ਤਾਂ, ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੀ ਸਰਚ ਬਾਰ ਵੱਲ ਦੇਖ ਰਹੇ ਹੋ ਕਿ ਏਆਈ ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਕਿਵੇਂ ਬਣਨਾ ਹੈ - "ਏਆਈ ਉਤਸ਼ਾਹੀ" ਨਹੀਂ, "ਡੇਟਾ ਡਬਲਿੰਗ ਵੀਕਐਂਡ ਕੋਡਰ" ਨਹੀਂ, ਸਗੋਂ ਫੁੱਲ-ਥ੍ਰੋਟਲ, ਸਿਸਟਮ-ਬ੍ਰੇਕਿੰਗ, ਸ਼ਬਦਾਵਲੀ-ਥੁੱਕਣ ਵਾਲਾ ਇੰਜੀਨੀਅਰ। ਠੀਕ ਹੈ। ਤੁਸੀਂ ਇਸ ਲਈ ਤਿਆਰ ਹੋ? ਆਓ ਇਸ ਪਿਆਜ਼ ਨੂੰ ਛਿੱਲਦੇ ਹਾਂ, ਪਰਤ-ਦਰ-ਪਰਤ ਅਰਾਜਕ।
ਇਸ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਤੁਸੀਂ ਜੋ ਲੇਖ ਪੜ੍ਹਨਾ ਪਸੰਦ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ:
🔗 DevOps ਲਈ AI ਟੂਲ - ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ, ਨਿਗਰਾਨੀ ਅਤੇ ਤੈਨਾਤੀ ਵਿੱਚ ਕ੍ਰਾਂਤੀ ਲਿਆ ਰਿਹਾ ਹੈ।
ਪੜਚੋਲ ਕਰੋ ਕਿ ਕਿਵੇਂ AI ਵਰਕਫਲੋ ਨੂੰ ਸੁਚਾਰੂ ਬਣਾ ਕੇ, ਤੈਨਾਤੀ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰਕੇ, ਅਤੇ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਵਧਾ ਕੇ DevOps ਨੂੰ ਮੁੜ ਆਕਾਰ ਦੇ ਰਿਹਾ ਹੈ।
🔗 ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਲਈ ਚੋਟੀ ਦੇ 10 AI ਟੂਲ - ਉਤਪਾਦਕਤਾ ਵਧਾਓ, ਕੋਡ ਸਮਾਰਟ ਕਰੋ, ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਬਣਾਓ
ਤੁਹਾਡੇ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਵਿਕਾਸ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਦਾ ਪੱਧਰ ਉੱਚਾ ਚੁੱਕਣ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ AI-ਸੰਚਾਲਿਤ ਟੂਲਸ ਦੀ ਇੱਕ ਕਿਉਰੇਟਿਡ ਸੂਚੀ।
🔗 ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਅਤੇ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਡਿਵੈਲਪਮੈਂਟ - ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਦੇ ਭਵਿੱਖ ਨੂੰ ਬਦਲਣਾ। ਇਸ
ਗੱਲ 'ਤੇ ਇੱਕ ਡੂੰਘਾਈ ਨਾਲ ਨਜ਼ਰ ਮਾਰੋ ਕਿ ਕਿਵੇਂ AI ਕੋਡ ਜਨਰੇਸ਼ਨ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਟੈਸਟਿੰਗ ਅਤੇ ਰੱਖ-ਰਖਾਅ ਤੱਕ ਹਰ ਚੀਜ਼ ਵਿੱਚ ਕ੍ਰਾਂਤੀ ਲਿਆ ਰਿਹਾ ਹੈ।
🔗
ਜ਼ਰੂਰੀ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਅਤੇ ਟੂਲਸ ਦੇ ਇਸ ਵਿਆਪਕ ਸੰਖੇਪ ਦੇ ਨਾਲ ਪਾਈਥਨ ਵਿੱਚ ਅਲਟੀਮੇਟ ਗਾਈਡ
🧠 ਪਹਿਲਾ ਕਦਮ: ਜਨੂੰਨ ਨੂੰ ਅਗਵਾਈ ਕਰਨ ਦਿਓ (ਫਿਰ ਤਰਕ ਨਾਲ ਫੜੋ)
ਕੋਈ ਵੀ ਫੈਸਲਾ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ ਜਿਵੇਂ ਉਹ ਅਨਾਜ ਚੁਣਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਇਸ ਤੋਂ ਵੀ ਅਜੀਬ ਹੈ। ਕੁਝ ਤੁਹਾਨੂੰ ਫੜ ਲੈਂਦਾ ਹੈ - ਇੱਕ ਗਲੀਚਿਡ ਚੈਟਬੋਟ, ਇੱਕ ਅੱਧਾ ਟੁੱਟਿਆ ਹੋਇਆ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ ਸਿਸਟਮ, ਜਾਂ ਕੋਈ ML ਮਾਡਲ ਜਿਸਨੇ ਗਲਤੀ ਨਾਲ ਤੁਹਾਡੇ ਟੋਸਟਰ ਨੂੰ ਕਿਹਾ ਕਿ ਇਹ ਪਿਆਰ ਵਿੱਚ ਹੈ। ਬੂਮ। ਤੁਸੀਂ ਇਸ ਦੇ ਆਦੀ ਹੋ ਗਏ ਹੋ।
☝️ ਅਤੇ ਇਹ ਚੰਗੀ ਗੱਲ ਹੈ। ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਚੀਜ਼? ਇਸ ਲਈ ਉਹਨਾਂ ਚੀਜ਼ਾਂ ਲਈ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਤੱਕ ਧਿਆਨ ਦੇਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜੋ ਤੁਰੰਤ ਸਮਝ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ ਆਉਂਦੀਆਂ ।
📚 ਦੂਜਾ ਕਦਮ: ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਦੀ ਭਾਸ਼ਾ ਸਿੱਖੋ (ਅਤੇ ਇਸਦੇ ਪਿੱਛੇ ਤਰਕ)
ਏਆਈ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਪਵਿੱਤਰ ਤ੍ਰਿਏਕ ਹੈ - ਕੋਡ, ਗਣਿਤ, ਅਤੇ ਸੰਗਠਿਤ ਦਿਮਾਗੀ ਹਫੜਾ-ਦਫੜੀ। ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਵੀਕਐਂਡ ਵਿੱਚ ਇਸ ਵਿੱਚ ਮੁਹਾਰਤ ਹਾਸਲ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੇ। ਤੁਸੀਂ ਇਸ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਪਾਸੇ, ਪਿੱਛੇ ਵੱਲ, ਜ਼ਿਆਦਾ ਕੈਫੀਨ ਵਾਲੇ, ਅਕਸਰ ਨਿਰਾਸ਼ ਹੋ ਜਾਂਦੇ ਹੋ।
| 🔧 ਮੁੱਖ ਹੁਨਰ | 📌 ਇਹ ਕਿਉਂ ਮਾਇਨੇ ਰੱਖਦਾ ਹੈ | 📘 ਕਿੱਥੋਂ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੀਏ |
|---|---|---|
| ਪਾਈਥਨ 🐍 | ਇਸ ਵਿੱਚ ਸਭ ਕੁਝ ਬਣਿਆ ਹੋਇਆ ਹੈ। ਜਿਵੇਂ, ਸਭ ਕੁਝ । | Jupyter, NumPy, Pandas ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ |
| ਗਣਿਤ 🧮 | ਤੁਸੀਂ ਗਲਤੀ ਨਾਲ ਡੌਟ ਪ੍ਰੋਡਕਟਸ ਅਤੇ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਓਪਸ ਨੂੰ ਮਾਰੋਗੇ। | ਰੇਖਿਕ ਅਲਜਬਰਾ, ਅੰਕੜੇ, ਕੈਲਕੂਲਸ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰੋ |
| ਐਲਗੋਰਿਦਮ 🧠 | ਉਹ AI ਦੇ ਅਧੀਨ ਅਦਿੱਖ ਸਕੈਫੋਲਡਿੰਗ ਹਨ। | ਰੁੱਖਾਂ, ਗ੍ਰਾਫ਼ਾਂ, ਜਟਿਲਤਾ, ਤਰਕ ਦੇ ਦਰਵਾਜ਼ੇ ਬਾਰੇ ਸੋਚੋ |
ਸਭ ਕੁਝ ਯਾਦ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਨਾ ਕਰੋ। ਇਹ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਨਹੀਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ। ਇਸਨੂੰ ਛੂਹੋ, ਇਸ ਨਾਲ ਛੇੜਛਾੜ ਕਰੋ, ਇਸਨੂੰ ਖਰਾਬ ਕਰੋ, ਫਿਰ ਜਦੋਂ ਤੁਹਾਡਾ ਦਿਮਾਗ ਠੰਡਾ ਹੋ ਜਾਵੇ ਤਾਂ ਇਸਨੂੰ ਠੀਕ ਕਰੋ।
🔬 ਤੀਜਾ ਕਦਮ: ਫਰੇਮਵਰਕ ਨਾਲ ਆਪਣੇ ਹੱਥਾਂ ਨੂੰ ਗੜਬੜਾ ਦਿਓ
ਔਜ਼ਾਰਾਂ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਸਿਧਾਂਤ? ਇਹ ਸਿਰਫ਼ ਮਾਮੂਲੀ ਜਿਹੀ ਗੱਲ ਹੈ। ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ AI ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਬਣਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ? ਤੁਸੀਂ ਨਿਰਮਾਣ ਕਰਦੇ ਹੋ। ਤੁਸੀਂ ਅਸਫਲ ਹੋ ਜਾਂਦੇ ਹੋ। ਤੁਸੀਂ ਉਨ੍ਹਾਂ ਚੀਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਡੀਬੱਗ ਕਰਦੇ ਹੋ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦਾ ਕੋਈ ਮਤਲਬ ਹੀ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ। (ਕੀ ਇਹ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਦਰ ਹੈ? ਤੁਹਾਡੇ ਟੈਂਸਰ ਦੀ ਸ਼ਕਲ? ਇੱਕ ਬਦਮਾਸ਼ ਕੌਮਾ?)
🧪 ਇਸ ਮਿਸ਼ਰਣ ਨੂੰ ਅਜ਼ਮਾਓ:
-
scikit-learn - ਘੱਟ ਗੜਬੜ ਵਾਲੇ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਲਈ
-
ਟੈਂਸਰਫਲੋ - ਉਦਯੋਗਿਕ ਤਾਕਤ, ਗੂਗਲ-ਸਮਰਥਿਤ
-
ਪਾਈਟੋਰਚ - ਠੰਡਾ, ਪੜ੍ਹਨਯੋਗ ਚਚੇਰਾ ਭਰਾ
ਜੇਕਰ ਤੁਹਾਡੇ ਪਹਿਲੇ ਮਾਡਲਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਕੋਈ ਵੀ ਨਹੀਂ ਟੁੱਟਦਾ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਬਹੁਤ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਖੇਡ ਰਹੇ ਹੋ। ਤੁਹਾਡਾ ਕੰਮ ਸੁੰਦਰ ਗੜਬੜ ਕਰਨਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਉਹ ਕੁਝ ਦਿਲਚਸਪ ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ।
🎯 ਚੌਥਾ ਕਦਮ: ਸਭ ਕੁਝ ਨਾ ਸਿੱਖੋ। ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਚੀਜ਼ '
"ਏਆਈ ਸਿੱਖਣ" ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਨਾ ਇੰਟਰਨੈੱਟ ਨੂੰ ਯਾਦ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਨ ਵਾਂਗ ਹੈ। ਇਹ ਨਹੀਂ ਹੋਵੇਗਾ। ਤੁਹਾਨੂੰ ਆਪਣੇ ਆਪ ਨੂੰ ਇੱਕ ਥਾਂ 'ਤੇ ਰੱਖਣਾ ਪਵੇਗਾ।
🔍 ਵਿਕਲਪਾਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ:
-
🧬 NLP - ਸ਼ਬਦ, ਟੈਕਸਟ, ਅਰਥ ਸ਼ਾਸਤਰ, ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰ ਜੋ ਤੁਹਾਡੀ ਆਤਮਾ ਵਿੱਚ ਝਾਕਦੇ ਹਨ
-
📸 ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀ - ਚਿੱਤਰ ਵਰਗੀਕਰਨ, ਚਿਹਰੇ ਦੀ ਪਛਾਣ, ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਗਤ ਅਜੀਬਤਾ
-
🧠 ਰੀਇਨਫੋਰਸਮੈਂਟ ਲਰਨਿੰਗ - ਏਜੰਟ ਜੋ ਵਾਰ-ਵਾਰ ਮੂਰਖਤਾ ਭਰੀਆਂ ਗੱਲਾਂ ਕਰਕੇ ਹੁਸ਼ਿਆਰ ਹੋ ਜਾਂਦੇ ਹਨ
-
🎨 ਜਨਰੇਟਿਵ ਮਾਡਲ - DALL·E, ਸਥਿਰ ਪ੍ਰਸਾਰ, ਡੂੰਘੇ ਗਣਿਤ ਦੇ ਨਾਲ ਅਜੀਬ ਕਲਾ
ਇਮਾਨਦਾਰੀ ਨਾਲ, ਉਹ ਚੁਣੋ ਜੋ ਜਾਦੂਈ ਲੱਗਦਾ ਹੈ। ਕੋਈ ਫ਼ਰਕ ਨਹੀਂ ਪੈਂਦਾ ਕਿ ਇਹ ਮੁੱਖ ਧਾਰਾ ਹੈ। ਤੁਸੀਂ ਉਸ ਚੀਜ਼ ਵਿੱਚ ਮਹਾਨ ਬਣਨ ਦੀ ਜ਼ਿਆਦਾ ਸੰਭਾਵਨਾ ਰੱਖਦੇ ਹੋ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਸੱਚਮੁੱਚ ਤੋੜਨਾ ਪਸੰਦ ਕਰਦੇ ਹੋ ।
🧾 ਪੰਜਵਾਂ ਕਦਮ: ਆਪਣਾ ਕੰਮ ਦਿਖਾਓ। ਡਿਗਰੀ ਹੋਵੇ ਜਾਂ ਨਾ ਹੋਵੇ।
ਦੇਖੋ, ਜੇ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਵਿੱਚ CS ਡਿਗਰੀ ਜਾਂ ਮਾਸਟਰ ਹੈ? ਬਹੁਤ ਵਧੀਆ। ਪਰ ਅਸਲ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਅਤੇ ਅਸਫਲ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ਾਂ ਵਾਲਾ ਇੱਕ GitHub ਰੈਪੋ ਤੁਹਾਡੇ ਰੈਜ਼ਿਊਮੇ 'ਤੇ ਕਿਸੇ ਹੋਰ ਲਾਈਨ ਨਾਲੋਂ ਵੱਧ ਕੀਮਤੀ ਹੈ।
📜 ਸਰਟੀਫਿਕੇਟ ਜੋ ਬੇਕਾਰ ਨਹੀਂ ਹਨ:
-
ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ (ਐਨਜੀ, ਕੋਰਸੇਰਾ)
-
AI ਸਾਰਿਆਂ ਲਈ (ਹਲਕਾ ਪਰ ਆਧਾਰਿਤ)
-
Fast.ai (ਜੇਕਰ ਤੁਹਾਨੂੰ ਗਤੀ + ਹਫੜਾ-ਦਫੜੀ ਪਸੰਦ ਹੈ)
ਫਿਰ ਵੀ, ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ > ਕਾਗਜ਼ । ਹਮੇਸ਼ਾ। ਉਹ ਚੀਜ਼ਾਂ ਬਣਾਓ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਤੁਸੀਂ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਪਰਵਾਹ ਕਰਦੇ ਹੋ - ਭਾਵੇਂ ਇਹ ਅਜੀਬ ਕਿਉਂ ਨਾ ਹੋਵੇ। LSTM ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਕੁੱਤੇ ਦੇ ਮੂਡ ਦਾ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾਓ? ਠੀਕ ਹੈ। ਜਿੰਨਾ ਚਿਰ ਇਹ ਚੱਲਦਾ ਹੈ।
📢 ਛੇਵਾਂ ਕਦਮ: ਆਪਣੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਬਾਰੇ ਉੱਚੀ ਆਵਾਜ਼ ਵਿੱਚ ਬੋਲੋ (ਸਿਰਫ਼ ਨਤੀਜੇ ਹੀ ਨਹੀਂ)
ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਏਆਈ ਇੰਜੀਨੀਅਰਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਪ੍ਰਤਿਭਾਸ਼ਾਲੀ ਮਾਡਲ ਤੋਂ ਨੌਕਰੀ 'ਤੇ ਨਹੀਂ ਰੱਖਿਆ ਗਿਆ - ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਦੇਖਿਆ ਗਿਆ। ਉੱਚੀ ਆਵਾਜ਼ ਵਿੱਚ ਗੱਲ ਕਰੋ। ਗੜਬੜ ਨੂੰ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਬਣਾਓ। ਅੱਧ-ਪੱਕੇ ਬਲੌਗ ਪੋਸਟਾਂ ਲਿਖੋ। ਆਓ।
-
ਉਨ੍ਹਾਂ ਛੋਟੀਆਂ ਜਿੱਤਾਂ ਨੂੰ ਟਵੀਟ ਕਰੋ।
-
"ਇਹ ਇਕੱਠੇ ਕਿਉਂ ਨਹੀਂ ਹੋਇਆ" ਪਲ ਸਾਂਝਾ ਕਰੋ।
-
ਆਪਣੇ ਟੁੱਟੇ ਹੋਏ ਪ੍ਰਯੋਗਾਂ ਦੇ ਪੰਜ-ਮਿੰਟ ਦੇ ਵੀਡੀਓ ਵਿਆਖਿਆਕਾਰ ਰਿਕਾਰਡ ਕਰੋ।
🎤 ਜਨਤਕ ਅਸਫਲਤਾ ਚੁੰਬਕੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਅਸਲੀ ਹੋ - ਅਤੇ ਲਚਕੀਲੇ ਹੋ।
🔁 ਸੱਤਵਾਂ ਕਦਮ: ਚਲਦੇ ਰਹੋ ਜਾਂ ਅੱਗੇ ਵਧੋ
ਇਹ ਉਦਯੋਗ? ਇਹ ਬਦਲਦਾ ਰਹਿੰਦਾ ਹੈ। ਕੱਲ੍ਹ ਦਾ ਸਿੱਖਣਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ, ਕੱਲ੍ਹ ਦਾ ਨਾਪਸੰਦ ਕੀਤਾ ਆਯਾਤ। ਇਹ ਬੁਰਾ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇਹੀ ਸੌਦਾ ।
🧵 ਧਿਆਨ ਰੱਖੋ:
-
arXiv ਐਬਸਟਰੈਕਟਸ ਨੂੰ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਸਕਿਮ ਕਰਨਾ ਜਿਵੇਂ ਉਹ ਪਹੇਲੀਆਂ ਦੇ ਡੱਬੇ ਹੋਣ
-
ਹੱਗਿੰਗ ਫੇਸ ਵਰਗੀਆਂ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਦਾ ਪਾਲਣ ਕਰਨਾ
-
ਅਜੀਬ ਸਬਰੇਡਿਟਸ ਨੂੰ ਬੁੱਕਮਾਰਕ ਕਰਨਾ ਜੋ ਅਰਾਜਕ ਥਰਿੱਡਾਂ ਵਿੱਚ ਸੋਨਾ ਸੁੱਟਦੇ ਹਨ
ਤੁਸੀਂ ਕਦੇ ਵੀ "ਸਭ ਕੁਝ ਨਹੀਂ ਜਾਣ ਸਕੋਗੇ"। ਪਰ ਤੁਸੀਂ ਭੁੱਲਣ ਨਾਲੋਂ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਸਿੱਖ ਸਕਦੇ ਹੋ।
🤔ਏਆਈ ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਕਿਵੇਂ ਬਣੀਏ (ਅਸਲ ਵਿੱਚ)
-
ਪਹਿਲਾਂ ਜਨੂੰਨ ਨੂੰ ਤੁਹਾਨੂੰ ਅੰਦਰ ਖਿੱਚਣ ਦਿਓ - ਤਰਕ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਹੈ
-
ਪਾਈਥਨ, ਗਣਿਤ, ਅਤੇ ਦੁੱਖਾਂ ਦੇ ਐਲਗੋਰਿਦਮਿਕ ਸੁਆਦ ਨੂੰ ਸਿੱਖੋ
-
ਟੁੱਟੀਆਂ ਚੀਜ਼ਾਂ ਉਦੋਂ ਤੱਕ ਬਣਾਓ ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਉਹ ਚੱਲ ਨਾ ਜਾਣ।
-
ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਮਾਹਰ ਬਣੋ ਜਿਵੇਂ ਤੁਹਾਡਾ ਦਿਮਾਗ ਇਸ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ
-
ਸਭ ਕੁਝ ਸਾਂਝਾ ਕਰੋ , ਸਿਰਫ਼ ਪਾਲਿਸ਼ ਕੀਤੇ ਟੁਕੜੇ ਹੀ ਨਹੀਂ
-
ਉਤਸੁਕ ਰਹੋ ਜਾਂ ਪਿੱਛੇ ਰਹਿ ਜਾਓ
ਅਤੇ ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਅਜੇ ਵੀ ਗੂਗਲ 'ਤੇ AI ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਬਣਨ ਬਾਰੇ , ਤਾਂ ਇਹ ਠੀਕ ਹੈ। ਬਸ ਯਾਦ ਰੱਖੋ: ਇਸ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਹੀ ਅੱਧੇ ਲੋਕ ਧੋਖੇਬਾਜ਼ ਮਹਿਸੂਸ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਰਾਜ਼ ਕੀ ਹੈ? ਉਹ ਫਿਰ ਵੀ ਬਣਾਉਂਦੇ ਰਹੇ।