सीखने के नए मार्गों के साथ OpenAI अकादमी का विस्तार
रोल-बेस्ड लर्निंग से कर्मचारियों, डेवलपर्स, लीडर्स, शिक्षकों और छात्रों को प्रैक्टिकल AI स्किल्स विकसित करने और जो उन्होंने सीखा है उसे दर्शाने में मदद मिलती है.
AI का सुरक्षित और असरदार तरीके से इस्तेमाल करने के लिए प्रैक्टिस की ज़रूरत होती है. लोगों को यह सीखना होगा कि इसे अपने काम में कैसे लागू किया जाए, चाहे वे रोज़ाना के काम के तरीके को बेहतर बना रहे हों, कोई प्रोडक्ट बना रहे हों, किसी टीम को लीड कर रहे हों या क्लास में पढ़ा रहे हों.
OpenAI में, हम सीखने की प्रक्रिया को डिप्लॉयमेंट का ही एक हिस्सा मानते हैं. आज हम डेवलपर, लीडर, शिक्षकों और कॉलेज के छात्रों के लिए नए कोर्स के साथ OpenAI अकादमी का विस्तार कर रहे हैं. ये कोर्स 'काम में AI लागू करें' के साथ जुड़ते हैं, जो लोगों को बुनियादी स्किल्स बनाने, बार-बार इस्तेमाल होने वाले वर्कफ़्लो तैयार करने और एजेंट्स के साथ सीधे काम करने में मदद करता है.
ये मार्ग मिलकर संगठनों को AI के साथ काम करने की शेयर्ड आदतें बनाने और अलग-अलग भूमिकाओं के लिए ज़रूरी स्किल विकसित करने में मदद करते हैं. कोर्स असेसमेंट से सीखने वालों को यह दर्शाने का मौका मिलता है कि उन्होंने क्या सीखा है. कोर्स असेसमेंट पास करने पर सीखने वालों को OpenAI अकादमी कोर्स का बैज मिलता है.
OpenAI अकादमी (एक नई विंडो में खुलेगा)के कोर्स एक आसान सोच पर आधारित हैं: AI सीखने के लिए आपको AI का इस्तेमाल करना चाहिए. सीखने वाले असल टास्क पर प्रैक्टिस करते हैं, निर्देश देते हैं, संदर्भ जोड़ते हैं और साथ-साथ नतीजों को रिव्यू भी करते हैं.
संगठन 'काम में AI लागू करें' को डेवलपर, लीडर, शिक्षकों और छात्रों के लिए ख़ास लर्निंग के साथ जोड़ सकते हैं और ऐसे कोर्स चुन सकते हैं जो उनकी टीम के काम में सहायता करें.
काम में AI लागू करें(एक नई विंडो में खुलेगा) मार्ग लोगों को उनके रोज़मर्रा के काम में AI का ज़्यादा असरदार तरीके से इस्तेमाल करने में मदद करता है. सीखने वाले बुनियादी बातों से शुरुआत करते हैं और स्पष्ट निर्देश देने, ज़रूरी संदर्भ जोड़ने और टास्क के हिसाब से जवाबों को रिव्यू करने की प्रैक्टिस करते हैं. इसके बाद, वे सफ़ल तरीकों को ऐसे वर्कफ़्लो में बदलते हैं जिनका वे दोबारा इस्तेमाल कर सकें.
जैसे-जैसे सीखने वाले आगे बढ़ते हैं, वे एजेंट्स के साथ बड़े काम को करवाने की प्रैक्टिस करते हैं, यह तय करते हैं कि कौन सा काम सौंपना है और कहाँ चेकपॉइंट्स और इंसानी रिव्यू जोड़ना है. यह तरीका कर्मचारियों को अंतिम नतीजे की ज़िम्मेदारी बनाए रखते हुए, AI के साथ ज़्यादा मुश्किल टास्क करने में मदद करता है.
AI के साथ बनाएँ(एक नई विंडो में खुलेगा) मार्ग उन डेवलपर्स और टेक्निकल टीम के लिए बनाया गया है जो Codex का इस्तेमाल करते हैं या OpenAI API के साथ प्रोडक्ट्स बनाते हैं. डेवलपर्स के लिए, इन कोर्स में यह बताया गया है कि रिव्यू और क्वालिटी पर कंट्रोल रखते हुए सॉफ़्टवेयर डेवलपमेंट लाइफ़साइकल में बदलाव की प्लानिंग और उन्हें लागू कैसे किया जाए. API पर काम करने वाली टीम के लिए, इस पाथवे में सॉल्यूशन डिज़ाइन, इवैल्यूएशन, एजेंट्स, ज़रूरी जानकारी निकालना और प्रोडक्शन में AI सिस्टम को ऑपरेट करना शामिल है.
ये कोर्स संगठनों को एक्सपेरिमेंटेशन से आगे बढ़कर उपयोगी और भरोसेमंद AI सिस्टम बनाने में मदद करने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं.
लीडर्स को यह भी तय करना होगा कि AI कहाँ सार्थक वैल्यू बना सकता है, संगठन को किस चीज़ को प्राथमिकता देनी चाहिए, काम की ज़िम्मेदारी किसकी होगी और प्रोग्रेस को कैसे मापा जाएगा.
AI लीडरशिप(एक नई विंडो में खुलेगा) कोर्स, AI को अपनाने में नेतृत्व करें(एक नई विंडो में खुलेगा) का हिस्सा है, जो रणनीति, अपनाने की प्रक्रिया और बदलाव के मैनेजमेंट के लिए ज़िम्मेदार लोगों को यह पता लगाने में मदद करता है कि AI से बिज़नेस में कहाँ वैल्यू बनाई जा सकती है. सीखने वाले किसी पहल को बिज़नेस की प्राथमिकताओं से जोड़ते हैं, ओनरशिप और गवर्नेंस तय करते हैं, और AI को अपनाने के लिए शुरुआती रणनीति और रोडमैप तैयार करते हैं.
शिक्षकों के लिए AI(एक नई विंडो में खुलेगा) और कॉलेज के छात्रों के लिए AI(एक नई विंडो में खुलेगा), पढ़ाने, सीखने और करियर की तैयारी तक पोर्टफ़ोलियो का विस्तार करते हैं.
'शिक्षकों के लिए AI' में सीखने वाले उन मटीरियल का इस्तेमाल करके क्लास की प्लानिंग करते हैं, कोई एक्टिविटी या असेसमेंट बनाते हैं, या छात्रों, टीचिंग असिस्टेंट या सहकर्मियों के साथ बातचीत को बेहतर बनाते हैं, जिन्हें उपयोग करने की उन्हें अनुमति होती है. वे ChatGPT के जवाबों को अपने सीखने के लक्ष्यों, सोर्स मटीरियल और ज़रूरतों के हिसाब से रिव्यू करते हैं. शिक्षक ही तय करते हैं कि उनकी शिक्षा में क्या शामिल होना चाहिए.
कॉलेज के छात्रों के लिए AI का फ़ोकस अकादमिक और करियर से जुड़े टास्क पर होता है. छात्र पढ़ाई के मटीरियल और डेडलाइन को स्टडी प्लान में व्यवस्थित करने, ग्रुप प्रोजेक्ट में भूमिकाएँ तय करने, असाइनमेंट की ज़रूरतों के हिसाब से ड्राफ़्ट को रिव्यू करने और ऐप्लिकेशन या इंटरव्यू की तैयारी करने की प्रैक्टिस करते हैं. वे ChatGPT में सही मटीरियल लाने, अपने काम को बेहतर बनाने और अंतिम नतीजे के बारे में फ़ैसले लेने के तरीके सीखते हैं.
संगठन अपने लक्ष्यों के हिसाब से सीखने के मार्ग चुन सकते हैं. कोई कंपनी कर्मचारियों की ऑनबोर्डिंग में 'काम में AI लागू करें' का इस्तेमाल कर सकती है, डेवलपर्स और टेक्निकल टीम को 'AI के साथ बनाएँ' कोर्स दे सकती है, और एग्जीक्यूटिव, चैंपियन या ट्रांसफॉर्मेशन प्रोग्राम में 'AI लीडरशिप' को शामिल कर सकती है. शिक्षण संस्थान AI फ़ाउंडेशंस(एक नई विंडो में खुलेगा) को 'शिक्षकों के लिए AI' और 'कॉलेज छात्रों के लिए AI' के साथ जोड़ सकते हैं.
सीखना तब सबसे ज़्यादा फ़ायदेमंद होता है जब लोगों के पास प्रैक्टिस करने और उसे लागू करने का समय हो. मैनेजर और चैंपियन सीखने वालों को कोर्स में असल काम शामिल करने, काम के उदाहरण शेयर करने और जो उन्होंने सीखा है उसे मौजूदा काम से जोड़ने के लिए प्रोत्साहित कर सकते हैं.
OpenAI अकादमी डिप्लॉयमेंट गाइड(एक नई विंडो में खुलेगा) में कोर्स शुरू करने, लीडर और मैनेजर को शामिल करने, लोगों की भागीदारी बढ़ाने और प्रोग्रेस को ट्रैक करने के लिए सुझाव दिए गए हैं.
ये कोर्स OpenAI की अलग-अलग टीम ने तैयार किए हैं और जैसे-जैसे हमारे मॉडल, प्रोडक्ट और गाइडेंस में बदलाव होगा, इन्हें भी अपडेट किया जाता रहेगा.
कोर्स के बड़े पोर्टफ़ोलियो को देखने और अपनी टीम के लिए सीखने के सही मार्ग खोजने के लिए OpenAI अकादमी(एक नई विंडो में खुलेगा) पर जाएँ.
