तकनीक के पीछे के फ़ैसलों, मान्यताओं और ज़िम्मेदारियों पर दृष्टिकोण। हर लेख एक स्पष्ट राय रखता है, उसके पीछे के सबूत समझाता है, और यह भी परखता है कि वह तर्क कहाँ लागू नहीं हो सकता।
क्लाउड प्लेटफ़ॉर्म अब विशेष प्रोसेसरों और क्षेत्रीय AI इन्फ्रास्ट्रक्चर पर चलते हैं। यह Perspective पूछता है कि कौन-से निवेश भरोसेमंद और किफ़ायती सेवाएँ बनते हैं।
Oracle और Meta से लेकर Microsoft और Block तक, टेक्नोलॉजी कंपनियां अपनी निवेश और कार्यबल की प्राथमिकताएं बदल रही हैं। TechiesJournal का यह Author Perspective परखता है कि ये फ़ैसले AI, प्रोडक्टिविटी और इंसानी विशेषज्ञता के बारे में क्या बताते हैं, और क्या साबित नहीं कर सकते।
जब AI भौतिक मशीनों को नियंत्रित करने लगे, तो हम कैसे जानें कि वे सुरक्षित हैं? रोबोटिक्स, सुरक्षा उपायों, वास्तविक परीक्षण और भारत के उभरते शोध पर एक व्यावहारिक इंजीनियरिंग Perspective।
API gateways और AI gateways कैसे काम करते हैं, उनकी ज़िम्मेदारियाँ कहाँ अलग होती हैं और सही architecture कैसे चुनें।
जब कोई AI एजेंट ऐसा रास्ता खोज ले जिसकी संचालक ने कल्पना नहीं की थी, तब क्या होता है? तीन दर्ज घटनाएं काम हल करने और कार्रवाई की अनुमति होने का फ़र्क दिखाती हैं।
AI productivity बढ़ा सकता है और दोहराव वाला काम हटा सकता है। जैसे-जैसे वह development, operations और decision-making में आता है, संगठनों को वह ज्ञान, evaluations और architecture भी सुरक्षित रखना चाहिए जो उन्हें आगे चलकर ख़ुद को ढालने देता है।
प्रमुख AI और क्लाउड प्रदाताओं से मुफ़्त agentic-AI सीख, हैंड्स-ऑन क्रेडेंशियल और पेशेवर प्रमाणनों के लिए एक व्यावहारिक मार्गदर्शिका।
जानें कि टूल इस्तेमाल करने वाला एक सरल AI एजेंट state, evaluation, observability, सुरक्षा और विफलता प्रबंधन के साथ कैसे एक भरोसेमंद agentic system बनता है।
क्या आपको agentic systems बनाना सीखना चाहिए? छात्रों, डेवलपर्स, क्लाउड पेशेवरों और AI आर्किटेक्ट्स के लिए सीखने की एक व्यावहारिक दिशा।
काम को ऑटोमेट करते हुए हमें सीखने के कौन-से मौक़े बचाए रखने होंगे
