టెక్నాలజీ వెనుక ఉన్న నిర్ణయాలు, అంచనాలు, బాధ్యతలపై దృక్కోణాలు. ప్రతి ఒక్కటీ ఒక స్పష్టమైన అభిప్రాయాన్ని ముందుకు తెస్తుంది, దాని వెనుక ఉన్న ఆధారాలను వివరిస్తుంది, ఆ వాదన ఎక్కడ నిలవకపోవచ్చో కూడా పరిశీలిస్తుంది.
క్లౌడ్ ప్లాట్‌ఫారమ్‌లు ఇప్పుడు ప్రత్యేక ప్రాసెసర్లు, ప్రాంతీయ AI ఇన్‌ఫ్రాస్ట్రక్చర్‌పై నడుస్తున్నాయి. ఏ పెట్టుబడులు నమ్మదగిన, అందుబాటు ధరలోని సర్వీస్‌లుగా మారుతాయని ఈ Perspective ప్రశ్నిస్తుంది.
Oracle, Meta నుండి Microsoft, Block వరకు, టెక్నాలజీ కంపెనీలు తమ పెట్టుబడి, సిబ్బంది ప్రాధాన్యతలను మార్చుకుంటున్నాయి. ఈ TechiesJournal Author Perspective ఆ నిర్ణయాలు AI, ఉత్పాదకత, మానవ నైపుణ్యం గురించి ఏమి వెల్లడిస్తాయో, ఏమి నిరూపించలేవో పరిశీలిస్తుంది.
AI భౌతిక యంత్రాలను నియంత్రించడం మొదలుపెడితే, ఆ యంత్రాలు సురక్షితమని ఎలా తెలుస్తుంది? రోబోటిక్స్, రక్షణలు, వాస్తవ ప్రపంచ పరీక్షలు, భారతదేశంలో వస్తున్న పరిశోధనపై ఆచరణాత్మక ఇంజినీరింగ్ దృక్పథం.
API gateways మరియు AI gateways ఎలా పని చేస్తాయి, వాటి బాధ్యతలు ఎక్కడ వేరవుతాయి, సరైన architecture ను ఎలా ఎంచుకోవాలి.
ఆపరేటర్ ఎప్పుడూ ఉద్దేశించని మార్గాన్ని AI ఏజెంట్ కనుగొంటే ఏమవుతుంది? మూడు నమోదిత సంఘటనలు, పనిని పరిష్కరించడానికి, చర్య తీసుకునే అనుమతి ఉండటానికి మధ్య తేడాను చూపుతాయి.
AI ఉత్పాదకతను పెంచగలదు, పునరావృత పనిని తొలగించగలదు. అది development, operations, నిర్ణయాల్లోకి చేరే కొద్దీ, సంస్థలు తర్వాత అనుగుణంగా మారడానికి వీలు కల్పించే జ్ఞానం, evaluations, architecture ను కూడా కాపాడుకోవాలి.
ప్రధాన AI మరియు క్లౌడ్ ప్రొవైడర్ల నుండి ఉచిత agentic-AI లెర్నింగ్, హ్యాండ్స్-ఆన్ క్రెడెన్షియల్స్ మరియు ప్రొఫెషనల్ సర్టిఫికేషన్లకు ఆచరణాత్మక మార్గదర్శి.
సరళమైన టూల్స్ ఉపయోగించే AI ఏజెంట్ state, మూల్యాంకనం, అబ్జర్వబిలిటీ, సెక్యూరిటీ మరియు వైఫల్య నిర్వహణతో నమ్మదగిన agentic system గా ఎలా ఎదుగుతుందో తెలుసుకోండి.
Agentic systems ను ఎలా నిర్మించాలో మీరు నేర్చుకోవాలా? విద్యార్థులు, డెవలపర్లు, క్లౌడ్ నిపుణులు మరియు AI ఆర్కిటెక్ట్‌ల కోసం ఆచరణాత్మక లెర్నింగ్ దిశ.
పనిని ఆటోమేట్ చేస్తున్నప్పుడు మనం కాపాడుకోవాల్సిన నేర్చుకునే అవకాశం
