IMDA के दिशा-निर्देशों के तहत एजेंट की स्वायत्तता तय करें, सुरक्षा के नियम (गार्डरेल्स) बनाएं और एजेंटों की सुरक्षित रूप से निगरानी करें।
४ खंड · ८ पाठ
काम की जगह पर 'एजेंट ऑटोनॉमी' (कर्मचारी की काम करने की आज़ादी) को परिभाषित करें, फ़ैसले लेने की आज़ादी और काम करने के दायरे (एक्शन स्पेस) की तुलना करें, और ऐसे कामों की पहचान करें जिन्हें बदला नहीं जा सकता और जिन पर ज़्यादा सख़्त कंट्रोल की ज़रूरत है।
२ पाठऑटोनॉमी (स्वायत्तता) को सीमित करने के लिए IMDA की सिफारिशों को समझें, और फिर ऐसी संरचनात्मक सीमाएँ चुनें जो हमले (इनडायरेक्ट प्रॉम्प्ट इंजेक्शन सहित) के दौरान भी कायम रहें।
२ पाठसार्थक मानवीय जाँच-बिंदु (human checkpoints) तैयार करें, यह परखें कि निगरानी वास्तविक है या नहीं, और टेस्टिंग तथा डिप्लॉयमेंट के बाद की निगरानी पर IMDA के दिशा-निर्देशों को लागू करें।
२ पाठयह तय करें कि एंड यूज़र्स को क्या पता होना चाहिए, उन्हें किन चीज़ों से बचना चाहिए, और किसी ऑटोनॉमी फ़ैसले को आइडिया से लेकर सुपरविज़न तक कैसे लागू किया जाए।
२ पाठएजेंट की ऑटोनॉमी (खुद से काम करने की क्षमता) कई मुश्किल सवाल खड़े करती है, जैसे कि AI सिस्टम क्या कर सकता है, उसे कितनी आज़ादी से काम करना चाहिए, और किन जगहों पर इंसानी कंट्रोल ज़रूरी है। यह कोर्स वर्कप्लेस में ऑटोनॉमी की प्रैक्टिकल समझ बनाता है और फिर इसे IMDA गाइडेंस, स्ट्रक्चरल लिमिट्स, देखरेख, टेस्टिंग, मॉनिटरिंग और एंड-यूज़र की ज़िम्मेदारियों से जोड़ता है। यह कोर्स उन लोगों के लिए है जो ऑटोनॉमस एजेंट को डिज़ाइन, डिप्लॉय या सुपरवाइज़ करते हैं, और जिन्हें फ़ैसले लेने और नुकसान होने से पहले कमज़ोर कंट्रोल की पहचान करने के लिए एक साफ़ तरीके की ज़रूरत होती है।
इस कोर्स में वर्कप्लेस पर एजेंट की ऑटोनॉमी (खुद से काम करने की क्षमता) की परिभाषा, फ़ैसला लेने की आज़ादी और काम करने के दायरे के बीच का अंतर, और परमिशन को सीमित करने के लिए IMDA की सिफ़ारिशें शामिल हैं। इसमें स्ट्रक्चरल कंट्रोल, इंसानी मंज़ूरी के चेकपॉइंट, डिप्लॉयमेंट से पहले की टेस्टिंग, डिप्लॉयमेंट के बाद की मॉनिटरिंग और ऑटोनॉमस एजेंट के साथ काम करते समय यूज़र्स को जिन ज़िम्मेदारियों को समझना चाहिए, वे भी शामिल हैं।
प्रोजेक्ट मैनेजरों और ऑपरेशंस टीमों से लेकर संस्थापकों, विश्लेषकों और AI अपनाने वाली टीमों तक, Fenzo उन सभी के लिए है जो अपने रोज़मर्रा के काम में और बेहतर होना चाहते हैं।
प्रोजेक्ट की योजना बनाने और डेटा का विश्लेषण करने के लिए AI के इस्तेमाल से लेकर प्रक्रियाओं, निर्णय लेने, संवाद और क्रियान्वयन को बेहतर बनाने तक, सब कुछ। अगर आप कौशल या काम का वर्णन कर सकते हैं, तो Fenzo उस पर कोर्स बना सकता है।
हाँ। Fenzo को बताइए कि आप क्या करते हैं, क्या हासिल करना चाहते हैं और कहाँ अटके हैं, और वह कोर्स को आपकी भूमिका, आपके लक्ष्यों और उस काम के अनुसार ढाल देगा जो आपको वास्तव में करना है।
नहीं। Fenzo आपकी शुरुआती स्थिति के अनुसार ढल जाता है: आप बुनियादी बातों से शुरू कर सकते हैं या सीधे उन्नत विषयों पर जा सकते हैं।
हाँ। Fenzo for Business आपकी पूरी टीम को एक ही सब्सक्रिप्शन में जोड़ता है: साझा लाइसेंस, आपके सौंपे जा सकने वाले कोर्स और इस बारे में रिपोर्ट कि किसने क्या पूरा किया।
Fenzo for Business के बारे में जानेंआप अपना लक्ष्य बताकर या एक छोटा कौशल आकलन देकर शुरुआत करते हैं। Fenzo इस जानकारी से आपकी कमियाँ पहचानता है और सीखने का अनुभव उन्हीं के इर्द-गिर्द तैयार करता है।
हाँ, Fenzo आपके फ़ोन के ब्राउज़र में काम करता है।
हर खंड में कुछ ऐसा जिसके साथ आप इंटरैक्ट कर सकें।
सीखने पर दशकों के शोध के तीन निष्कर्षों ने तय किया कि हर Fenzo पाठ कैसे बनाया जाए।
औसत उत्तीर्णता दर · Freeman et al., PNAS 2014
विज्ञान क्या कहता है
सिर्फ़ व्याख्यान वाली कक्षाओं के छात्रों के फ़ेल होने की संभावना १.५× अधिक होती है।
Fenzo यह कैसे करता है
हर Fenzo पाठ इंटरैक्टिव है। कभी निष्क्रिय पढ़ना या देखना नहीं।
आप खुद करते हैंAI आपके लिए करता है
समय के साथ कौशल की स्मृति · अभ्यास के साथ बनाम बिना
विज्ञान क्या कहता है
सोचने का काम AI को सौंप देने से वही कौशल कमज़ोर होते हैं जिन्हें आप बनाना चाहते हैं।
Fenzo यह कैसे करता है
Fenzo आपसे सोचवाता है — मार्गदर्शन के साथ, पर आपके बदले कभी नहीं।
पुनःस्मरण अभ्यासदोबारा पढ़ना
दीर्घकालिक स्मृति · पुनःस्मरण बनाम दोबारा पढ़ना
विज्ञान क्या कहता है
टिकाऊ समझ बनाने के लिए किसी जानकारी को याद करना उसे दोबारा पढ़ने से बेहतर है।
Fenzo यह कैसे करता है
पाठों में क्विज़ और याद करने वाले सवाल शामिल हैं, ताकि सीखा हुआ टिका रहे।