ਕੀ ਕੰਪਿਊਟਰ ਸਾਇੰਸ ਦੀ ਥਾਂ ਏਆਈ ਲੈ ਲਵੇਗਾ? [ਵੀਡੀਓ ਅਤੇ ਕੁਇਜ਼]

ਉੱਤਰ: ਏਆਈ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਗਿਆਨ ਦੀ ਥਾਂ ਨਹੀਂ ਲਵੇਗਾ; ਇਹ ਨਿਰਣੇ, ਸਿਸਟਮ ਸੋਚ ਅਤੇ ਜਵਾਬਦੇਹੀ ਦੇ ਮਿਆਰ ਨੂੰ ਉੱਚਾ ਚੁੱਕਦੇ ਹੋਏ ਰੁਟੀਨ ਕੋਡਿੰਗ ਨੂੰ ਸਵੈਚਾਲਿਤ ਕਰੇਗਾ। ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਜਾਂ ਡਿਵੈਲਪਰ ਜੋ ਸਿਰਫ਼ ਸੰਟੈਕਸ ਅਤੇ ਕਾਪੀ ਕੀਤੇ ਆਉਟਪੁੱਟ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਕਮਜ਼ੋਰ ਹੋ ਜਾਂਦੇ ਹਨ; ਜੋ ਲੋਕ ਬੁਨਿਆਦੀ ਗੱਲਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਦੇ ਹਨ, ਉਹ ਏਆਈ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਅਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਵਰਤ ਸਕਦੇ ਹਨ।

ਮੁੱਖ ਗੱਲਾਂ:

ਬੁਨਿਆਦੀ ਗੱਲਾਂ: ਘੱਟ ਸਿੰਟੈਕਸ ਯਾਦ ਰੱਖਣ ਨਾਲੋਂ ਐਲਗੋਰਿਦਮ, ਸਿਸਟਮ, ਸੁਰੱਖਿਆ ਅਤੇ ਡੀਬੱਗਿੰਗ ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਦਿਓ।

ਜਵਾਬਦੇਹੀ: AI-ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਕੋਡ ਨੂੰ ਡਰਾਫਟ ਵਰਕ ਵਜੋਂ ਸਮਝੋ ਜਿਸਦੀ ਤੁਹਾਨੂੰ ਪੁਸ਼ਟੀ, ਜਾਂਚ ਅਤੇ ਮਾਲਕੀ ਕਰਨੀ ਪਵੇਗੀ।

ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ-ਪੱਧਰ ਦਾ ਜੋਖਮ: ਅਸਲ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਬਣਾਓ ਕਿਉਂਕਿ ਰੁਟੀਨ ਜੂਨੀਅਰ ਕੰਮ ਸੁੰਗੜ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਬਦਲ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਜਾਂ ਔਜ਼ਾਰਾਂ ਦੁਆਰਾ ਲੀਨ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ।

AI ਸਾਖਰਤਾ: AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਵਿਆਖਿਆਵਾਂ, ਤੁਲਨਾਵਾਂ ਅਤੇ ਸਮੀਖਿਆ ਲਈ ਕਰੋ, ਨਾ ਕਿ ਅੰਨ੍ਹੇ ਕੋਡ ਪੇਸਟ ਕਰਨ ਲਈ।

ਕਰੀਅਰ ਲਚਕਤਾ: ਨਿਰਣੇ, ਸੰਚਾਰ ਅਤੇ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਹੁਨਰ ਵਿਕਸਤ ਕਰੋ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਔਜ਼ਾਰ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਢੰਗ ਨਾਲ ਨਹੀਂ ਬਦਲ ਸਕਦੇ।

ਇਸ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਤੁਸੀਂ ਜੋ ਲੇਖ ਪੜ੍ਹਨਾ ਪਸੰਦ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ:

🔗 ਕੀ ਏਆਈ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਮੈਨੇਜਰਾਂ ਦੀ ਥਾਂ ਲਵੇਗਾ?
ਪੜਚੋਲ ਕਰੋ ਕਿ ਏਆਈ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਭੂਮਿਕਾਵਾਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਮੁੜ ਆਕਾਰ ਦੇ ਸਕਦਾ ਹੈ।

🔗 ਕੀ ਫਾਰਮਾਸਿਸਟਾਂ ਦੀ ਥਾਂ AI ਲੈ ਲਵੇਗਾ?
ਫਾਰਮੇਸੀ ਦੇ ਕੰਮ ਅਤੇ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦੀ ਦੇਖਭਾਲ 'ਤੇ AI ਦੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਨੂੰ ਸਮਝੋ।

🔗 ਕੀ ਏਆਈ ਸਿਵਲ ਇੰਜੀਨੀਅਰਾਂ ਦੀ ਥਾਂ ਲਵੇਗਾ?
ਸਿੱਖੋ ਕਿ ਏਆਈ ਮੁਹਾਰਤ ਨੂੰ ਬਦਲੇ ਬਿਨਾਂ ਸਿਵਲ ਇੰਜੀਨੀਅਰਾਂ ਦਾ ਕਿਵੇਂ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦਾ ਹੈ।

🔗 ਕੀ ਏਆਈ ਬੁੱਕਕੀਪਰਾਂ ਦੀ ਥਾਂ ਲਵੇਗਾ?
ਦੇਖੋ ਕਿ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਬੁੱਕਕੀਪਿੰਗ ਦੇ ਕੰਮਾਂ ਅਤੇ ਭਵਿੱਖ ਦੀ ਮੰਗ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਬਦਲਦਾ ਹੈ।

1. ਏਆਈ ਯੁੱਗ ਵਿੱਚ ਕੰਪਿਊਟਰ ਸਾਇੰਸ ਦਾ ਇੱਕ ਚੰਗਾ ਸੰਸਕਰਣ ਕੀ ਹੈ? 🧩

ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਗਿਆਨ ਦਾ ਇੱਕ ਚੰਗਾ ਸੰਸਕਰਣ ਹੁਣ ਸਿਰਫ਼ "ਪਾਈਥਨ ਸਿੱਖਣਾ ਅਤੇ ਉਮੀਦ ਕਰਨਾ" ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇਹ ਕਦੇ ਵੀ ਕਾਫ਼ੀ ਨਹੀਂ ਸੀ, ਹਾਲਾਂਕਿ ਲੋਕ ਕੁਝ ਸਮੇਂ ਲਈ ਇਸ ਤੋਂ ਬਚ ਗਏ।.

ਇੱਕ ਮਜ਼ਬੂਤ ​​ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਗਿਆਨ ਬੁਨਿਆਦ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ:

• ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਸਟ੍ਰਕਚਰ - ਇਸ ਲਈ ਨਹੀਂ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਹਰ ਸਵੇਰ ਇੱਕ ਲਾਲ-ਕਾਲੇ ਰੁੱਖ ਨੂੰ ਹੱਥੀਂ ਕੋਡ ਕਰੋਗੇ, ਪਰ ਇਸ ਲਈ ਕਿਉਂਕਿ ਤੁਹਾਨੂੰ ਟ੍ਰੇਡਆਫ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ।

• ਸਿਸਟਮ ਸੋਚ - ਓਪਰੇਟਿੰਗ ਸਿਸਟਮ, ਨੈੱਟਵਰਕ, ਡੇਟਾਬੇਸ, ਵੰਡੇ ਹੋਏ ਸਿਸਟਮ, ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਸੀਮਾਵਾਂ।

• ਗਣਿਤਿਕ ਤਰਕ - ਤਰਕ, ਸੰਭਾਵਨਾ, ਡਿਸਕ੍ਰਿਟ ਗਣਿਤ, ਜਦੋਂ ਢੁਕਵਾਂ ਹੋਵੇ ਤਾਂ ਰੇਖਿਕ ਅਲਜਬਰਾ।

• ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਨਿਰਣਾ - ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ, ਰੱਖ-ਰਖਾਅ, ਡੀਬੱਗਿੰਗ, ਟੈਸਟਿੰਗ, ਦਸਤਾਵੇਜ਼।

• ਸੁਰੱਖਿਆ ਜਾਗਰੂਕਤਾ - ਕਿਉਂਕਿ AI-ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਕੋਡ ਅਜੇ ਵੀ ਬਹੁਤ ਹੀ ਅਸੁਰੱਖਿਅਤ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ।

• ਮਨੁੱਖੀ-ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ ਡਿਜ਼ਾਈਨ - ਉਪਭੋਗਤਾ ਅਣਪਛਾਤੇ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਹਮੇਸ਼ਾ। ਇਸਦੇ ਲਈ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾਓ।

• ਏਆਈ ਸਾਖਰਤਾ - ਇਹ ਜਾਣਨਾ ਕਿ ਮਾਡਲ ਕੀ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਕੀ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੇ, ਅਤੇ ਕਿੱਥੇ ਉਹ ਭਰੋਸੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਖਾਈ ਵਿੱਚ ਡੁੱਬ ਜਾਂਦੇ ਹਨ।

ਪੇਸ਼ੇਵਰ ਪਾਠਕ੍ਰਮ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਅਜੇ ਵੀ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਗਿਆਨ ਨੂੰ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਅਨੁਸ਼ਾਸਨ ਵਜੋਂ ਮੰਨਦੀਆਂ ਹਨ ਜੋ ਐਲਗੋਰਿਦਮ, ਸਿਸਟਮ, ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਵਿਕਾਸ, ਸਾਈਬਰ ਸੁਰੱਖਿਆ, ਡੇਟਾ ਵਿਗਿਆਨ, ਅਤੇ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਵਰਗੇ ਖੇਤਰਾਂ ਨੂੰ ਕਵਰ ਕਰਦਾ ਹੈ - ਸਿਰਫ਼ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਅਭਿਆਸ ਹੀ ਨਹੀਂ।

ਇਸ ਲਈ ਬਿਹਤਰ ਸਵਾਲ ਸਿਰਫ਼ ਇਹ ਨਹੀਂ ਹੈ ਕਿ "ਕੀ ਕੰਪਿਊਟਰ ਸਾਇੰਸ ਦੀ ਥਾਂ ਏਆਈ ਲੈ ਲਵੇਗੀ?" ਇਹ ਹੈ: ਕੰਪਿਊਟਰ ਸਾਇੰਸ ਦਾ ਕਿਹੜਾ ਸੰਸਕਰਣ ਬਚਿਆ ਰਹਿੰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਵਧੇਰੇ ਕੀਮਤੀ ਬਣ ਜਾਂਦਾ ਹੈ?

ਜਵਾਬ ਹੈ ਡੂੰਘਾ ਸੰਸਕਰਣ। ਨਿਰਣੇ ਵਾਲਾ ਸੰਸਕਰਣ।.

2. ਤੁਲਨਾ ਸਾਰਣੀ: ਏਆਈ ਬਨਾਮ ਕੰਪਿਊਟਰ ਸਾਇੰਸ ਹੁਨਰ ⚖️

3. ਲੋਕ ਕਿਉਂ ਸੋਚਦੇ ਹਨ ਕਿ AI ਕੰਪਿਊਟਰ ਸਾਇੰਸ ਦੀ ਥਾਂ ਲੈ ਲਵੇਗਾ 😬

ਲੋਕ ਇਸ ਡਰ ਨੂੰ ਹਵਾ ਵਿੱਚੋਂ ਨਹੀਂ ਕੱਢ ਰਹੇ। AI ਕੋਡਿੰਗ ਟੂਲ ਸੱਚਮੁੱਚ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਹਨ। ਉਹ ਫੰਕਸ਼ਨ ਤਿਆਰ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਗਲਤੀਆਂ ਸਮਝਾ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਕਿਸੇ ਹੋਰ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਕੋਡ ਦੁਬਾਰਾ ਲਿਖ ਸਕਦੇ ਹਨ, API ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਬਣਾ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਐਪ ਦਾ ਇੱਕ ਵਧੀਆ ਪਹਿਲਾ ਡਰਾਫਟ ਵੀ ਤਿਆਰ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।

ਇਹ ਕੁਝ ਵੀ ਨਹੀਂ ਹੈ।.

ਇੱਕ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਲਈ, ਇਹ ਜਾਦੂ ਵਾਂਗ ਮਹਿਸੂਸ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਤੁਸੀਂ ਟਾਈਪ ਕਰਦੇ ਹੋ: "ਮੈਨੂੰ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਲਾਗਇਨ ਫਾਰਮ ਬਣਾਓ," ਅਤੇ ਬੂਮ - ਕੋਡ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਫਿਰ ਤੁਸੀਂ ਸਟਾਈਲਿੰਗ ਲਈ ਪੁੱਛਦੇ ਹੋ, ਅਤੇ ਹੋਰ ਕੋਡ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਫਿਰ ਤੁਸੀਂ ਟੈਸਟਾਂ ਲਈ ਪੁੱਛਦੇ ਹੋ, ਅਤੇ ਇਹ ਤੁਹਾਨੂੰ ਕੁਝ ਅਜਿਹਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਟੈਸਟ-ਇਸ਼ਤਿਹਾਰ ਵਰਗਾ ਲੱਗਦਾ ਹੈ। ਅਚਾਨਕ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰਨ ਵਾਲਾ ਸੋਚਦਾ ਹੈ, "ਰੁਕੋ, ਮੈਂ ਲੂਪਸ ਕਿਉਂ ਸਿੱਖ ਰਿਹਾ ਹਾਂ?"

ਸਹੀ ਸਵਾਲ ਹੈ। ਪਰ ਨਾਲ ਹੀ, ਪੂਰੀ ਕਹਾਣੀ ਨਹੀਂ।.

AI ਸਭ ਤੋਂ ਮਜ਼ਬੂਤ ​​ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ:

• ਕੰਮ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਹੈ।.

• ਇਹ ਪੈਟਰਨ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਮੌਜੂਦ ਹੈ।.

• ਵਾਤਾਵਰਣ ਰਵਾਇਤੀ ਹੈ।.

• ਦਾਅ ਘੱਟ ਹਨ ਜਾਂ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਪਰਖੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ।.

• ਯੂਜ਼ਰ ਆਉਟਪੁੱਟ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।.

AI ਉਦੋਂ ਹਿੱਲ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ:

• ਲੋੜਾਂ ਅਸਪਸ਼ਟ ਹਨ।.

• ਸਿਸਟਮ ਵੱਡਾ ਅਤੇ ਬੇਕਾਬੂ ਹੈ।.

• ਸੁਰੱਖਿਆ ਮਾਇਨੇ ਰੱਖਦੀ ਹੈ।.

• ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਮਾਇਨੇ ਰੱਖਦਾ ਹੈ।.

• ਇਹ ਬੱਗ ਲੁਕਵੇਂ ਸੰਦਰਭ ਕਾਰਨ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।.

• ਸਹੀ ਜਵਾਬ ਕਿਸੇ ਨੇ ਨਾ ਲਿਖੇ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਤਰਕ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ।.

ਅਤੇ ਉਹ ਆਖਰੀ? ਇਹ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਪ੍ਰੋਡਕਸ਼ਨ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਹੈ।.

ਤਾਂ ਹਾਂ, AI ਕੁਝ ਕੋਡਿੰਗ ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਬਦਲ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਪਰ ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਬਦਲਣਾ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਗਿਆਨ ਨੂੰ ਬਦਲਣ ਦੇ ਸਮਾਨ ਨਹੀਂ ਹੈ । ਇੱਕ ਬੇਲਚਾ ਹੱਥ ਨਾਲੋਂ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਖੋਦਾਈ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਇਹ ਭੂ-ਵਿਗਿਆਨ ਦੀ ਥਾਂ ਨਹੀਂ ਲੈਂਦਾ। ਠੀਕ ਹੈ, ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ ਉਹ ਰੂਪਕ ਥੋੜ੍ਹਾ ਜਿਹਾ ਡਗਮਗਾ ਰਿਹਾ ਹੋਵੇ - ਪਰ ਤੁਸੀਂ ਸਮਝ ਗਏ।

4. ਨੌਕਰੀ ਬਾਜ਼ਾਰ ਦੀ ਹਕੀਕਤ: ਨਾ ਤਾਂ ਤਬਾਹੀ, ਨਾ ਹੀ ਆਰਾਮ 📊

ਇੱਥੇ ਗੱਲਬਾਤ ਅਸਾਧਾਰਨ ਤੌਰ 'ਤੇ ਭਾਵੁਕ ਹੋ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।.

ਇੱਕ ਪਾਸੇ, ਕਿਰਤ-ਮਾਰਕੀਟ ਦੇ ਅਨੁਮਾਨ ਅਜੇ ਵੀ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ-ਸਬੰਧਤ ਕੰਮ ਦੀ ਮਜ਼ਬੂਤ ​​ਮੰਗ ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਯੂਐਸ ਬਿਊਰੋ ਆਫ਼ ਲੇਬਰ ਸਟੈਟਿਸਟਿਕਸ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਡਿਵੈਲਪਰ, ਕੁਆਲਿਟੀ ਅਸ਼ੋਰੈਂਸ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਕ, ਅਤੇ ਟੈਸਟਰ ਭੂਮਿਕਾਵਾਂ ਨੂੰ ਔਸਤ ਕਿੱਤੇ ਨਾਲੋਂ ਬਹੁਤ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਵਧਣ ਦਾ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਹਰ ਸਾਲ ਪ੍ਰੋਜੈਕਸ਼ਨ ਅਵਧੀ ਦੌਰਾਨ ਕਈ ਖਾਲੀ ਅਸਾਮੀਆਂ ਦੀ ਉਮੀਦ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਕੰਪਿਊਟਰ ਅਤੇ ਸੂਚਨਾ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਦੇ ਕਿੱਤਿਆਂ ਨੂੰ ਸਮੁੱਚੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਔਸਤ ਨਾਲੋਂ ਬਹੁਤ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਵਧਣ ਦਾ ਵੀ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਉਂਦਾ ਹੈ।

ਦੂਜੇ ਪਾਸੇ, AI ਕੁਝ ਐਂਟਰੀ-ਲੈਵਲ ਕੰਮਾਂ 'ਤੇ ਦਬਾਅ ਪਾ ਰਿਹਾ ਹੈ। AI ਲੇਬਰ ਐਕਸਪੋਜ਼ਰ ਨੇ ਇਹ ਉਜਾਗਰ ਕੀਤਾ ਹੈ ਕਿ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਅਤੇ ਕੰਪਿਊਟਰ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਕੰਮ AI ਟਾਸਕ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਦੇ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸੰਪਰਕ ਵਾਲੇ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਹਨ, ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਜਿੱਥੇ ਕੰਮ ਵਿੱਚ ਰੁਟੀਨ ਕੋਡਿੰਗ, ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਜਾਂ ਲਿਖਣਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।

ਦੋਵੇਂ ਗੱਲਾਂ ਸੱਚ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। ਤੰਗ ਕਰਨ ਵਾਲੀ, ਪਰ ਸੱਚ।.

ਇਹ ਖੇਤਰ ਵਧ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਕਿ ਕੁਝ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਭੂਮਿਕਾਵਾਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨਾ ਔਖਾ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਕੰਪਨੀਆਂ ਨੂੰ ਅਜੇ ਵੀ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਇੰਜੀਨੀਅਰ, ਡਾਟਾ ਇੰਜੀਨੀਅਰ, ਸੁਰੱਖਿਆ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਕ, ਏਆਈ ਇੰਜੀਨੀਅਰ, ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚਾ ਮਾਹਿਰ, ਅਤੇ ਖੋਜ-ਮਨ ਵਾਲੇ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਗਿਆਨੀਆਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਪਰ ਉਹ ਉਮੀਦ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਕਿ ਜੂਨੀਅਰ ਲੋਕ ਪਹਿਲੇ ਦਿਨ ਤੋਂ ਹੀ ਏਆਈ ਟੂਲਸ ਨਾਲ ਹੋਰ, ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨਗੇ।.

ਇਸਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਨਵਾਂ ਐਂਟਰੀ-ਲੈਵਲ ਬਾਰ ਇਸ ਤੋਂ ਬਦਲ ਸਕਦਾ ਹੈ:

"ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਕੋਡ ਲਿਖ ਸਕਦੇ ਹੋ?"

ਨੂੰ:

"ਕੀ ਤੁਸੀਂ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਕੋਡ ਨੂੰ ਸਮਝ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਗਲਤੀਆਂ ਫੜ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਟ੍ਰੇਡਆਫਸ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਅਤੇ ਗਲਤੀ ਨਾਲ ਸੁਰੱਖਿਆ ਆਫ਼ਤ ਨਹੀਂ ਭੇਜ ਸਕਦੇ ਹੋ?"

ਇਹ ਬਹੁਤ ਹੈ। ਥੋੜ੍ਹਾ ਜਿਹਾ ਰੁੱਖਾ ਵੀ।.

5. ਕੀ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀਆਂ ਵਿੱਚ ਕੰਪਿਊਟਰ ਸਾਇੰਸ ਦੀ ਥਾਂ ਏਆਈ ਲੈ ਲਵੇਗੀ? 🎓

ਨਹੀਂ, ਪਰ ਕੰਪਿਊਟਰ ਸਾਇੰਸ ਸਿੱਖਿਆ ਨੂੰ ਬਦਲਣਾ ਪਵੇਗਾ। ਕੁਝ ਥਾਵਾਂ 'ਤੇ, ਇਹ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਬਦਲ ਚੁੱਕਾ ਹੈ।.

ਇੱਕ ਰਵਾਇਤੀ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਗਿਆਨ ਮਾਰਗ ਵਿੱਚ ਅਕਸਰ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ, ਡੇਟਾ ਸਟ੍ਰਕਚਰ, ਐਲਗੋਰਿਦਮ, ਕੰਪਿਊਟਰ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ, ਓਪਰੇਟਿੰਗ ਸਿਸਟਮ, ਡੇਟਾਬੇਸ, ਸਿਧਾਂਤ, ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ, ਅਤੇ ਏਆਈ, ਗ੍ਰਾਫਿਕਸ, ਸਾਈਬਰ ਸੁਰੱਖਿਆ, ਜਾਂ ਮਨੁੱਖੀ-ਕੰਪਿਊਟਰ ਇੰਟਰੈਕਸ਼ਨ ਵਰਗੇ ਵਿਕਲਪਿਕ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਏਆਈ ਉਹਨਾਂ ਵਿਸ਼ਿਆਂ ਨੂੰ ਨਹੀਂ ਮਿਟਾਉਂਦਾ। ਇਹ ਉਹਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਬਹੁਤਿਆਂ ਨੂੰ ਹੋਰ ਵੀ ਜ਼ਰੂਰੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।.

ਕਿਉਂ?

ਕਿਉਂਕਿ ਜੇਕਰ AI ਕੋਡ ਲਿਖਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਵੀ ਕਿਸੇ ਨੂੰ ਇਹ ਪੁੱਛਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ:

• ਕੀ ਇਹ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਕੁਸ਼ਲ ਹੈ?

• ਕੀ ਇਹ ਯਾਦਦਾਸ਼ਤ-ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਹੈ?

• ਕੀ ਇਹ ਡੇਟਾਬੇਸ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਸਕੇਲ ਕਰਦੀ ਹੈ?

• ਕੀ ਇਹ ਮਾਡਲ ਪੱਖਪਾਤੀ ਹੈ?

• ਕੀ ਇਸ ਸਿਸਟਮ 'ਤੇ ਹਮਲਾ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ?

• ਜਦੋਂ API ਫੇਲ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਕੀ ਹੁੰਦਾ ਹੈ?

• ਜਦੋਂ ਆਉਟਪੁੱਟ ਗਲਤ ਹੋਵੇ ਤਾਂ ਕੌਣ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਹੈ?

• ਅਸੀਂ ਇਸ ਚੀਜ਼ ਦੀ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਜਾਂਚ ਕਿਵੇਂ ਕਰੀਏ?

ਨਵੀਨਤਮ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਅੰਡਰਗ੍ਰੈਜੁਏਟ ਕੰਪਿਊਟਰ ਸਾਇੰਸ ਪਾਠਕ੍ਰਮ ਦੇ ਕੰਮ ਨੇ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਨੂੰ ਸੀਐਸ ਸਿੱਖਿਆ ਵਿੱਚ ਵਧੇਰੇ ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਜੋੜਿਆ ਹੈ, ਇਸਨੂੰ ਇੱਕ ਅਜਿਹੀ ਚੀਜ਼ ਵਜੋਂ ਮੰਨਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜੋ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਛੋਟੇ ਜਿਹੇ ਅਲੱਗ-ਥਲੱਗ ਚੋਣਵੇਂ ਦੀ ਬਜਾਏ ਪੂਰੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਸਮਝਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।

ਇਹੀ ਸਮਝਦਾਰੀ ਵਾਲੀ ਦਿਸ਼ਾ ਹੈ। "ਇਸ ਲਈ CS ਪੜ੍ਹਾਉਣਾ ਬੰਦ ਨਾ ਕਰੋ ਕਿਉਂਕਿ AI ਮੌਜੂਦ ਹੈ।" ਹੋਰ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ: "ਕਮਰੇ ਵਿੱਚ AI ਨਾਲ CS ਪੜ੍ਹਾਓ।"

ਏਆਈ ਇੱਕ ਟਿਊਟਰ, ਲੈਬ ਸਹਾਇਕ, ਕੋਡ ਸਮੀਖਿਅਕ, ਡੀਬੱਗਿੰਗ ਸਾਥੀ, ਅਤੇ ਵਿਚਾਰ ਜਨਰੇਟਰ ਬਣ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਪਰ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਨੂੰ ਅਜੇ ਵੀ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੈ। ਨਹੀਂ ਤਾਂ ਉਹ ਇੱਕ ਸਵੈ-ਡਰਾਈਵਿੰਗ ਕਾਰ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਯਾਤਰੀ ਬਣ ਜਾਂਦੇ ਹਨ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਬਿਨਾਂ ਸਟੀਅਰਿੰਗ ਵ੍ਹੀਲ, ਬਿਨਾਂ ਨਕਸ਼ੇ ਅਤੇ ਖ਼ਤਰਨਾਕ ਆਤਮਵਿਸ਼ਵਾਸ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।.

6. ਕੰਪਿਊਟਰ ਸਾਇੰਸ ਦੇ ਕੰਮ ਵਿੱਚ AI ਕੀ ਬਦਲਦਾ ਹੈ 🧰

ਆਓ ਇਮਾਨਦਾਰ ਹੋਈਏ: AI ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਦੇ ਕੁਝ ਤੰਗ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਹਿੱਸਿਆਂ ਦੀ ਥਾਂ ਜ਼ਰੂਰ ਲੈਂਦਾ ਹੈ। ਅਤੇ ਸ਼ੁਕਰ ਹੈ, ਕੁਝ ਮਾਮਲਿਆਂ ਵਿੱਚ।.

AI ਬਦਲਣ ਜਾਂ ਘਟਾਉਣ ਵਿੱਚ ਵਧੀਆ ਹੈ:

• ਦੁਹਰਾਉਣ ਵਾਲੀ ਬਾਇਲਰਪਲੇਟ।.

• ਸਧਾਰਨ ਸਕ੍ਰਿਪਟਾਂ।.

• ਪਹਿਲੇ-ਡਰਾਫਟ ਦਸਤਾਵੇਜ਼।.

• ਮੁੱਢਲੇ ਯੂਨਿਟ ਟੈਸਟ।.

• ਨਿਯਮਤ ਸਮੀਕਰਨ ਮਦਦ।.

• ਤੇਜ਼ ਸੰਟੈਕਸ ਅਨੁਵਾਦ।.

• ਟੈਂਪਲੇਟ-ਭਾਰੀ ਫਰੰਟਐਂਡ ਟੁਕੜੇ।.

• ਸਧਾਰਨ ਡੇਟਾ ਸਫਾਈ ਦੇ ਸਨਿੱਪਟ।.

• "ਮੇਰਾ ਲੈਪਟਾਪ ਸੁੱਟਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਇਸ ਗਲਤੀ ਸੁਨੇਹੇ ਨੂੰ ਸਮਝਾਓ" ਪਲ।.

ਇਹ ਮਦਦਗਾਰ ਹੈ। ਇਹ ਧੋਖਾਧੜੀ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਬਸ਼ਰਤੇ ਤੁਸੀਂ ਨਤੀਜਾ ਸਮਝਦੇ ਹੋ।.

ਪਰ AI ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਢੰਗ ਨਾਲ ਇਹਨਾਂ ਦੀ ਥਾਂ ਨਹੀਂ ਲੈਂਦਾ:

• ਡੂੰਘੀ ਡੀਬੱਗਿੰਗ।.

• ਉਤਪਾਦਨ ਜਵਾਬਦੇਹੀ।.

• ਆਰਕੀਟੈਕਚਰਲ ਮਾਲਕੀ।.

• ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਦੀ ਸੰਭਾਲਯੋਗਤਾ।.

• ਸੁਰੱਖਿਆ ਸਮੀਖਿਆ।.

• ਅਸਾਧਾਰਨ ਸਿਸਟਮਾਂ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਟਿਊਨਿੰਗ।.

• ਉਪਭੋਗਤਾ ਦੀਆਂ ਜ਼ਰੂਰਤਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ।.

• ਨੈਤਿਕ ਅਤੇ ਕਾਨੂੰਨੀ ਨਿਰਣਾ।.

• ਖੋਜ-ਪੱਧਰ ਦੀ ਸਮੱਸਿਆ ਦਾ ਸੂਤਰੀਕਰਨ।.

• ਟੀਮ ਤਾਲਮੇਲ ਅਤੇ ਤਕਨੀਕੀ ਅਗਵਾਈ।.

ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤਬਦੀਲੀ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਗਿਆਨੀ ਅਤੇ ਡਿਵੈਲਪਰ ਹਰ ਚੀਜ਼ ਨੂੰ ਹੱਥੀਂ ਟਾਈਪ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਘੱਟ ਸਮਾਂ ਅਤੇ ਸਮੀਖਿਆ ਕਰਨ, ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕਰਨ, ਆਰਕੈਸਟ੍ਰੇਟਿੰਗ ਕਰਨ, ਟੈਸਟ ਕਰਨ ਅਤੇ ਫੈਸਲਾ ਲੈਣ ਵਿੱਚ ਜ਼ਿਆਦਾ ਸਮਾਂ ਬਿਤਾ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਲੱਗਦਾ ਹੈ। ਇਸਦਾ ਇਹ ਵੀ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਜੇਕਰ ਕੋਈ ਨਹੀਂ ਜਾਣਦਾ ਕਿ ਕੀ ਹੋ ਰਿਹਾ ਹੈ ਤਾਂ ਗਲਤੀਆਂ ਵੱਡੀਆਂ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ।.

AI ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਕੋਡ ਬਣਾਉਣ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਆਪਣੇ ਆਪ ਉਸ ਕੋਡ ਨੂੰ ਸਹੀ ਨਹੀਂ ਬਣਾਉਂਦਾ।.

ਉਹ ਵਾਕ ਇੱਕ ਮੱਗ 'ਤੇ ਛਾਪਿਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ☕

7. ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਸਮੱਸਿਆ: ਸਭ ਤੋਂ ਔਖਾ ਹਿੱਸਾ ਜਿਸ ਬਾਰੇ ਕੋਈ ਗੱਲ ਕਰਨਾ ਪਸੰਦ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ 🚪

ਪੂਰੇ ਸਿਸਟਮ ਦਾ ਸਭ ਤੋਂ ਨਾਜ਼ੁਕ ਹਿੱਸਾ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਪਾਈਪਲਾਈਨ ਹੈ।.

ਰਵਾਇਤੀ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਜੂਨੀਅਰ ਡਿਵੈਲਪਰ ਛੋਟੇ ਕੰਮ ਕਰਕੇ ਸਿੱਖਦੇ ਸਨ। ਇਸ ਬੱਗ ਨੂੰ ਠੀਕ ਕਰੋ। ਇਸ ਅੰਤਮ ਬਿੰਦੂ ਨੂੰ ਲਿਖੋ। ਇਸ ਫਾਰਮ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ। ਇਸ ਛੋਟੇ ਮੋਡੀਊਲ ਨੂੰ ਰੀਫੈਕਟਰ ਕਰੋ। ਥੋੜ੍ਹਾ ਜਿਹਾ ਥਕਾਵਟ ਵਾਲਾ ਕੰਮ ਕਰੋ, ਫਿਰ ਹੌਲੀ-ਹੌਲੀ ਵੱਡੀਆਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਕਮਾਓ।.

ਪਰ ਜੇਕਰ AI ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਛੋਟੇ ਕੰਮ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਘੱਟ ਜੂਨੀਅਰਾਂ ਨੂੰ ਨੌਕਰੀ 'ਤੇ ਰੱਖ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ ਜਾਂ ਜੂਨੀਅਰਾਂ ਤੋਂ AI ਦੇ ਸਹਾਇਕ ਦੇ ਨਾਲ ਮੱਧ-ਪੱਧਰ ਦੇ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਵਾਂਗ ਕੰਮ ਕਰਨ ਦੀ ਉਮੀਦ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਹ ਇੱਕ ਬੁਰਾ ਛੋਟਾ ਵਿਰੋਧਾਭਾਸ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ:

ਤੁਹਾਨੂੰ AI ਦੀ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰਨ ਲਈ ਤਜਰਬੇ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ, ਪਰ ਤਜਰਬਾ ਹਾਸਲ ਕਰਨ ਲਈ ਤੁਹਾਨੂੰ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਕੰਮਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ।.

ਇਸਦਾ ਮਤਲਬ ਇਹ ਨਹੀਂ ਕਿ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰਨ ਵਾਲਿਆਂ ਦਾ ਅੰਤ ਹੋ ਜਾਵੇਗਾ। ਇਸਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰਨ ਵਾਲਿਆਂ ਨੂੰ ਵੱਖਰੇ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ।.

ਇੱਕ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਜੋ ਸਿਰਫ਼ AI ਨੂੰ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਕੋਡ ਪੇਸਟ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਮੁਸੀਬਤ ਵਿੱਚ ਹੈ। ਇੱਕ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਜੋ ਜਾਣਬੁੱਝ ਕੇ ਅਭਿਆਸ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰਨ ਲਈ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਬਹੁਤ ਮਜ਼ਬੂਤ ​​ਬਣ ਸਕਦਾ ਹੈ।.

ਹੁਣ ਬਿਹਤਰ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਆਦਤਾਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ:

• AI ਤੋਂ ਸਪੱਸ਼ਟੀਕਰਨ ਮੰਗੋ, ਸਿਰਫ਼ ਜਵਾਬ ਨਹੀਂ।.

• ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਕੋਡ ਨੂੰ ਹੱਥੀਂ ਦੁਬਾਰਾ ਲਿਖੋ।.

• ਜਾਣਬੁੱਝ ਕੇ ਕੋਡ ਨੂੰ ਤੋੜੋ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਠੀਕ ਕਰੋ।.

• ਦੋ ਹੱਲਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰੋ ਅਤੇ ਆਪਸ ਵਿੱਚ ਮੇਲ-ਜੋਲ ਸਮਝਾਓ।.

• ਅਜਿਹੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਬਣਾਓ ਜੋ ਟਿਊਟੋਰਿਅਲ ਪੱਧਰ ਤੋਂ ਥੋੜੇ ਪਰੇ ਹੋਣ।.

• ਡੀਬੱਗਿੰਗ ਟੂਲਸ ਨੂੰ ਜਲਦੀ ਸਿੱਖੋ।.

• ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਪੜ੍ਹੋ, ਹਾਂ, ਭਾਵੇਂ ਇਹ ਦੁਖਦਾਈ ਹੈ।.

• ਕਈ ਵਾਰ AI ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਅਭਿਆਸ ਕਰੋ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਗਿੱਟੇ ਦੇ ਭਾਰ ਨਾਲ ਸਿਖਲਾਈ।.

• ਕੀੜਿਆਂ ਅਤੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਕਾਰਨਾਂ ਦੀ ਇੱਕ "ਗਲਤੀ ਡਾਇਰੀ" ਰੱਖੋ।.

ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਉਹ ਨਹੀਂ ਹੋਣਗੇ ਜੋ AI ਤੋਂ ਬਚਦੇ ਹਨ। ਉਹ ਉਹ ਹੋਣਗੇ ਜੋ ਇਸ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਹੋਏ ਬਿਨਾਂ ਇਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਜੋ ਕਿ ਤੰਗ ਕਰਨ ਵਾਲਾ ਬਾਲਗ ਹੈ ਪਰ ਸਹੀ ਹੈ।.

8. ਕੰਪਿਊਟਰ ਸਾਇੰਸ ਦੇ ਬੁਨਿਆਦੀ ਸਿਧਾਂਤ ਘੱਟ ਨਹੀਂ, ਸਗੋਂ ਵਧੇਰੇ ਕੀਮਤੀ ਕਿਉਂ ਬਣਦੇ ਹਨ 🧠

ਇੱਥੇ ਮੋੜ ਹੈ: AI ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਗਿਆਨ ਦੇ ਬੁਨਿਆਦੀ ਸਿਧਾਂਤਾਂ ਨੂੰ ਹੋਰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਬਣਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।.

ਜਦੋਂ ਕੋਡ ਤਿਆਰ ਕਰਨਾ ਸਸਤਾ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਨਿਰਣਾ ਕਰਨਾ ਦੁਰਲੱਭ ਹੁਨਰ ਬਣ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।.

ਕਲਪਨਾ ਕਰੋ ਕਿ ਦੋ ਲੋਕ ਇੱਕੋ AI ਕੋਡਿੰਗ ਸਹਾਇਕ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ।.

ਵਿਅਕਤੀ A ਕਹਿੰਦਾ ਹੈ: "ਮੈਨੂੰ ਇੱਕ ਐਪ ਬਣਾਓ।"

ਵਿਅਕਤੀ ਬੀ ਕਹਿੰਦਾ ਹੈ: "ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ, ਵਪਾਰਕ ਤਰਕ ਅਤੇ ਸਥਿਰਤਾ ਵਿਚਕਾਰ ਸਪੱਸ਼ਟ ਵਿਛੋੜੇ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ API ਬਣਾਓ। ਇਨਪੁਟ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ, ਕਿਨਾਰੇ ਦੇ ਕੇਸਾਂ ਦੇ ਆਲੇ-ਦੁਆਲੇ ਟੈਸਟ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ, ਕੋਡ ਵਿੱਚ ਰਾਜ਼ ਸਟੋਰ ਕਰਨ ਤੋਂ ਬਚੋ, ਅਤੇ ਖੋਜ ਫੰਕਸ਼ਨ ਦੀ ਗੁੰਝਲਤਾ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ।"

ਇੱਕੋ ਹੀ ਔਜ਼ਾਰ। ਬਹੁਤ ਵੱਖਰਾ ਆਉਟਪੁੱਟ।.

ਫ਼ਰਕ ਟਾਈਪਿੰਗ ਸਪੀਡ ਦਾ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਸਗੋਂ ਸਮਝ ਦਾ ਹੈ।.

ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਗਿਆਨ ਦੇ ਮੁੱਢਲੇ ਸਿਧਾਂਤ ਤੁਹਾਡੀ ਮਦਦ ਕਰਦੇ ਹਨ:

• ਬਿਹਤਰ ਸਵਾਲ ਪੁੱਛੋ।.

• ਬਕਵਾਸ ਨੂੰ ਜਲਦੀ ਪਛਾਣੋ।.

• ਮਾਡਲ ਆਉਟਪੁੱਟ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰੋ।.

• ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਸਿਸਟਮ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕਰੋ।.

• ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦਾ ਤਬਾਦਲਾ ਕਰੋ।.

• ਜ਼ਿਆਦਾ ਨਿਰਮਾਣ ਕਰਨ ਤੋਂ ਬਚੋ।.

• ਜਾਣੋ ਕਿ ਸਧਾਰਨ ਕੋਡ ਕਦੋਂ ਬਿਹਤਰ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।.

• ਸਮਝੋ ਕਿ ਸੰਦ ਕੀ ਸੰਖੇਪ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ।.

ਏਆਈ ਇੱਕ ਬਹੁਤ ਤੇਜ਼ ਇੰਟਰਨ ਵਾਂਗ ਹੈ ਜਿਸਨੇ ਸਭ ਕੁਝ ਪੜ੍ਹ ਲਿਆ ਹੈ, ਕੁਝ ਵੀ ਨਹੀਂ ਭੁੱਲਦਾ, ਕਈ ਵਾਰ ਝੂਠ ਬੋਲਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਕਦੇ ਵੀ ਸ਼ਰਮਿੰਦਾ ਨਹੀਂ ਲੱਗਦਾ। ਮਦਦਗਾਰ? ਬਿਲਕੁਲ। ਨਿਗਰਾਨੀ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਸੁਰੱਖਿਅਤ? ਬਿਲਕੁਲ ਨਹੀਂ।.

ਉਹ ਨਿਗਰਾਨੀ ਉਹ ਥਾਂ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਗਿਆਨ ਰਹਿੰਦਾ ਹੈ।.

9. ਨਵਾਂ ਕੰਪਿਊਟਰ ਸਾਇੰਸ ਕਰੀਅਰ ਨਕਸ਼ਾ 🗺️

ਪੁਰਾਣਾ ਕਰੀਅਰ ਨਕਸ਼ਾ ਕੁਝ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਸੀ:

ਕੋਡਿੰਗ ਸਿੱਖੋ → ਜੂਨੀਅਰ ਨੌਕਰੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰੋ → ਤਜਰਬਾ ਹਾਸਲ ਕਰੋ → ਮਾਹਰ ਬਣੋ।.

ਨਵਾਂ ਨਕਸ਼ਾ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦਿਖਦਾ ਹੈ:

CS ਦੇ ਬੁਨਿਆਦੀ ਸਿਧਾਂਤ ਸਿੱਖੋ → AI ਦੇ ਨਾਲ ਅਤੇ ਬਿਨਾਂ ਕੋਡ ਕਰਨਾ ਸਿੱਖੋ → ਅਸਲ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਬਣਾਓ → ਸਿਸਟਮਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝੋ → ਮਾਹਰ ਬਣੋ → ਹਮੇਸ਼ਾ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਦੇ ਰਹੋ।.

ਕੁਝ ਖੇਤਰ ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕੀਮਤੀ ਬਣ ਸਕਦੇ ਹਨ:

ਏਆਈ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਅਤੇ ਅਪਲਾਈਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ 🤖

ਸਿਰਫ਼ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣਾ ਹੀ ਨਹੀਂ, ਸਗੋਂ ਉਤਪਾਦਾਂ ਵਿੱਚ AI ਨੂੰ ਜੋੜਨਾ, ਆਉਟਪੁੱਟ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨਾ, ਪ੍ਰਾਪਤੀ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰਨਾ, ਏਮਬੈਡਿੰਗ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨਾ, ਮਾਡਲ ਸੀਮਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣਾ, ਅਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਵਰਕਫਲੋ ਬਣਾਉਣਾ।.

ਸਾਈਬਰ ਸੁਰੱਖਿਆ 🔐

ਏਆਈ ਅਸੁਰੱਖਿਅਤ ਕੋਡ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਲਿਖ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਹਮਲਾਵਰ ਏਆਈ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਵੀ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਸੁਰੱਖਿਆ ਗਿਆਨ ਨੂੰ ਘੱਟ ਨਹੀਂ, ਸਗੋਂ ਵਧੇਰੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।

ਡਾਟਾ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਅਤੇ ਡੇਟਾਬੇਸ 🗄️

ਏਆਈ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਚੱਲਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਸੰਗਠਨਾਤਮਕ ਡੇਟਾ ਉਲਝਿਆ ਹੋਇਆ, ਡੁਪਲੀਕੇਟ, ਅਸੰਗਤ ਅਤੇ ਅਧਿਆਤਮਿਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪ੍ਰੇਸ਼ਾਨ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਜੋ ਲੋਕ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਡੇਟਾ ਪਾਈਪਲਾਈਨਾਂ ਬਣਾ ਸਕਦੇ ਹਨ ਉਹ ਕੀਮਤੀ ਰਹਿਣਗੇ।.

ਸਿਸਟਮ ਅਤੇ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚਾ ⚙️

ਕਲਾਉਡ ਸਿਸਟਮ, ਡਿਸਟ੍ਰੀਬਿਊਟਿਡ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ, ਨਿਰੀਖਣਯੋਗਤਾ, ਲੇਟੈਂਸੀ, ਸਕੇਲਿੰਗ, ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ - ਏਆਈ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਉਤਪਾਦਨ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਨੂੰ ਅਜੇ ਵੀ ਅਜਿਹੇ ਮਨੁੱਖਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ ਜੋ ਅਸਫਲਤਾ ਨੂੰ ਸਮਝਦੇ ਹਨ।.

ਮਨੁੱਖੀ-ਕੰਪਿਊਟਰ ਆਪਸੀ ਤਾਲਮੇਲ 🧑💻

ਜਿਵੇਂ-ਜਿਵੇਂ ਏਆਈ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਇੰਟਰਫੇਸਾਂ ਦਾ ਹਿੱਸਾ ਬਣਦਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਸਮਝਣ ਯੋਗ, ਭਰੋਸੇਮੰਦ, ਮਨੁੱਖੀ-ਅਨੁਕੂਲ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਨੂੰ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕਰਨਾ ਇੱਕ ਗੰਭੀਰ ਹੁਨਰ ਬਣ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।.

ਉਤਪਾਦ-ਮਨ ਵਾਲਾ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ 🧭

ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਸਿਰਫ਼ ਇਹ ਨਹੀਂ ਪੁੱਛਦੇ, "ਕੀ ਅਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਬਣਾ ਸਕਦੇ ਹਾਂ?" ਉਹ ਪੁੱਛਦੇ ਹਨ, "ਕੀ ਸਾਨੂੰ ਇਸਨੂੰ ਬਣਾਉਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਕਿਸ ਲਈ, ਅਤੇ ਜੇ ਅਸੀਂ ਅਜਿਹਾ ਕਰਦੇ ਹਾਂ ਤਾਂ ਕੀ ਟੁੱਟਦਾ ਹੈ?"

ਇਹ ਦੂਰ ਨਹੀਂ ਹੋ ਰਿਹਾ।.

10. ਕੀ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਨੂੰ ਅਜੇ ਵੀ ਕੰਪਿਊਟਰ ਸਾਇੰਸ ਪੜ੍ਹਨੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ? 📚

ਹਾਂ - ਪਰ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਇਸਦਾ ਅਧਿਐਨ ਖੁੱਲ੍ਹੀਆਂ ਅੱਖਾਂ ਨਾਲ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।.

ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਗਿਆਨ ਅਜੇ ਵੀ ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਡਿਗਰੀ ਅਤੇ ਹੁਨਰ ਦਾ ਸਮੂਹ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਗਣਨਾ ਲਗਭਗ ਹਰ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਫੈਲ ਰਹੀ ਹੈ: ਦਵਾਈ, ਵਿੱਤ, ਲੌਜਿਸਟਿਕਸ, ਮਨੋਰੰਜਨ, ਜਲਵਾਯੂ ਕਾਰਜ, ਸਿੱਖਿਆ, ਨਿਰਮਾਣ, ਰੋਬੋਟਿਕਸ, ਸੁਰੱਖਿਆ, ਅਤੇ ਸਧਾਰਨ ਉੱਦਮ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਜੋ ਚੁੱਪਚਾਪ ਦੁਨੀਆ ਨੂੰ ਚਲਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਵੈਸੇ, ਅਨਫਲੈਸ਼ੀ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਬਿੱਲਾਂ ਦਾ ਭੁਗਤਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ।.

ਪਰ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਨੂੰ ਕੰਪਿਊਟਰ ਸਾਇੰਸ ਨੂੰ ਇੱਕ ਗਾਰੰਟੀਸ਼ੁਦਾ ਸੁਨਹਿਰੀ ਟਿਕਟ ਨਹੀਂ ਸਮਝਣਾ ਚਾਹੀਦਾ। ਇਹ "ਭਾਸ਼ਾ ਸਿੱਖੋ, ਤਨਖਾਹ ਇਕੱਠੀ ਕਰੋ" ਨਹੀਂ ਹੈ। ਸ਼ਾਇਦ ਇਹ ਕਦੇ ਨਹੀਂ ਸੀ, ਪਰ ਮਿੱਥ ਦੀ ਇੱਕ ਲੰਬੀ ਛੁੱਟੀ ਸੀ।.

ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਨੂੰ ਇਹਨਾਂ ਗੱਲਾਂ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ:

• ਸਿਰਫ਼ ਕਲਾਸ ਅਸਾਈਨਮੈਂਟ ਹੀ ਨਹੀਂ, ਸਗੋਂ ਅਸਲੀ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਬਣਾਉਣਾ।.

• ਇੱਕ ਭਾਸ਼ਾ ਨੂੰ ਡੂੰਘਾਈ ਨਾਲ ਸਿੱਖਣਾ, ਫਿਰ ਦੂਜੀਆਂ ਨੂੰ ਵਿਵਹਾਰਕ ਤੌਰ 'ਤੇ।.

• ਇੰਟਰਵਿਊ ਟ੍ਰਿਕਸ ਤੋਂ ਪਰੇ ਡੇਟਾ ਸਟ੍ਰਕਚਰ ਅਤੇ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ।.

• ਲੀਨਕਸ, ਗਿੱਟ, ਏਪੀਆਈ, ਡੇਟਾਬੇਸ ਅਤੇ ਟੈਸਟਿੰਗ ਨਾਲ ਆਰਾਮਦਾਇਕ ਹੋਣਾ।.

• ਰੋਜ਼ਾਨਾ AI ਟੂਲਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ, ਪਰ ਗੰਭੀਰਤਾ ਨਾਲ।.

• ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਕੋਡ ਨੂੰ ਲਾਈਨ ਦਰ ਲਾਈਨ ਪੜ੍ਹਨਾ।.

• ਸੰਚਾਰ ਦਾ ਅਭਿਆਸ ਕਰਨਾ।.

• ਘਬਰਾਉਣ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ, ਇਸ ਲਈ ਗਣਿਤ ਸਿੱਖਣਾ ਕਾਫ਼ੀ ਹੈ।.

• ਇੱਕ ਅਜਿਹਾ ਪੋਰਟਫੋਲੀਓ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨਾ ਜੋ ਸਿਰਫ਼ ਸਕ੍ਰੀਨਸ਼ਾਟ ਹੀ ਨਹੀਂ, ਸਗੋਂ ਨਿਰਣਾ ਦਿਖਾਉਂਦਾ ਹੈ।.

ਇੱਕ ਕੰਪਿਊਟਰ ਸਾਇੰਸ ਦਾ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਜੋ ਆਪਣੇ ਫੈਸਲਿਆਂ ਨੂੰ ਸਪਸ਼ਟ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਸਮਝਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਉਹ ਵੱਖਰਾ ਦਿਖਾਈ ਦੇਵੇਗਾ। ਇੱਕ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਜੋ ਕਹਿੰਦਾ ਹੈ ਕਿ "ਇਹ ਏਆਈ ਨੇ ਲਿਖਿਆ" ਅਤੇ ਮੋਢੇ ਹਿਲਾਉਂਦਾ ਹੈ? ਘੱਟ ਆਦਰਸ਼।.

11. ਕੰਪਨੀਆਂ ਕੀ ਚਾਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ 🏢

ਕੰਪਨੀਆਂ "ਕੋਡਰ" ਨਹੀਂ ਚਾਹੁੰਦੀਆਂ ਜਿੰਨਾਂ ਕਿ ਨਤੀਜੇ।.

ਉਹ ਅਜਿਹੇ ਸਿਸਟਮ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਕੰਮ ਕਰਨ, ਸਕੇਲ ਕਰਨ, ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਰਹਿਣ, ਗਾਹਕਾਂ ਨੂੰ ਸੰਤੁਸ਼ਟ ਕਰਨ, ਲਾਗਤਾਂ ਘਟਾਉਣ, ਮਾਲੀਆ ਪੈਦਾ ਕਰਨ, ਮੁਕੱਦਮਿਆਂ ਤੋਂ ਬਚਣ, ਅਤੇ ਡੈਮੋ ਸ਼ੁਰੂ ਹੋਣ ਦੇ ਸਹੀ ਸਮੇਂ 'ਤੇ ਹੀ ਢਹਿ ਨਾ ਜਾਣ। ਬਦਕਿਸਮਤੀ ਨਾਲ, ਕਲਾਸਿਕ ਡੈਮੋ ਵਿਵਹਾਰ।.

AI ਉਹਨਾਂ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਪੈਦਾ ਕਰਨ ਦੇ ਤਰੀਕੇ ਨੂੰ ਬਦਲਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਕੁਝ ਦਸਤੀ ਲਾਗੂਕਰਨ ਦੇ ਕੰਮ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਨੂੰ ਘਟਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਪਰ ਇਹ ਉਹਨਾਂ ਲੋਕਾਂ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜੋ ਜੋੜ ਸਕਦੇ ਹਨ:

• ਤਕਨੀਕੀ ਡੂੰਘਾਈ।.

• ਡੋਮੇਨ ਸਮਝ।.

• ਏਆਈ ਰਵਾਨਗੀ।.

• ਜੋਖਮ ਜਾਗਰੂਕਤਾ।.

• ਸੰਚਾਰ।.

• ਸੁਆਦ।.

ਸੁਆਦ ਨੂੰ ਘੱਟ ਸਮਝਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਚੰਗੇ ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਇਹ ਸਮਝਣ ਦੀ ਸਮਝ ਵਿਕਸਿਤ ਕਰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਕਦੋਂ ਕੋਡ ਬਹੁਤ ਚਲਾਕ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਜਦੋਂ ਕੋਈ ਸਿਸਟਮ ਬਹੁਤ ਨਾਜ਼ੁਕ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਜਦੋਂ ਕੋਈ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਜਾਂ ਜਦੋਂ ਇੱਕ ਤੇਜ਼ ਸੁਧਾਰ ਭਵਿੱਖ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਛੋਟੀ ਜਿਹੀ ਟੋਪੀ ਪਹਿਨ ਕੇ ਤਬਾਹੀ ਬਣ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। 🎩

ਏਆਈ ਵਿਕਲਪ ਪੈਦਾ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਮਨੁੱਖਾਂ ਨੂੰ ਅਜੇ ਵੀ ਸੁਆਦ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ।.

12. ਤਾਂ, ਕੀ ਕੰਪਿਊਟਰ ਸਾਇੰਸ ਦੀ ਥਾਂ AI ਲੈ ਲਵੇਗਾ? ਸਮਾਪਤੀ ਟੇਕਅਵੇ 🧾

ਤਾਂ, ਕੀ ਕੰਪਿਊਟਰ ਸਾਇੰਸ ਦੀ ਥਾਂ ਏਆਈ ਲੈ ਲਵੇਗੀ? ਨਹੀਂ - ਇੱਕ ਅਨੁਸ਼ਾਸਨ ਵਜੋਂ ਨਹੀਂ, ਸੋਚਣ ਦੇ ਤਰੀਕੇ ਵਜੋਂ ਨਹੀਂ, ਅਤੇ ਆਧੁਨਿਕ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਦੀ ਨੀਂਹ ਵਜੋਂ ਨਹੀਂ।

ਪਰ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਦੇ ਕੁਝ ਹਿੱਸੇ ਸਵੈਚਾਲਿਤ ਹੋਣਗੇ। ਕੁਝ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ-ਪੱਧਰ ਦੇ ਕੰਮ ਬਦਲ ਜਾਣਗੇ। ਕੁਝ ਲੋਕ ਜੋ ਸਿਰਫ਼ ਘੱਟ ਕੋਡਿੰਗ ਹੁਨਰਾਂ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਉਹ ਦਬਾਅ ਮਹਿਸੂਸ ਕਰਨਗੇ। ਇਹੀ ਅਸੁਵਿਧਾਜਨਕ ਹਿੱਸਾ ਹੈ।.

ਬਿਹਤਰ ਭਵਿੱਖ ਉਨ੍ਹਾਂ ਲੋਕਾਂ ਦਾ ਹੈ ਜੋ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਗਿਆਨ ਨੂੰ ਇੰਨੀ ਡੂੰਘਾਈ ਨਾਲ ਸਮਝਦੇ ਹਨ ਕਿ ਉਹ AI ਦੀ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।.

AI ਇਹਨਾਂ ਦੀ ਥਾਂ ਲੈ ਸਕਦਾ ਹੈ:

• ਕੁਝ ਦੁਹਰਾਉਣ ਵਾਲੀ ਕੋਡਿੰਗ।.

• ਕੁਝ ਬੁਨਿਆਦੀ ਲਾਗੂਕਰਨ ਕਾਰਜ।.

• ਕੁਝ ਘੱਟ-ਸੰਦਰਭ ਡੀਬੱਗਿੰਗ।.

• ਕੁਝ ਟਿਊਟੋਰਿਅਲ-ਪੱਧਰ ਦਾ ਕੰਮ।.

• ਕੁਝ "ਮੈਂ ਸਿਰਫ਼ ਵਾਕ-ਰਚਨਾ ਜਾਣਦਾ ਹਾਂ" ਹੁਨਰ ਸੈੱਟ।.

AI ਇਹਨਾਂ ਦੀ ਥਾਂ ਨਹੀਂ ਲਵੇਗਾ:

• ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਸੋਚ।.

• ਸਿਸਟਮ ਡਿਜ਼ਾਈਨ।.

• ਸੁਰੱਖਿਆ ਨਿਰਣਾ।.

• ਖੋਜ ਰਚਨਾਤਮਕਤਾ।.

• ਉਤਪਾਦ ਤਰਕ।.

• ਮਨੁੱਖੀ ਜਵਾਬਦੇਹੀ।.

• ਇਹ ਸਮਝਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ ਕਿ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਨੂੰ ਕੀ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਕਿਉਂ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।.

"ਕੀ ਕੰਪਿਊਟਰ ਸਾਇੰਸ ਦੀ ਥਾਂ ਏਆਈ ਲੈ ਲਵੇਗਾ?" ਦਾ ਅਸਲ ਜਵਾਬ ਇਹ ਹੈ:

ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਗਿਆਨ ਨੂੰ AI ਦੁਆਰਾ ਬਦਲ ਦਿੱਤਾ ਜਾਵੇਗਾ। ਕਮਜ਼ੋਰ, ਖੋਖਲਾ, ਕਾਪੀ-ਪੇਸਟ ਸੰਸਕਰਣ ਫਿੱਕਾ ਪੈ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਡੂੰਘਾ ਸੰਸਕਰਣ - ਜੋ ਤਰਕ, ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ, ਐਬਸਟਰੈਕਸ਼ਨ ਅਤੇ ਨਿਰਣੇ 'ਤੇ ਬਣਿਆ ਹੈ - ਪਹਿਲਾਂ ਨਾਲੋਂ ਕਿਤੇ ਜ਼ਿਆਦਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।.

ਦੂਜੇ ਸ਼ਬਦਾਂ ਵਿੱਚ, ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਗਿਆਨ ਨੂੰ ਇਸ ਲਈ ਨਾ ਛੱਡੋ ਕਿਉਂਕਿ AI ਇੱਕ ਫੰਕਸ਼ਨ ਲਿਖ ਸਕਦਾ ਹੈ।.

ਕੰਪਿਊਟਰ ਸਾਇੰਸ ਸਿੱਖੋ ਤਾਂ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਦੱਸ ਸਕੋ ਕਿ ਉਹ ਫੰਕਸ਼ਨ ਕੂੜਾ ਹੈ ਜਾਂ ਨਹੀਂ। 🚀

ਜਲਦੀ ਲਓ ✅

ਏਆਈ ਕੰਪਿਊਟਰ ਸਾਇੰਸ ਦੀ ਥਾਂ ਨਹੀਂ ਲਵੇਗਾ। ਇਹ ਕੁਝ ਰੁਟੀਨ ਕੋਡਿੰਗ ਕਾਰਜਾਂ ਦੀ ਥਾਂ ਲਵੇਗਾ ਅਤੇ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਅਤੇ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਲਈ ਹੁਨਰ ਪੱਧਰ ਵਧਾਏਗਾ। ਸਭ ਤੋਂ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਰਸਤਾ ਬੁਨਿਆਦੀ ਗੱਲਾਂ ਸਿੱਖਣਾ, ਅਸਲ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਬਣਾਉਣਾ, ਏਆਈ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸਾਧਨ ਵਜੋਂ ਵਰਤਣਾ, ਅਤੇ ਏਆਈ ਦੁਆਰਾ ਪੈਦਾ ਕੀਤੇ ਗਏ ਉਤਪਾਦਾਂ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਨ, ਸੁਧਾਰ ਕਰਨ ਅਤੇ ਮਾਲਕੀ ਲਈ ਨਿਰਣੇ ਨੂੰ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨਾ ਹੈ।.

ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਦੀ ਉਦਾਹਰਣ: ਇੱਕ ਛੋਟਾ ਸੋਧ ਯੋਜਨਾਕਾਰ ਐਪ ਬਣਾਉਣ ਲਈ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ 🛠️

ਦ੍ਰਿਸ਼

ਕਲਪਨਾ ਕਰੋ ਕਿ ਇੱਕ ਦੂਜੇ ਸਾਲ ਦਾ ਕੰਪਿਊਟਰ ਸਾਇੰਸ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਪ੍ਰੀਖਿਆਵਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਸੋਧ ਯੋਜਨਾਕਾਰ ਬਣਾਉਣਾ ਚਾਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਕੁਝ ਵੀ ਵੱਡਾ ਨਹੀਂ। ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਛੋਟਾ ਵੈੱਬ ਐਪ ਜਿੱਥੇ ਇੱਕ ਉਪਭੋਗਤਾ ਮਾਡਿਊਲ, ਸਮਾਂ-ਸੀਮਾਵਾਂ, ਵਿਸ਼ੇ ਅਤੇ ਉਪਲਬਧ ਅਧਿਐਨ ਘੰਟੇ ਜੋੜ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਫਿਰ ਇੱਕ ਹਫ਼ਤਾਵਾਰੀ ਯੋਜਨਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।.

ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਏਆਈ ਨੂੰ ਇੱਕ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਵਿੱਚ ਪੂਰੀ ਚੀਜ਼ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਲਈ ਕਹਿ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਕੁਝ ਅਜਿਹਾ ਪੈਦਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੋ ਪੰਜ ਮਿੰਟਾਂ ਲਈ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਫਿਰ ਜਦੋਂ ਸਮਾਂ ਸੀਮਾਵਾਂ ਓਵਰਲੈਪ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ ਤਾਂ ਟੁੱਟ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਰਿਫ੍ਰੈਸ਼ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਡੇਟਾ ਗਾਇਬ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਜਾਂ ਸ਼ਡਿਊਲ ਚੁੱਪਚਾਪ ਮੰਗਲਵਾਰ ਨੂੰ 19 ਘੰਟੇ ਦੇ ਅਧਿਐਨ ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਦਾ ਹੈ।.

ਇੱਕ ਮਜ਼ਬੂਤ ​​ਤਰੀਕਾ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਕੰਪਿਊਟਰ ਸਾਇੰਸ ਦੇ ਨਿਰਣੇ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ AI ਨੂੰ ਕੋਡਿੰਗ ਸਹਾਇਕ ਵਜੋਂ ਵਰਤਿਆ ਜਾਵੇ। ਟੀਚਾ "AI ਨੂੰ ਮੇਰਾ ਐਪ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਮਜਬੂਰ ਕਰਨਾ" ਨਹੀਂ ਹੈ। ਟੀਚਾ ਇਹ ਹੈ: "ਹਰ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਚੋਣ ਨੂੰ ਸਮਝਦੇ ਹੋਏ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਅੱਗੇ ਵਧਣ ਲਈ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ।"

ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਨੂੰ ਕੀ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ

ਪੁੱਛਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਨੂੰ ਕੁਝ ਮੂਲ ਗੱਲਾਂ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਨੀਆਂ ਚਾਹੀਦੀਆਂ ਹਨ:

• ਮੁੱਖ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ: ਮੋਡੀਊਲ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ, ਵਿਸ਼ੇ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ, ਪ੍ਰੀਖਿਆ ਦੀਆਂ ਤਾਰੀਖਾਂ ਸੈੱਟ ਕਰੋ, ਉਪਲਬਧ ਅਧਿਐਨ ਘੰਟੇ ਦਰਜ ਕਰੋ, ਇੱਕ ਹਫ਼ਤਾਵਾਰੀ ਯੋਜਨਾ ਤਿਆਰ ਕਰੋ।.

• ਡਾਟਾ ਮਾਡਲ: ਮਾਡਿਊਲ, ਵਿਸ਼ੇ, ਸਮਾਂ-ਸੀਮਾਵਾਂ, ਤਰਜੀਹਾਂ, ਪੂਰੇ ਕੀਤੇ ਗਏ ਕੰਮ।.

• ਪਾਬੰਦੀਆਂ: ਅੱਧੀ ਰਾਤ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਕੋਈ ਅਧਿਐਨ ਸੈਸ਼ਨ ਨਹੀਂ, ਕੋਈ ਡੁਪਲੀਕੇਟ ਵਿਸ਼ੇ ਨਹੀਂ, ਉਪਭੋਗਤਾ ਦੁਆਰਾ ਦਰਜ ਕੀਤੇ ਗਏ ਘੰਟਿਆਂ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸਮੇਂ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾਉਣ ਤੋਂ ਬਚੋ।.

• ਤਕਨੀਕੀ ਸਟੈਕ: ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਇੰਟਰਫੇਸ ਲਈ React, ਇੱਕ ਛੋਟਾ Node/Express API, ਅਤੇ ਪਹਿਲੇ ਸੰਸਕਰਣ ਲਈ SQLite ਜਾਂ ਸਥਾਨਕ ਸਟੋਰੇਜ।.

• ਟੈਸਟਿੰਗ ਯੋਜਨਾ: ਖਾਲੀ ਇਨਪੁਟਸ, ਅਸੰਭਵ ਸਮਾਂ-ਸਾਰਣੀਆਂ, ਡੁਪਲੀਕੇਟ ਮੋਡੀਊਲ, ਅਤੇ ਡੇਟ ਐਜ ਕੇਸਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰੋ।.

• ਸੁਰੱਖਿਆ ਨਿਯਮ: ਕੋਈ ਵੀ ਨਿੱਜੀ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਡੇਟਾ ਜਨਤਕ ਏਆਈ ਟੂਲ ਨੂੰ ਨਹੀਂ ਭੇਜਿਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਇਹ ਗੁਮਨਾਮ ਨਾ ਹੋਵੇ।.

ਉਦਾਹਰਨ ਹਦਾਇਤ

ਇੱਕ ਕਮਜ਼ੋਰ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਇਹ ਹੋਵੇਗਾ:

ਮੇਰੇ ਲਈ ਇੱਕ ਰੀਵਿਜ਼ਨ ਪਲੈਨਰ ​​ਐਪ ਬਣਾਓ।.

ਇਹ AI ਨੂੰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਵੇਰਵਿਆਂ ਦੀ ਕਾਢ ਕੱਢਣ, ਜ਼ਿਆਦਾ ਬਣਾਉਣ ਜਾਂ ਖੁੰਝਾਉਣ ਲਈ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਥਾਂ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।.

ਇੱਕ ਮਜ਼ਬੂਤ ​​ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਇਹ ਹੋਵੇਗਾ:

ਮੈਂ ਇੱਕ ਕੰਪਿਊਟਰ ਸਾਇੰਸ ਪੋਰਟਫੋਲੀਓ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਲਈ ਇੱਕ ਛੋਟਾ ਰੀਵਿਜ਼ਨ ਪਲੈਨਰ ​​ਐਪ ਬਣਾ ਰਿਹਾ ਹਾਂ।
ਫਰੰਟਐਂਡ ਲਈ React ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ ਅਤੇ ਪਹਿਲੇ ਸੰਸਕਰਣ ਨੂੰ ਸਧਾਰਨ ਰੱਖੋ।
ਉਪਭੋਗਤਾ ਨੂੰ ਇੱਕ ਮਾਡਿਊਲ ਜੋੜਨ, ਉਸ ਮਾਡਿਊਲ ਦੇ ਅਧੀਨ ਵਿਸ਼ੇ ਜੋੜਨ, ਇੱਕ ਪ੍ਰੀਖਿਆ ਦੀ ਮਿਤੀ ਸੈੱਟ ਕਰਨ, ਪ੍ਰਤੀ ਦਿਨ ਉਪਲਬਧ ਅਧਿਐਨ ਘੰਟੇ ਦਰਜ ਕਰਨ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਹਫ਼ਤਾਵਾਰੀ ਰੀਵਿਜ਼ਨ ਯੋਜਨਾ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।

ਅਜੇ ਪ੍ਰਮਾਣੀਕਰਨ ਨਾ ਬਣਾਓ।
ਪਹਿਲੇ ਵਰਜਨ ਲਈ ਸਥਾਨਕ ਸਟੋਰੇਜ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਸਟੋਰ ਕਰੋ।
ਖਾਲੀ ਮਾਡਿਊਲ ਨਾਮਾਂ, ਪਿਛਲੀਆਂ ਪ੍ਰੀਖਿਆਵਾਂ ਦੀਆਂ ਤਾਰੀਖਾਂ, ਡੁਪਲੀਕੇਟ ਵਿਸ਼ਿਆਂ, ਅਤੇ ਪ੍ਰਤੀ ਦਿਨ 12 ਤੋਂ ਵੱਧ ਅਧਿਐਨ ਘੰਟਿਆਂ ਲਈ ਇਨਪੁਟ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ।

ਪਹਿਲਾਂ, ਡੇਟਾ ਮਾਡਲ ਅਤੇ ਕੰਪੋਨੈਂਟ ਬਣਤਰ ਦਾ ਪ੍ਰਸਤਾਵ ਦਿਓ।
ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਮੈਂ ਬਣਤਰ ਨੂੰ ਮਨਜ਼ੂਰੀ ਨਹੀਂ ਦਿੰਦਾ, ਪੂਰਾ ਕੋਡ ਨਾ ਲਿਖੋ।
ਸਪੱਸ਼ਟ, ਸਰਲ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਟ੍ਰੇਡਆਫਸ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ।

ਇਹ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਬਿਹਤਰ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ AI ਨੂੰ ਹੌਲੀ ਕਰ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਕੋਡ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਦੀ ਮੰਗ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹੀ ਉਹ ਥਾਂ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਗਿਆਨ ਦਾ ਨਿਰਣਾ ਮਾਇਨੇ ਰੱਖਦਾ ਹੈ।.

ਇਸਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਟੈਸਟ ਕਰਨਾ ਹੈ

ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਨੂੰ ਪਹਿਲੇ ਕੰਮ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਡੈਮੋ 'ਤੇ ਭਰੋਸਾ ਨਹੀਂ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ। ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਇਸਦੀ ਜਾਂਚ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਕਰਨੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ ਜਿਵੇਂ ਕੋਈ ਇਸਨੂੰ ਤੋੜਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੋਵੇ, ਕਿਉਂਕਿ ਉਪਭੋਗਤਾ ਬਿਲਕੁਲ ਕਰਨਗੇ।.

ਚੰਗੇ ਟੈਸਟ ਕੇਸਾਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ:

• ਬਿਨਾਂ ਨਾਮ ਵਾਲਾ ਇੱਕ ਮੋਡੀਊਲ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ।.

• ਇੱਕੋ ਵਿਸ਼ਾ ਦੋ ਵਾਰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ।.

• ਪਿਛਲੀ ਵਾਰ ਪ੍ਰੀਖਿਆ ਦੀ ਤਾਰੀਖ਼ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰੋ।.

• ਹਰ ਦਿਨ ਲਈ ਜ਼ੀਰੋ ਉਪਲਬਧ ਪੜ੍ਹਾਈ ਦੇ ਘੰਟੇ ਦਰਜ ਕਰੋ।.

• ਇੱਕ ਦਿਨ ਲਈ 20 ਅਧਿਐਨ ਘੰਟੇ ਦਰਜ ਕਰੋ।.

• ਕੱਲ੍ਹ ਨੂੰ ਹੋਣ ਵਾਲੇ ਪੰਜ ਵਿਸ਼ੇ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ ਅਤੇ ਜਾਂਚ ਕਰੋ ਕਿ ਕੀ ਐਪ ਇੱਕ ਅਸੰਭਵ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।.

• ਪੰਨੇ ਨੂੰ ਤਾਜ਼ਾ ਕਰੋ ਅਤੇ ਜਾਂਚ ਕਰੋ ਕਿ ਕੀ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਕੀਤਾ ਡੇਟਾ ਅਜੇ ਵੀ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।.

• ਕਿਸੇ ਵਿਸ਼ੇ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਵਜੋਂ ਚਿੰਨ੍ਹਿਤ ਕਰੋ ਅਤੇ ਜਾਂਚ ਕਰੋ ਕਿ ਕੀ ਸਮਾਂ-ਸਾਰਣੀ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਅੱਪਡੇਟ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।.

ਉਹ ਏਆਈ ਨੂੰ ਤਰਕ ਦੀ ਸਮੀਖਿਆ ਕਰਨ ਲਈ ਵੀ ਕਹਿ ਸਕਦੇ ਹਨ:

ਇਹ ਮੇਰਾ ਸ਼ਡਿਊਲਿੰਗ ਫੰਕਸ਼ਨ ਹੈ। ਅਜਿਹੇ ਕੇਸ ਲੱਭੋ ਜਿੱਥੇ ਇਹ ਇੱਕ ਅਵਿਸ਼ਵਾਸੀ ਜਾਂ ਗਲਤ ਸੋਧ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਸਨੂੰ ਅਜੇ ਦੁਬਾਰਾ ਨਾ ਲਿਖੋ। ਪਹਿਲਾਂ ਸਮੱਸਿਆ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ, ਫਿਰ ਉਹਨਾਂ ਟੈਸਟਾਂ ਦਾ ਸੁਝਾਅ ਦਿਓ ਜੋ ਮੈਨੂੰ ਜੋੜਨੇ ਚਾਹੀਦੇ ਹਨ।.

ਇਹ ਏਆਈ ਨੂੰ ਸੋਚ ਦੇ ਬਦਲ ਦੀ ਬਜਾਏ ਇੱਕ ਸਮੀਖਿਅਕ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।.

ਕੀ ਗਲਤ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ?

ਸਭ ਤੋਂ ਸਪੱਸ਼ਟ ਗਲਤੀ ਹੈ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਕੋਡ ਨੂੰ ਸਮਝੇ ਬਿਨਾਂ ਕਾਪੀ ਕਰਨਾ। ਐਪ ਕੰਮ ਕਰਦੀ ਦਿਖਾਈ ਦੇ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਪਰ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਇੰਟਰਵਿਊ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਢਾਂਚੇ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨ, ਬੱਗ ਨੂੰ ਠੀਕ ਕਰਨ ਜਾਂ ਆਪਣੇ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਵਿਕਲਪਾਂ ਦਾ ਬਚਾਅ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਨਹੀਂ ਹੋ ਸਕਦਾ।.

ਹੋਰ ਯਥਾਰਥਵਾਦੀ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ:

• ਏਆਈ ਇੱਕ ਸ਼ਡਿਊਲਿੰਗ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਲਿਖਦਾ ਹੈ ਜੋ ਉਪਲਬਧ ਘੰਟਿਆਂ ਨੂੰ ਨਜ਼ਰਅੰਦਾਜ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ।.

• ਇਹ ਐਪ ਹਰ ਚੀਜ਼ ਨੂੰ ਇੱਕ ਗੰਦੀ ਵਸਤੂ ਵਿੱਚ ਸਟੋਰ ਕਰਦੀ ਹੈ ਜਿਸਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣਾ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।.

• ਇਨਪੁਟ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਸਿਰਫ਼ ਇੰਟਰਫੇਸ ਵਿੱਚ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਅੰਡਰਲਾਈੰਗ ਲਾਜਿਕ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ।.

• ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਕੋਡ ਉਹਨਾਂ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਨਹੀਂ ਸਮਝਦਾ।.

• ਏਆਈ ਅਜਿਹੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੀ ਖੋਜ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਕਦੇ ਬੇਨਤੀ ਨਹੀਂ ਕੀਤੀ ਗਈ ਸੀ।.

• ਵਿਦਿਆਰਥੀ "ਬਿਹਤਰ ਕੋਡ" ਮੰਗਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਉਸਨੂੰ ਕੁਝ ਹੋਰ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਮਿਲਦਾ ਹੈ, ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਬਿਹਤਰ ਨਹੀਂ।.

• ਐਪ ਵਿੱਚ ਕੋਈ ਟੈਸਟ ਨਹੀਂ ਹਨ, ਇਸ ਲਈ ਹਰ ਬਦਲਾਅ ਯੋਜਨਾਕਾਰ ਨੂੰ ਤੋੜਨ ਦਾ ਜੋਖਮ ਲੈਂਦਾ ਹੈ।.

ਇੱਕ ਸਾਰਥਕ ਨਿਯਮ ਇਹ ਹੈ: ਜੇਕਰ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਇੱਕ ਫੰਕਸ਼ਨ ਨੂੰ ਲਾਈਨ ਦਰ ਲਾਈਨ ਸਮਝਾ ਨਹੀਂ ਸਕਦਾ, ਤਾਂ ਇਹ ਅਜੇ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਉਹਨਾਂ ਦਾ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਨਹੀਂ ਹੈ।.

ਵਿਹਾਰਕ ਉਪਾਅ

ਇਹੀ AI ਨੂੰ ਬੁਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਵਰਤਣ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਵਰਤਣ ਵਿੱਚ ਅੰਤਰ ਹੈ।.

ਏਆਈ ਦੀ ਗਲਤ ਵਰਤੋਂ ਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਇੱਕ ਮੁਕੰਮਲ ਐਪ ਮੰਗਣਾ, ਆਉਟਪੁੱਟ ਪੇਸਟ ਕਰਨਾ, ਅਤੇ ਇਹ ਉਮੀਦ ਕਰਨਾ ਕਿ ਕੋਈ ਵੀ ਬਹੁਤ ਧਿਆਨ ਨਾਲ ਨਹੀਂ ਦੇਖੇਗਾ।.

AI ਦੀ ਚੰਗੀ ਵਰਤੋਂ ਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਇਸਨੂੰ ਢਾਂਚੇ 'ਤੇ ਚਰਚਾ ਕਰਨ, ਵਪਾਰ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨ, ਡਰਾਫਟ ਤਿਆਰ ਕਰਨ, ਟੈਸਟਾਂ ਦਾ ਸੁਝਾਅ ਦੇਣ ਅਤੇ ਐਜ ਕੇਸਾਂ ਦੀ ਸਮੀਖਿਆ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤਣਾ - ਜਦੋਂ ਕਿ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਕੋਲ ਅਜੇ ਵੀ ਅੰਤਿਮ ਕੋਡ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।.

ਇਸੇ ਲਈ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਗਿਆਨ ਅਜੇ ਵੀ ਮਾਇਨੇ ਰੱਖਦਾ ਹੈ। AI ਸੋਧ ਯੋਜਨਾਕਾਰ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਨੂੰ ਇਹ ਫੈਸਲਾ ਕਰਨ ਲਈ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਗਿਆਨ ਦੇ ਗਿਆਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਯੋਜਨਾਕਾਰ ਸਹੀ, ਰੱਖ-ਰਖਾਅਯੋਗ, ਜਾਂਚਯੋਗ, ਅਤੇ ਕਿਸੇ ਨੂੰ ਦਿਖਾਉਣ ਦੇ ਯੋਗ ਹੈ।.

ਅਕਸਰ ਪੁੱਛੇ ਜਾਂਦੇ ਸਵਾਲ

ਕੀ ਭਵਿੱਖ ਵਿੱਚ ਕੰਪਿਊਟਰ ਸਾਇੰਸ ਦੀ ਥਾਂ ਏਆਈ ਲੈ ਲਵੇਗੀ?

ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਗਿਆਨ ਨੂੰ ਇੱਕ ਅਨੁਸ਼ਾਸਨ ਵਜੋਂ AI ਦੁਆਰਾ ਨਹੀਂ ਬਦਲਿਆ ਜਾਵੇਗਾ। AI ਕੁਝ ਕੋਡਿੰਗ ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਸਵੈਚਾਲਿਤ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਡਰਾਫਟ ਤਿਆਰ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਗਲਤੀਆਂ ਸਮਝਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਰੁਟੀਨ ਕੰਮ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਪਰ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਗਿਆਨ ਵਿੱਚ ਸਿਸਟਮ, ਐਲਗੋਰਿਦਮ, ਸੁਰੱਖਿਆ, ਡੇਟਾ, ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ, ਸਿਧਾਂਤ ਅਤੇ ਨਿਰਣਾ ਵੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। ਉਨ੍ਹਾਂ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਅਜੇ ਵੀ ਅਜਿਹੇ ਲੋਕਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ ਜੋ ਸਪਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਤਰਕ ਕਰ ਸਕਣ, ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰ ਸਕਣ, ਅਤੇ ਸਮਝ ਸਕਣ ਕਿ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਨੂੰ ਕੀ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।.

ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਗਿਆਨ ਦੇ ਕਿਹੜੇ ਹਿੱਸੇ AI ਸਵੈਚਾਲਿਤ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ?

ਦੁਹਰਾਉਣ ਵਾਲੇ, ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕੰਮਾਂ ਵਿੱਚ AI ਸਭ ਤੋਂ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਹੈ। ਇਹ ਬਾਇਲਰਪਲੇਟ ਕੋਡ, ਸਧਾਰਨ ਸਕ੍ਰਿਪਟਾਂ, ਬੁਨਿਆਦੀ ਟੈਸਟਾਂ, ਦਸਤਾਵੇਜ਼ੀ ਡਰਾਫਟ, ਸਿੰਟੈਕਸ ਅਨੁਵਾਦ, ਨਿਯਮਤ ਸਮੀਕਰਨ ਅਤੇ ਤੇਜ਼ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪਾਂ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਅਸਲ ਉਤਪਾਦਕਤਾ ਲਾਭ ਹਨ। ਫਿਰ ਵੀ, ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਕੰਮ ਕਰਦੀ ਹੈ ਜਦੋਂ ਕੋਈ ਮਨੁੱਖ ਆਉਟਪੁੱਟ ਦੀ ਸਮੀਖਿਆ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਸੰਦਰਭ ਨੂੰ ਸਮਝ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਫੈਸਲਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੱਲ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਅਤੇ ਢੁਕਵਾਂ ਹੈ।.

ਏਆਈ ਕੰਪਿਊਟਰ ਸਾਇੰਸ ਦੀਆਂ ਨੌਕਰੀਆਂ ਦੀ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਥਾਂ ਕਿਉਂ ਨਹੀਂ ਲੈ ਸਕਦਾ?

AI ਕੋਡ ਪੈਦਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਇਹ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਤੌਰ 'ਤੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦਾ ਮਾਲਕ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਦੇ ਕੰਮ ਵਿੱਚ ਅਸਪਸ਼ਟ ਜ਼ਰੂਰਤਾਂ, ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਨਿਯਮ, ਉਪਭੋਗਤਾ, ਸੁਰੱਖਿਆ ਜੋਖਮ, ਉਤਪਾਦਨ ਬੱਗ, ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਵਪਾਰ ਅਤੇ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਦੀ ਦੇਖਭਾਲ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਕੰਪਨੀਆਂ ਨੂੰ ਅਜੇ ਵੀ ਅਜਿਹੇ ਲੋਕਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜੋ ਸਿਸਟਮ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕਰ ਸਕਣ, ਉਲਝੀਆਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਡੀਬੱਗ ਕਰ ਸਕਣ, ਸਪਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸੰਚਾਰ ਕਰ ਸਕਣ, ਅਤੇ ਕੁਝ ਟੁੱਟਣ 'ਤੇ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਲੈ ਸਕਣ। AI ਕੰਮਾਂ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਪੂਰੇ ਪੇਸ਼ੇਵਰ ਨਿਰਣੇ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ।.

ਏਆਈ ਐਂਟਰੀ-ਲੈਵਲ ਕੰਪਿਊਟਰ ਸਾਇੰਸ ਨੌਕਰੀਆਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਬਦਲਦਾ ਹੈ?

AI ਕੁਝ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਕੋਡਿੰਗ ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਸਵੈਚਾਲਿਤ ਕਰਨਾ ਆਸਾਨ ਬਣਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਜੂਨੀਅਰ ਭੂਮਿਕਾਵਾਂ ਲਈ ਮਾਪਦੰਡ ਵਧਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਸਿਰਫ਼ ਇਹ ਪੁੱਛਣ ਦੀ ਬਜਾਏ ਕਿ ਕੀ ਕੋਈ ਕੋਡ ਲਿਖ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਮਾਲਕ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰਨ ਵਾਲਿਆਂ ਤੋਂ AI ਟੂਲਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ, ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਕੋਡ ਦੀ ਸਮੀਖਿਆ ਕਰਨ, ਗਲਤੀਆਂ ਫੜਨ, ਟ੍ਰੇਡਆਫਸ ਨੂੰ ਸਮਝਾਉਣ ਅਤੇ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਟੈਸਟ ਕਰਨ ਦੀ ਉਮੀਦ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਅਤੇ ਨਵੇਂ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਲਈ ਬੁਨਿਆਦੀ ਸਿਧਾਂਤਾਂ ਅਤੇ ਜਾਣਬੁੱਝ ਕੇ ਅਭਿਆਸ ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।.

ਕੀ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਨੂੰ ਅਜੇ ਵੀ AI ਕਾਰਨ ਕੰਪਿਊਟਰ ਸਾਇੰਸ ਪੜ੍ਹਨੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ?

ਹਾਂ, ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਨੂੰ ਅਜੇ ਵੀ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਗਿਆਨ ਦੀ ਪੜ੍ਹਾਈ ਕਰਨੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ, ਪਰ ਯਥਾਰਥਵਾਦੀ ਉਮੀਦਾਂ ਦੇ ਨਾਲ। ਇਸਨੂੰ ਨੌਕਰੀ ਲਈ ਇੱਕ ਗਾਰੰਟੀਸ਼ੁਦਾ ਸ਼ਾਰਟਕੱਟ ਨਹੀਂ ਮੰਨਿਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ। ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਨੂੰ ਬੁਨਿਆਦੀ ਗੱਲਾਂ, ਅਸਲ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ, ਡੀਬੱਗਿੰਗ ਹੁਨਰ, ਗਿੱਟ, ਡੇਟਾਬੇਸ, ਟੈਸਟਿੰਗ, ਸੰਚਾਰ ਅਤੇ ਏਆਈ ਸਾਖਰਤਾ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਟੀਚਾ ਸਿਰਫ਼ ਕੋਡ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਤਿਆਰ ਕਰਨਾ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਸਗੋਂ ਕੋਡ ਨੂੰ ਡੂੰਘਾਈ ਨਾਲ ਸਮਝਣਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਇਸਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਇਆ ਜਾ ਸਕੇ ਅਤੇ ਇਸਦਾ ਬਚਾਅ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕੇ।.

ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰਨ ਵਾਲੇ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਇਸ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਹੋਏ ਬਿਨਾਂ ਕਿਵੇਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ?

ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰਨ ਵਾਲਿਆਂ ਨੂੰ AI ਨੂੰ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਉੱਤਰ ਮਸ਼ੀਨ ਵਜੋਂ ਨਹੀਂ, ਸਗੋਂ ਇੱਕ ਟਿਊਟਰ ਅਤੇ ਅਭਿਆਸ ਸਾਥੀ ਵਜੋਂ ਵਰਤਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਵਧੀਆ ਤਰੀਕਾ ਹੈ ਸਪੱਸ਼ਟੀਕਰਨ ਮੰਗਣਾ, ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਕੋਡ ਨੂੰ ਹੱਥੀਂ ਦੁਬਾਰਾ ਲਿਖਣਾ, ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਾਂ ਨੂੰ ਜਾਣਬੁੱਝ ਕੇ ਤੋੜਨਾ, ਹੱਲਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨਾ, ਅਤੇ ਕਈ ਵਾਰ AI ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਡੀਬੱਗ ਕਰਨਾ। ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਪੜ੍ਹਨਾ ਅਤੇ ਗਲਤੀਆਂ ਦਾ ਧਿਆਨ ਰੱਖਣਾ ਵੀ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਕੁੰਜੀ ਸਮਝ ਬਣਾਉਣਾ ਹੈ, ਸਿਰਫ਼ ਕੰਮ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਸਨਿੱਪਟ ਇਕੱਠੇ ਕਰਨਾ ਨਹੀਂ।.

ਏਆਈ ਵਿੱਚ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਗਿਆਨ ਦੇ ਬੁਨਿਆਦੀ ਸਿਧਾਂਤ ਕਿਉਂ ਜ਼ਿਆਦਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਨ?

ਜਦੋਂ AI ਕੋਡ ਤਿਆਰ ਕਰਨਾ ਆਸਾਨ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਨਿਰਣਾ ਹੋਰ ਵੀ ਕੀਮਤੀ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਬੁਨਿਆਦੀ ਗੱਲਾਂ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਪੁੱਛਣ, ਕਮਜ਼ੋਰ ਹੱਲ ਲੱਭਣ, ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਸਮਝਣ, ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਆ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। ਦੋ ਲੋਕ ਇੱਕੋ AI ਟੂਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਆਪਣੇ ਗਿਆਨ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਬਹੁਤ ਵੱਖਰੇ ਨਤੀਜੇ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਮਜ਼ਬੂਤ ​​ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਗਿਆਨ ਬੁਨਿਆਦ ਟੂਲ ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਅਤੇ ਘੱਟ ਜੋਖਮ ਭਰਪੂਰ ਬਣਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ।.

ਕੀ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀਆਂ ਵਿੱਚ ਕੰਪਿਊਟਰ ਸਾਇੰਸ ਦੀ ਥਾਂ ਏਆਈ ਲੈ ਲਵੇਗੀ?

ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਗਿਆਨ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀਆਂ ਵਿੱਚੋਂ ਗਾਇਬ ਨਹੀਂ ਹੋਵੇਗਾ ਕਿਉਂਕਿ AI ਮੌਜੂਦ ਹੈ। ਇਸ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਸਿੱਖਿਆ ਨੂੰ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ, ਐਲਗੋਰਿਦਮ, ਡੇਟਾ ਸਟ੍ਰਕਚਰ, ਸਿਸਟਮ, ਡੇਟਾਬੇਸ, ਥਿਊਰੀ ਅਤੇ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਪੜ੍ਹਾਉਂਦੇ ਹੋਏ AI ਨੂੰ ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੈ। AI ਇੱਕ ਟਿਊਟਰ ਜਾਂ ਕੋਡਿੰਗ ਸਹਾਇਕ ਵਜੋਂ ਕੰਮ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਨੂੰ ਅਜੇ ਵੀ ਇਹ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੈ ਕਿ ਸਿਸਟਮ ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਜਵਾਬਾਂ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਿਵੇਂ ਕਰਨਾ ਹੈ।.

AI ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਤੋਂ ਕਿਹੜੇ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਗਿਆਨ ਹੁਨਰ ਸਭ ਤੋਂ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਹਨ?

ਸੰਦਰਭ, ਨਿਰਣਾ ਅਤੇ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਹੁਨਰਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਸਵੈਚਾਲਿਤ ਕਰਨਾ ਔਖਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਇਹਨਾਂ ਵਿੱਚ ਸਿਸਟਮ ਡਿਜ਼ਾਈਨ, ਸਾਈਬਰ ਸੁਰੱਖਿਆ, ਉਤਪਾਦਨ ਡੀਬੱਗਿੰਗ, ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ, ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਟਿਊਨਿੰਗ, ਉਤਪਾਦ ਤਰਕ, ਮਨੁੱਖੀ-ਕੰਪਿਊਟਰ ਇੰਟਰੈਕਸ਼ਨ, ਡੇਟਾ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ, ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚਾ, ਅਤੇ ਖੋਜ-ਪੱਧਰ ਦੀ ਸਮੱਸਿਆ ਫਰੇਮਿੰਗ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। AI ਇਹਨਾਂ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਇਹ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਪਾਰ ਨੂੰ ਤੋਲਣ ਅਤੇ ਆਪਣੇ ਫੈਸਲਿਆਂ ਨੂੰ ਲੈਣ ਦੀ ਮਨੁੱਖੀ ਯੋਗਤਾ ਦੀ ਥਾਂ ਨਹੀਂ ਲੈ ਸਕਦਾ।.

AI ਨਾਲ ਕੰਪਿਊਟਰ ਸਾਇੰਸ ਕਰੀਅਰ ਦੀ ਤਿਆਰੀ ਕਰਨ ਦਾ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਤਰੀਕਾ ਕੀ ਹੈ?

ਸਭ ਤੋਂ ਮਜ਼ਬੂਤ ​​ਰਸਤਾ ਬੁਨਿਆਦੀ ਗੱਲਾਂ ਨੂੰ ਵਿਹਾਰਕ AI ਰਵਾਨਗੀ ਨਾਲ ਜੋੜਨਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਭਾਸ਼ਾ ਨੂੰ ਡੂੰਘਾਈ ਨਾਲ ਸਿੱਖੋ, ਅਸਲ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਬਣਾਓ, ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਅਤੇ ਸਿਸਟਮਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝੋ, ਟੈਸਟਿੰਗ ਅਤੇ ਡੀਬੱਗਿੰਗ ਦਾ ਅਭਿਆਸ ਕਰੋ, ਅਤੇ AI ਟੂਲਸ ਦੀ ਆਲੋਚਨਾਤਮਕ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ। ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਕੋਡ ਨੂੰ ਲਾਈਨ-ਬਾਈ-ਲਾਈਨ ਪੜ੍ਹੋ ਅਤੇ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਵਿਕਲਪਾਂ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਰਹੋ। ਮਾਲਕ ਉਨ੍ਹਾਂ ਲੋਕਾਂ ਦੀ ਕਦਰ ਕਰਨਗੇ ਜੋ ਨਤੀਜੇ ਪੈਦਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਜੋਖਮਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝ ਸਕਦੇ ਹਨ।.

ਹਵਾਲੇ

1. ਅਮਰੀਕੀ ਲੇਬਰ ਅੰਕੜਾ ਬਿਊਰੋ - ਕੰਪਿਊਟਰ ਅਤੇ ਸੂਚਨਾ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਪੇਸ਼ੇ - bls.gov

2. ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਮਸ਼ੀਨਰੀ ਲਈ ਐਸੋਸੀਏਸ਼ਨ - CS2023 ਪਾਠਕ੍ਰਮ ਦਿਸ਼ਾ-ਨਿਰਦੇਸ਼ - acm.org

3. ਸੀਐਸਈਟੀ, ਜਾਰਜਟਾਊਨ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ - ਏਆਈ-ਜਨਰੇਟਿਡ ਕੋਡ ਦੇ ਸਾਈਬਰ ਸੁਰੱਖਿਆ ਜੋਖਮ - cset.georgetown.edu

4. ਐਂਥ੍ਰੌਪਿਕ - ਏਆਈ ਲੇਬਰ ਐਕਸਪੋਜ਼ਰ - anthropic.com

5. ਸਟੈਕ ਓਵਰਫਲੋ - ਏਆਈ ਕੋਡਿੰਗ ਟੂਲ - survey.stackoverflow.co

6. AAAI - ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਹੋਰ ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ 'ਤੇ - ojs.aaai.org

7. OWASP ਚੀਟ ਸ਼ੀਟ ਸੀਰੀਜ਼ - AI ਏਜੰਟ ਸੁਰੱਖਿਆ ਚੀਟ ਸ਼ੀਟ - cheatsheetseries.owasp.org

ਅਧਿਕਾਰਤ AI ਸਹਾਇਕ ਸਟੋਰ 'ਤੇ ਨਵੀਨਤਮ AI ਲੱਭੋ

ਸਾਡੇ ਬਾਰੇ