ਸੰਖੇਪ ਵਿੱਚ, AI ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਕਿਹੜੇ ਵਿਸ਼ੇ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋਣੇ ਚਾਹੀਦੇ ਹਨ?
ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਛੋਟੀਆਂ ਟੀਮਾਂ ਲਈ ਮਹੱਤਤਾ ਦੇ ਇਸ ਕ੍ਰਮ ਵਿੱਚ ਪੰਜ ਗੱਲਾਂ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ: ਨਿਯਮ (ਮਨਜ਼ੂਰਸ਼ੁਦਾ ਟੂਲ ਅਤੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਦੀਆਂ ਹੱਦਾਂ), ਨਤੀਜੇ ਦੀ ਜਾਂਚ, ਟੂਲ ਨੂੰ ਚੰਗਾ ਸੰਦਰਭ ਦੇਣਾ, ਇਹ ਟੂਲ ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਕਿੱਥੇ ਨਾਕਾਮ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਇਸਦੀ ਮੁੱਢਲੀ ਸਮਝ, ਅਤੇ ਵਿਅਕਤੀ ਦੀ ਭੂਮਿਕਾ ਦੇ ਅਸਲ ਕੰਮਾਂ 'ਤੇ ਅਭਿਆਸ। ਅਭਿਆਸ ਰਾਹੀਂ ਹੀ ਬਾਕੀ ਚਾਰ ਗੱਲਾਂ ਆਦਤਾਂ ਬਣਦੀਆਂ ਹਨ।
AI ਦੇ ਲੰਮੇ ਇਤਿਹਾਸ ਜਾਂ ਬਾਜ਼ਾਰ ਵਿੱਚ ਮੌਜੂਦ ਹਰ ਸਾਧਨ ਦੀ ਸੂਚੀ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਨਾ ਕਰੋ। ਇਹ ਦਿਲਚਸਪ ਹਨ, ਪਰ ਮੰਗਲਵਾਰ ਦੁਪਹਿਰ ਨੂੰ ਕੋਈ ਵਿਅਕਤੀ ਗਾਹਕ ਦੀ ਈਮੇਲ ਨਾਲ ਕੀ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਉਸ ਵਿੱਚ ਇਹ ਘੱਟ ਹੀ ਬਦਲਾਅ ਲਿਆਉਂਦੇ ਹਨ।
ਨਿਯਮ
ਕਿਹੜੇ ਟੂਲ ਅਤੇ ਪਲਾਨ ਮਨਜ਼ੂਰ ਹਨ, ਅਤੇ ਕਿਹੜੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਉਨ੍ਹਾਂ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ ਪਾਉਣੀ ਚਾਹੀਦੀ।
ਜਾਂਚ
ਤੱਥਾਂ, ਸਰੋਤਾਂ ਅਤੇ ਅੰਕੜਿਆਂ ਦੀ ਤਸਦੀਕ ਕਰਨਾ; ਭਰੋਸੇ ਨਾਲ ਕਹੀ ਗੱਲ ਨੂੰ ਸਬੂਤ ਤੋਂ ਵੱਖ ਕਰਨਾ।
ਸੰਦਰਭ
ਮਕਸਦ, ਪਾਠਕਾਂ, ਸਰੋਤ ਸਮੱਗਰੀ ਅਤੇ ਪਾਬੰਦੀਆਂ ਸਮੇਤ ਕੰਮ ਦਾ ਸੰਖੇਪ ਵੇਰਵਾ ਲਿਖਣਾ।
ਮੁੱਢਲੀਆਂ ਗੱਲਾਂ
ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲ ਕੀ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਇਹ ਗ਼ਲਤ ਗੱਲਾਂ ਭਰੋਸੇ ਨਾਲ ਕਿਉਂ ਕਹਿ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਦੋਂ ਨਹੀਂ ਕਰਨੀ ਚਾਹੀਦੀ।
ਅਭਿਆਸ
ਸਿੱਖਣ ਵਾਲੇ ਦੀ ਆਪਣੀ ਭੂਮਿਕਾ ਦੇ ਵਿਹਾਰਕ ਕੰਮ, ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਦੱਸੇ ਗਏ ਮਿਆਰ ਅਨੁਸਾਰ ਸਮੀਖਿਆ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
AI ਨੂੰ ਨਿਰਦੇਸ਼ ਦੇਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਨਿਯਮ ਕਿਉਂ ਤੈਅ ਹੋਣੇ ਚਾਹੀਦੇ ਹਨ?
ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਪੱਕਾ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ ਕਿ ਉਹ ਕੀ ਪੇਸਟ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਉਹ ਜਾਂ ਤਾਂ ਝਿਜਕਦੇ ਹਨ ਜਾਂ ਜੋਖਮ ਲੈਂਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਦੋਵਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਕਿਸੇ ਨਾਲ ਵੀ ਫ਼ਾਇਦਾ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ। ਮਨਜ਼ੂਰਸ਼ੁਦਾ ਟੂਲਾਂ ਅਤੇ ਕਦੇ ਵੀ ਦਰਜ ਨਾ ਕੀਤੀ ਜਾਣ ਵਾਲੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਬਾਰੇ ਇੱਕ ਛੋਟਾ, ਸਪਸ਼ਟ ਨਿਯਮ ਕਿਸੇ ਦੇ ਅਭਿਆਸ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਇਹ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਦੂਰ ਕਰ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਨਾਲ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਵਾਲੇ ਨੂੰ ਪਰਖਣ ਲਈ ਕੋਈ ਠੋਸ ਗੱਲ ਵੀ ਮਿਲਦੀ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਸਿੱਖਣ ਵਾਲੇ ਨੂੰ ਨਮੂਨੇ ਦੇ ਕੰਮ-ਵੇਰਵੇ ਵਿੱਚ ਗੁਪਤ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪਛਾਣਨ ਲਈ ਕਹਿਣਾ।
ਤਿਆਰ ਨਤੀਜੇ ਦੀ ਜਾਂਚ ਲਈ ਇੰਨਾ ਸਮਾਂ ਦੇਣਾ ਕਿਉਂ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ?
ਕਿਉਂਕਿ ਇਹਨਾਂ ਸਾਧਨਾਂ ਦੀ ਮੁੱਖ ਨਾਕਾਮੀ ਸਹੀ ਜਿਹੀ ਲੱਗਣ ਵਾਲੀ ਗਲਤੀ ਹੈ। NIST ਦੀ ਸਮੱਗਰੀ ਬਣਾਉਣ ਵਾਲੇ AI ਬਾਰੇ ਜੋਖਮ ਰੂਪਰੇਖਾ, ਮਨਘੜਤ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਅਜਿਹੀ ਸਮੱਗਰੀ ਬਣਾਉਣ ਵਜੋਂ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਦੀ ਹੈ ਜੋ ਪੂਰੇ ਭਰੋਸੇ ਨਾਲ ਪੇਸ਼ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੋਵੇ ਪਰ ਗਲਤ ਜਾਂ ਝੂਠੀ ਹੋਵੇ; ਇਸ ਨੂੰ ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਭਰਮ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਘੜਿਆ ਹੋਇਆ ਤੱਥ ਰੱਖਣ ਵਾਲਾ ਸੁਚੱਜਾ ਪੈਰਾ, ਸਪਸ਼ਟ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਮਾੜੇ ਪੈਰੇ ਨਾਲੋਂ ਵੱਧ ਖ਼ਤਰਨਾਕ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
ਚੰਗੀ ਸਿਖਲਾਈ ਜਾਂਚ ਨੂੰ ਠੋਸ ਕਦਮਾਂ ਵਿੱਚ ਬਦਲਦੀ ਹੈ: ਸਰੋਤ ਖੋਲ੍ਹੋ ਅਤੇ ਦਾਅਵੇ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਨ ਵਾਲਾ ਹਿੱਸਾ ਲੱਭੋ, ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਅੰਕੜਿਆਂ ਦੀ ਮੁੜ ਗਣਨਾ ਕਰੋ, ਅਤੇ ਕੀ ਜਾਂਚਿਆ ਗਿਆ ਹੈ ਉਸ ਦਾ ਛੋਟਾ ਜਿਹਾ ਰਿਕਾਰਡ ਰੱਖੋ। ਇਹ ਵੀ ਸਿਖਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕਦੋਂ ਕਿਸੇ ਯੋਗ ਵਿਅਕਤੀ ਲਈ ਫ਼ੈਸਲਾ ਕਰਨਾ ਲਾਜ਼ਮੀ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਾਨੂੰਨੀ, ਵਿੱਤੀ ਜਾਂ ਸੁਰੱਖਿਆ ਸੰਬੰਧੀ ਮਾਮਲਿਆਂ ਵਿੱਚ।
ਨੌਕਰੀ ਦੀ ਭੂਮਿਕਾ ਅਨੁਸਾਰ ਸਮੱਗਰੀ ਕਿਵੇਂ ਬਦਲਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ?
ਮੁੱਖ ਹੁਨਰ ਸਾਂਝੇ ਹਨ, ਪਰ ਕੰਮ ਅਤੇ ਜੋਖਮ ਭੂਮਿਕਾ ਅਨੁਸਾਰ ਬਦਲਦੇ ਹਨ, ਇਸ ਲਈ ਅਭਿਆਸ ਵੀ ਬਦਲਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਕਰਮਚਾਰੀ ਨਿਰਦੇਸ਼ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਅਤੇ ਬ੍ਰਾਂਡ ਦੀ ਭਾਸ਼ਾਈ ਸ਼ੈਲੀ ਦਾ ਅਭਿਆਸ ਕਰਦਾ ਹੈ; ਭਰਤੀ ਕਰਮਚਾਰੀ ਨੌਕਰੀ ਦੇ ਇਸ਼ਤਿਹਾਰਾਂ ਦਾ ਅਭਿਆਸ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਉਸ ਨੂੰ ਸਿੱਖਣਾ ਲਾਜ਼ਮੀ ਹੈ ਕਿ ਉਮੀਦਵਾਰਾਂ ਦਾ ਡੇਟਾ ਕਿੱਥੇ ਨਹੀਂ ਭੇਜਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ; ਵਿੱਤੀ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਕ ਅੰਕੜਿਆਂ ਦੇ ਫ਼ਰਕ ਬਾਰੇ ਟਿੱਪਣੀਆਂ ਦਾ ਅਭਿਆਸ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਉਸ ਨੂੰ ਹਰ ਅੰਕੜੇ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨੀ ਲਾਜ਼ਮੀ ਹੈ।
| ਭੂਮਿਕਾ | ਅਭਿਆਸ ਲਈ ਨਮੂਨਾ ਕੰਮ | ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਧਿਆਨ ਦੇਣ ਵਾਲਾ ਮੁੱਖ ਜੋਖਮ |
|---|---|---|
| ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ | ਦਿੱਤੇ ਤੱਥਾਂ ਤੋਂ ਮੁਹਿੰਮ ਦੀ ਸੰਖੇਪ ਰੂਪਰੇਖਾ ਦਾ ਖਰੜਾ ਬਣਾਓ | ਉਤਪਾਦ ਬਾਰੇ ਮਨਘੜਤ ਦਾਅਵੇ |
| ਵਿਕਰੀ | ਕਾਲ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਖੋਜ ਦਾ ਸਾਰ | ਕੰਪਨੀ ਬਾਰੇ ਪੁਰਾਣੇ ਜਾਂ ਬਿਨਾਂ ਸਰੋਤ ਵਾਲੇ ਤੱਥ |
| ਮਨੁੱਖੀ ਸਰੋਤ ਅਤੇ ਭਰਤੀ | ਨੌਕਰੀ ਦੇ ਇਸ਼ਤਿਹਾਰ ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਸਪਸ਼ਟ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਦੁਬਾਰਾ ਲਿਖੋ | ਨਿੱਜੀ ਡਾਟਾ ਅਤੇ ਪੱਖਪਾਤੀ ਸ਼ਬਦਾਵਲੀ |
| ਵਿੱਤ | ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਸਾਰਣੀ ਬਾਰੇ ਟਿੱਪਣੀ ਦਾ ਖਰੜਾ ਤਿਆਰ ਕਰੋ | ਗ਼ਲਤ ਅੰਕੜੇ ਜਾਂ ਬਿਨਾਂ ਸਬੂਤ ਦੱਸੇ ਕਾਰਨ |
| ਸਹਾਇਤਾ | ਮਦਦ ਕੇਂਦਰ ਦੇ ਪਾਠ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਜਵਾਬ ਦਾ ਖਰੜਾ ਲਿਖੋ | ਨੀਤੀ ਦੇ ਮਨਘੜਤ ਵੇਰਵੇ |
ਦੇਖਣਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ ਕਿ ਇਹ ਕਿਸੇ ਭੂਮਿਕਾ ਨਾਲ ਕਿਵੇਂ ਜੁੜਦਾ ਹੈ?
ਟੀਮ ਲਈ ਯੋਜਿਤ ਅਜ਼ਮਾਇਸ਼ ਬਾਰੇ ਜਾਣੋ ↗ਇੱਕ ਚੰਗਾ ਪਾਠ ਕਿਹੋ ਜਿਹਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ?
ਕੈਸਟਰਲ ਰਿਕਰੂਟਮੈਂਟ, ਜੋ ਕਿ 25 ਲੋਕਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਕਾਲਪਨਿਕ ਏਜੰਸੀ ਹੈ, ਵਿੱਚ ਨੌਕਰੀ ਦੇ ਇਸ਼ਤਿਹਾਰਾਂ ਬਾਰੇ ਪਾਠ ਦੋ ਮਿੰਟ ਦੀ ਇਸ ਵਿਆਖਿਆ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਖ਼ਾਸ ਲੋੜਾਂ ਆਮ ਲੋੜਾਂ ਨਾਲੋਂ ਬਿਹਤਰ ਕਿਉਂ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ। ਫਿਰ ਇੱਕ ਹੱਲ ਕੀਤੀ ਮਿਸਾਲ ਦਿਖਾਉਂਦੀ ਹੈ ਕਿ ਇੱਕ ਅਸਪਸ਼ਟ ਪ੍ਰੌਮਪਟ, "ਇੱਕ ਲੇਖਾਕਾਰ ਲਈ ਨੌਕਰੀ ਦਾ ਇਸ਼ਤਿਹਾਰ ਲਿਖੋ", ਕਿਵੇਂ ਮਨਘੜਤ ਤਨਖ਼ਾਹ ਵਾਲਾ ਇੱਕ ਆਮ ਇਸ਼ਤਿਹਾਰ ਤਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਬਿਹਤਰ ਕਾਰਜ-ਵੇਰਵੇ ਵਿੱਚ ਅਸਲ ਲੋੜਾਂ ਦਿੱਤੀਆਂ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ "ਸਿਰਫ਼ ਇਹ ਵੇਰਵੇ ਵਰਤੋ; ਤਨਖ਼ਾਹ ਨਾ ਜੋੜੋ"। ਸਿੱਖਿਆਰਥੀ ਫਿਰ ਕਿਸੇ ਖ਼ਾਲੀ ਅਹੁਦੇ ਲਈ ਆਪਣਾ ਕਾਰਜ-ਵੇਰਵਾ ਲਿਖਦਾ ਹੈ, ਨਤੀਜੇ ਵਿੱਚ ਘੜੇ ਹੋਏ ਵੇਰਵਿਆਂ ਅਤੇ ਪੱਖਪਾਤੀ ਸ਼ਬਦਾਵਲੀ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਕੀ ਬਦਲਿਆ ਹੈ ਇਸ ਬਾਰੇ ਨੋਟ ਸਮੇਤ ਜਮ੍ਹਾਂ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਸਮੀਖਿਅਕ ਤਿੰਨ-ਨੁਕਤੀ ਮਿਆਰ ਅਨੁਸਾਰ ਜਾਂਚ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਕੀ ਕਾਨੂੰਨ ਦੱਸਦਾ ਹੈ ਕਿ AI ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਕੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋਣਾ ਲਾਜ਼ਮੀ ਹੈ?
ਯੂਰਪੀ ਸੰਘ ਵਿੱਚ, ਯੂਰਪੀ ਕਮਿਸ਼ਨ ਦੇ 27 ਜੁਲਾਈ 2026 ਦੇ AI ਸਾਖਰਤਾ ਬਾਰੇ ਸਵਾਲ-ਜਵਾਬ ਦੱਸਦੇ ਹਨ ਕਿ EU AI Act ਦੀ ਧਾਰਾ 4 ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਕਿਸੇ ਤੈਅ ਫਾਰਮੈਟ ਜਾਂ ਸਰਟੀਫਿਕੇਟ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ AI ਸਾਖਰਤਾ ਵਿੱਚ ਸਹਾਇਤਾ ਲਈ ਕਦਮ ਚੁੱਕਣ ਲਈ ਕਹਿੰਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਵਿੱਚ ਸੰਸਥਾ ਦੀ ਭੂਮਿਕਾ, ਵਰਤੀਆਂ ਜਾਣ ਵਾਲੀਆਂ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦੇ ਜੋਖਮਾਂ ਅਤੇ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਦੇ ਗਿਆਨ ਤੇ ਸੰਦਰਭ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖਣ ਦਾ ਸੁਝਾਅ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਹੈ ਅਤੇ ਕਿਹਾ ਗਿਆ ਹੈ ਕਿ ਕਾਨੂੰਨੀ ਅਤੇ ਨੈਤਿਕ ਪੱਖਾਂ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨ ਲਈ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਸੇ ਤਰ੍ਹਾਂ NIST ਦੀ AI ਜੋਖਮ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਢਾਂਚੇ ਦੀ ਅਮਲੀ ਗਾਈਡ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਨੂੰ ਆਪਣੀਆਂ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀਆਂ ਨਿਭਾਉਣ ਲਈ AI ਜੋਖਮ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਦੀ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਕਹਿੰਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਆਮ ਜਾਣਕਾਰੀ ਹੈ, ਕਾਨੂੰਨੀ ਸਲਾਹ ਨਹੀਂ।
Tosheo.ai ਕਿੱਥੇ ਢੁਕਵਾਂ ਹੈ?
Tosheo.ai ਨੂੰ ਹਰ ਭੂਮਿਕਾ ਲਈ ਹੁਨਰਾਂ ਦੇ ਆਪਸੀ ਸੰਬੰਧਾਂ ਦੇ ਨਕਸ਼ੇ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਬਣਾਇਆ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਇਸ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰੌਮਪਟ ਲਿਖਣਾ, ਖਰੜੇ ਤਿਆਰ ਕਰਨਾ, ਖੋਜ ਕਰਨਾ, ਡਾਟਾ ਦਾ ਸਾਰ ਕੱਢਣਾ ਅਤੇ AI ਦੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਹਰ ਪਾਠ ਟੀਮ ਦੇ ਆਪਣੇ ਟੂਲਾਂ ਵਿੱਚ ਕੀਤੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਅਮਲੀ ਕੰਮ ਨਾਲ ਮੁੱਕਦਾ ਹੈ। ਗ੍ਰੋਥ ਯੋਜਨਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਅੱਪਲੋਡ ਕੀਤੇ ਕੰਪਨੀ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਵਰਤਣ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਮਿਸਾਲਾਂ ਤੁਹਾਡੇ ਸੰਦਰਭ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਣ। ਇਹ ਸਮੱਗਰੀ ਯੋਜਿਤ ਦਾਇਰਾ ਹੈ, ਤਿਆਰ ਪਾਠਕ੍ਰਮ ਨਹੀਂ।
Tosheo.ai ਕਦੋਂ ਹੱਲ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ?
ਜੇ ਤੁਹਾਡੀ ਟੀਮ ਨੂੰ ਡੂੰਘੀ ਤਕਨੀਕੀ ਸਿਖਲਾਈ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣਾ ਜਾਂ AI ਨਾਲ ਕੋਡਿੰਗ ਕਰਨਾ, ਤਾਂ ਮਾਹਰ ਕੋਰਸ ਚੁਣੋ। ਜੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਆਪਣੇ ਕੋਰਸ ਦੀ ਸਮੱਗਰੀ ਖ਼ੁਦ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ, ਤਾਂ ਆਪਣੀ ਲੋੜ ਮੁਤਾਬਕ ਕੋਰਸ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਸਹੂਲਤ ਸ਼ਾਮਲ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਜੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਅੰਗਰੇਜ਼ੀ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ ਹੋਰ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਪਾਠ ਚਾਹੀਦੇ ਹਨ, ਤਾਂ ਉਹ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਵੇਲੇ ਉਪਲਬਧ ਨਹੀਂ ਹਨ।
ਸਰੋਤ ਅਤੇ ਦਾਇਰਾ
NIST AI 600-1, ਸਮੱਗਰੀ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਵਾਲੇ AI ਦੀ ਰੂਪਰੇਖਾ, ਜੁਲਾਈ 2024 ↗
ਯੂਰਪੀ ਕਮਿਸ਼ਨ, AI ਸਾਖਰਤਾ ਸਬੰਧੀ ਸਵਾਲ ਅਤੇ ਜਵਾਬ, ਮਿਤੀ 27 July 2026, ਜਾਂਚ ਦੀ ਮਿਤੀ 16 October 2026 ↗
NIST AI RMF ਕਾਰਜ-ਗਾਈਡ: ਪ੍ਰਬੰਧਨ, 16 ਅਕਤੂਬਰ 2026 ਨੂੰ ਜਾਂਚਿਆ ਗਿਆ ↗