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ ਕਿ ਸਮੱਗਰੀ ਉੱਨਤ ਵਿਸ਼ਿਆਂ ਅਤੇ ਵਿਹਾਰਕ ਲਾਗੂਕਰਨ ਵੇਰਵਿਆਂ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਖੋਜ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਉਹਨਾਂ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ ਜੋ ਬੁਨਿਆਦੀ AI ਸੰਕਲਪਾਂ ਤੋਂ ਪਰੇ ਜਾਣ ਅਤੇ ਮਲਟੀ-ਏਜੰਟ ਸਿਸਟਮਾਂ ਦੀਆਂ ਜਟਿਲਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਸੰਭਾਵਨਾਵਾਂ ਨਾਲ ਜੁੜਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਹਨ।

ਜ਼ਰੂਰੀ ਤਿਆਰੀ: ਭਾਗੀਦਾਰੀ ਲਈ ਪੂਰਵ-ਲੋੜ

ਵਰਕਸ਼ਾਪ ਦੌਰਾਨ ਇੱਕ ਸੁਚਾਰ