पथ 01
AI development समझें
काम के उपयुक्त tools से विचार परखें। Prototype को वास्तविक data या permissions देने से पहले की जाँच सीखें।
पूरा हुआविचार परखने में मदद करें और जिम्मेदारियाँ बदलने का बिंदु पहचानें।
अपनी गति से
सीखने के पथ
सीखने का पथ क्रम से पूरा करें या जरूरी विषय चुनें।
पथ 02
स्पष्ट उद्देश्य से बनाएँ
अस्पष्ट अनुरोध को छोटे, review योग्य बदलाव में बदलें। Context, tests, code review और मौजूदा systems के साथ काम करें।
पूरा हुआदोहराया जा सकने वाला development workflow सीखें।
पथ 03
जोखिम स्पष्ट करें
Data boundaries, agent permissions, software supply chains और governance को व्यावहारिक बनाने वाले प्रमाण।
पूरा हुआControls को विफलता के परिणामों से मिलाएँ।
पथ 04
Enterprise स्तर पर develop और operate करें
Prototypes को सुरक्षित platform और अपनी infrastructure जरूरतों से जोड़ें। नियमों के अनुसार delivery, availability, recovery और जिम्मेदारी की योजना बनाएँ।
पूरा हुआतय करें कि teams AI से software कैसे deliver और operate करेंगी।
पथ 05
चलाएँ और सुधारें
Maintenance, observability, incident management, SOC और SIRT। सीमित self-healing और सत्यापित सुधार से loop पूरा करें।
पूरा हुआService की जिम्मेदारी को पूरे feedback loop से जोड़ें।
पथ 06
अपने संचालन का मॉडल चुनें
जिम्मेदारियों, कुल लागत, supplier के प्रमाणों और supplier छोड़ने के विकल्पों की तुलना करें। ऐसा निवेश निर्णय लें जिसे समझा सकें।
पूरा हुआवास्तविक सीमाओं के अनुसार विकल्पों का मूल्यांकन करें।
पथ 07
Taiga से काम करें
आठ व्यावहारिक परिदृश्य: product शुरू करें, मौजूदा code लाएँ, काम तय करें, प्रमाणों की समीक्षा करें और आपके निर्णय की जरूरत वाले क्षण सँभालें।
पूरा हुआपाठ्यक्रम को वास्तविक Taiga workflows में लागू करें।