आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) तकनीक तेजी से विकसित हो रही है और विभिन्न उद्योगों में नए अवसर खोल रही है।

मैंने दुनिया के अग्रणी एआई विशेषज्ञ एंड्रयू एनजी की एक क्लिप देखी। आपने अभी एआई के निकट भविष्य के बारे में स्टैनफोर्ड टेक्नोलॉजी वेंचर्स प्रोग्राम से बात की।

और नए अवसर जो उद्यमियों के लिए पैदा होंगे। जो मुझे लगता है कि बहुत दिलचस्प है, इसलिए मैं एक महत्वपूर्ण बिंदु उठाना चाहूंगा।

मुझे लगता है कि यह पाठकों insiderly.ai लिए कम या ज्यादा उपयोगी होगा।

Andrew Ng เป็นใคร

जो लोग एंड्रयू एनजी को नहीं जानते हैं, उनके लिए वह एआई उद्योग में दुनिया के शीर्ष विशेषज्ञों में से एक हैं।

वह Baidu के मुख्य वैज्ञानिक, Google ब्रेन के सह-संस्थापक और दुनिया के सबसे बड़े ऑनलाइन शिक्षण प्लेटफार्मों में से एक कौरसेरा के सह-संस्थापक थे।

वर्तमान में, एंड्रयू एक एआई निवेश कोष (वीसी फंड) चलाता है और उसने एआई व्यवसाय (स्टार्टअप स्टूडियो) बनाया है।

एआई दुनिया में एंड्रयू एनजी के सबसे चर्चित उद्धरणों में से एक है:

"एआई नई बिजली है"

एंड्रयू के ज्ञान और अनुभव के साथ, आप जो भी कहते हैं वह दिलचस्प है। लोग देख रहे हैं और यह एक महत्वपूर्ण मुद्दा है।

इस बातचीत में, एंड्रयू ने कई महत्वपूर्ण मुद्दों के बारे में बात की, जैसे:

• बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) के परिवर्तन पर प्रभाव
• एआई अनुप्रयोगों के निर्माण के लिए अधिक अवसरों की प्रतीक्षा है
• एआई उद्यमियों के लिए गति और आत्मविश्वास का महत्व
• एआई क्षेत्र में काम करने के इच्छुक छात्रों के लिए उपयोगी सलाह
• जिम्मेदार और नैतिक एआई विकास की आवश्यकता

एंड्रयू एनजी की बात से महत्वपूर्ण सबक का सारांश, जिसमें सफल होने के लिए एआई-संचालित कंपनियों का निर्माण करने के इच्छुक उद्यमियों के लिए कार्रवाई योग्य अंतर्दृष्टि शामिल है।

बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) एआई अनुप्रयोगों के विकास में क्रांति ला रहे हैं।

AI के क्षेत्र में एक बहुत ही महत्वपूर्ण प्रगति GPT-3 और GPT-4 (OpenAI), क्लाउड (एंथ्रोपिक), PaLM (Google) या LLaMA (मेटा) जैसे बड़े भाषा मॉडल (LLMs) का विकास है।

एंड्रयू बताते हैं कि कैसे ये एलएलएम मॉडल एआई अनुप्रयोगों को विकसित करने में बाधाओं को काफी कम करते हैं।

अतीत में डेटा इकट्ठा करने, प्रशिक्षण मॉडल और एआई सिस्टम को तैनात करने में अक्सर महीनों लगते हैं।

लेकिन एलएलएम के साथ, अब हम कुछ ही घंटों या दिनों में अनुप्रयोगों को संकेत और तैनात कर सकते हैं।

उदाहरण के लिए, एक साधारण संकेत हमें डेटा में संदेशों की भावना को आरंभ या विश्लेषण करने के लिए एआई सहायक चैटबॉट बनाने की अनुमति देता है। यह एआई उत्पाद विकास और प्रोटोटाइप के लिए एक तेज और अधिक दोहराने योग्य दृष्टिकोण को सक्षम बनाता है।

एआई एप्लिकेशन लेयर में कई अवसर मौजूद हैं।

जबकि एआई बुनियादी ढांचे पर ध्यान केंद्रित किया गया है, एंड्रयू का तर्क है कि सबसे बड़ा व्यावसायिक अवसर अनुप्रयोगों का निर्माण करना है।

एंड्रयू बिजली के सादृश्य का उपयोग करता है कि वास्तविक मूल्य बुनियादी ढांचे से नहीं आता है, लेकिन उस पर बनाए गए प्रकाश बल्ब जैसे अनुप्रयोगों से।

"एआई नई बिजली है"

एंड्रयू ने उद्यमियों को भी प्रोत्साहित किया एआई अनुप्रयोगों के निर्माण के लिए विचारों और अवधारणाओं में रखें, साथ ही अपनी खुद की विशेष विशेषज्ञता।

यहां तक कि अगर उनके पास अभी तक एआई कौशल नहीं है, तो वे मूल्यवान एआई समाधान विकसित करने के लिए तकनीकी टीमों के साथ सहयोग कर सकते हैं।

अपने स्वयं के उद्योग में समस्याओं के बारे में सोचें जिन्हें एआई तकनीकों से हल किया जा सकता है।

उदाहरण के लिए, महासागर माल ढुलाई मार्ग और विशेष ज्ञान के प्रशिक्षण के लिए एआई का उपयोग एआई क्षमताओं के साथ मिलान किया जा सकता है।

एआई उद्यमियों के लिए गति और आत्मविश्वास महत्वपूर्ण हैं।

एंड्रयू एनजी इस बात पर जोर देते हैं कि गति और आत्मविश्वास महान एआई स्टार्टअप के संस्थापकों की पहचान है।

एआई जैसे तेजी से बदलते क्षेत्र में, विचारों का परीक्षण करने और त्वरित निर्णय लेने की क्षमता महत्वपूर्ण है।

उन्होंने एक स्टार्टअप संस्थापक का उदाहरण दिया। केवल 30 सेकंड में एक प्रमुख सिस्टम आर्किटेक्चर डिज़ाइन निर्णय लेने के लिए।

जबकि आपको जिम्मेदार होने की आवश्यकता है, नए विचारों को आजमाने और जल्दी से पुनरावृत्ति करने के लिए पर्याप्त बहादुर होने से हमें बढ़त मिलेगी।

एआई उद्यमी के रूप में, आपको निर्णय लेने के लिए तैयार रहना चाहिए। सीमित जानकारी के साथ एक कठिन मामले में।

इसलिए, विश्लेषण में बहुत अधिक न फंसें। हम परिकल्पनाओं का परीक्षण कर सकते हैं और उपयोगकर्ताओं से प्रतिक्रिया प्राप्त कर सकते हैं।

छात्रों के लिए सलाह: आवेदन करने से पहले एआई मूल बातों पर ध्यान दें।

एआई में करियर में रुचि रखने वाले छात्रों के लिए सलाह मांगते समय,

एंड्रयू एक ठोस नींव बनाने के महत्व पर जोर देता है। वह एक शोध परियोजना पर काम करने या कंपनी शुरू करने का प्रयास करने से पहले शोध पर ध्यान केंद्रित करने की सिफारिश करता है।

पहले प्रमुख तकनीकी कौशल विकसित करने के लिए मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग जैसी कक्षाओं में भाग लें।

फिर हम अपने ज्ञान को विभिन्न परियोजनाओं में लागू करना शुरू कर सकते हैं।

उदाहरण के लिए, अनुसंधान में प्रोफेसर की सहायता करना और उन समस्याओं की पहचान करना जिन्हें सीखने और सलाह मांगने के लिए हल करने की आवश्यकता है।

एआई उद्यमियों के लिए तकनीकी गहराई और सुगमता महत्वपूर्ण अंतर हैं।

व्यावहारिक कौशल विकसित करना हमें सफल उत्पाद बनाने के लिए तैयार करेगा।

एआई को जिम्मेदारी और नैतिक रूप से विकसित करने की आवश्यकता है।

एआई की तेजी से प्रगति के बीच, एंड्रयू जिम्मेदार और नैतिक विकास की महत्वपूर्ण आवश्यकता पर चर्चा करता है।

लेकिन संभावित दुरुपयोग के बारे में चिंताएं हैं।

एंड्रयू इस बात पर जोर देता है कि एआई अनुप्रयोग समुदायों को कैसे प्रभावित कर सकते हैं, उदाहरण के लिए, एल्गोरिथ्म पूर्वाग्रह या एल्गोरिथ्म पूर्वाग्रह ध्यान देने के लिए महत्वपूर्ण मुद्दे हैं।

समाप्ति

एंड्रयू एनजी एआई की स्थिति और आगे के रास्ते का गहन अवलोकन प्रदान करता है।

उनकी सिफारिशें उन छात्रों और उद्यमियों के लिए महत्वपूर्ण विचारों को उजागर करती हैं जो दुनिया को बदलने वाली कंपनियों को बनाने के लिए एआई का लाभ उठाना चाहते हैं।

बड़े पैमाने पर भाषा मॉडल के तेजी से विकास का मतलब है कि हम उत्पाद-संचालित उत्पादों के एक नए युग में प्रवेश कर रहे हैं। एआई, लेकिन जिम्मेदार विकास के सिद्धांत को ध्यान में रखा जाना चाहिए।

एआई जैसी उभरती प्रौद्योगिकियों को डोमेन विशेषज्ञता के साथ जोड़कर, यह असीम प्रतिस्पर्धा प्रदान कर सकता है।

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