ஒரு நிறுவனத்தில் இரண்டு பேர் ஒரே AI tool பயன்படுத்துகிறார்கள் என்று வைத்துக்கொள்வோம். ஒருவர் தயாராக வந்த பதிலை அப்படியே அனுப்புகிறார். இன்னொருவர் அந்தப் பதிலைச் சரிபார்த்து, வாடிக்கையாளரின் தேவைக்கேற்ப மாற்றி, தவறு வந்தால் திருத்தும் முறையையும் உருவாக்குகிறார். இருவருக்கும் tool தெரியும். ஆனால் வேலைக்குப் பயன்படும் திறன் இருவரிடமும் ஒரே அளவில் இல்லை. Future AI jobs பற்றி யோசிக்கும்போது இந்த வித்தியாசத்தைப் புரிந்துகொள்வது முக்கியம்.
“2030ல் எந்த வேலைக்கு demand இருக்கும்?” என்ற கேள்விக்கு ஒரு பட்டியல் மட்டும் கிடைத்தால் போதாது. அந்த வேலையில் தினமும் என்ன செய்வார்கள், என்ன அடிப்படை அறிவு தேவை, நீங்கள் இப்போது என்ன project செய்யலாம் என்பதும் தெரிய வேண்டும். இந்த வழிகாட்டியில் தொழில்நுட்பப் பாதைகளையும், coding குறைவாக இருக்கும் பாதைகளையும் பார்க்கலாம். ஒரு career தேர்வு செய்யும்போது உங்கள் ஆர்வம், தற்போதைய திறன், படிக்கக் கிடைக்கும் நேரம் ஆகியவற்றை இணைத்துப் பார்க்க உதவும் வகையில் இதை அமைத்திருக்கிறோம்.
2030 வேலைவாய்ப்புக் கணிப்புகளை எப்படி புரிந்துகொள்வது?
World Economic Forum வெளியிட்ட Future of Jobs Report 2025, 2030 வரை உலகளாவிய வேலைகளில் ஏற்படக்கூடிய மாற்றங்களை நிறுவனங்களின் எதிர்பார்ப்புகளின் அடிப்படையில் ஆராய்கிறது. அதில் AI and Machine Learning Specialists, Big Data Specialists, Software and Application Developers ஆகியவை சதவீத அடிப்படையில் வேகமாக வளரக்கூடிய தொழில்நுட்பப் பணிகளில் இடம்பெறுகின்றன. இது உலகளாவிய முன்னறிவிப்பு. உங்கள் ஊரில், நீங்கள் தேர்ந்தெடுக்கும் நிறுவனத்தில், அதே அளவு வாய்ப்பு இருக்கும் என்று இதிலிருந்து முடிவு செய்ய முடியாது.
International Labour Organization மற்றும் NASK வெளியிட்ட 2025 ஆய்வு, பல வேலைகளில் முழு பணியையும் நீக்குவதைவிட வேலை செய்யும் முறையை மாற்றுவது அதிகம் நிகழக்கூடிய விளைவாகக் குறிப்பிடுகிறது. AI தாக்கம் இருக்கக்கூடிய வேலை என்பது ஏற்கனவே பறிபோன வேலை என்று அர்த்தமல்ல. ஒரு கணக்காளரின் தகவல் தொகுக்கும் பணி மாறலாம்; வாடிக்கையாளரிடம் விளக்குவது, தவறைக் கண்டுபிடிப்பது, பொறுப்புடன் முடிவெடுப்பது போன்ற பணிகள் தொடர்ந்து தேவையாக இருக்கலாம்.
இதனால் “AI எல்லோரையும் மாற்றிவிடும்” என்று பயப்படுவதும், “AI கற்றால் வேலை உறுதி” என்று நம்புவதும் தவறான முடிவுகளுக்கு அழைத்துச் செல்லலாம். நல்ல தயாரிப்பு என்பது உங்கள் துறையில் எந்தச் செயல்களை AI உதவியுடன் செய்யலாம் என்பதை அடையாளம் காண்பது. கீழே உள்ள career விளக்கங்கள் நடைமுறைத் தயாரிப்புக்கான பரிந்துரைகள்; எல்லா role பெயர்களும் 2030 demand பட்டியலில் உறுதிப்படுத்தப்பட்டவை அல்ல.
AI Engineer மற்றும் Machine Learning Engineer
ஒரு AI Engineer, AI வசதியை ஒரு பயன்பாட்டில் உருவாக்கி இணைக்கும் பணியில் ஈடுபடலாம். Machine Learning Engineer, தரவிலிருந்து கற்றுக்கொள்ளும் model-ஐ உருவாக்குவது, சோதிப்பது, பயன்பாட்டுக்குக் கொண்டுவருவது போன்ற பணிகளைச் செய்யலாம். நிறுவனத்துக்கு நிறுவனம் இந்தப் பொறுப்புகள் மாறும். Job title ஒன்றைப் பார்த்து முடிவு செய்வதைவிட அதன் requirements மற்றும் தினசரி பொறுப்புகளைப் படிப்பது பயனுள்ளதாக இருக்கும்.
இந்தப் பாதையில் செல்ல விரும்பினால் Python, programming அடிப்படைகள், probability, statistics, data handling ஆகியவற்றுக்கு நேரம் ஒதுக்குங்கள். ஒரு AI tool-இல் பதில் வாங்குவது model உருவாக்கும் திறனுக்கு சமமல்ல. முதலில் ஒரு சிறிய நிரலைத் தனியாக எழுதவும், அதன் பிழையைப் புரிந்துகொள்ளவும் கற்றுக்கொள்ளுங்கள். அதன் பிறகு machine learning கருத்துகளை எடுத்துக்கொண்டால் நீங்கள் படிக்கும் விஷயங்களுக்கு நடைமுறை அர்த்தம் கிடைக்கும்.
தொடக்க project-ஆக பொதுவாகக் கிடைக்கும் அல்லது நீங்களே உருவாக்கிய sample messages-ஐப் பயன்படுத்தி feedback வகைப்படுத்தும் அமைப்பைச் செய்யலாம். “நல்ல feedback”, “புகார்”, “கேள்வி” என்று பிரிப்பதில் எங்கு தவறு வருகிறது என்பதைப் பதிவு செய்யுங்கள். சரியான பதில்கள் மட்டும் காட்டும் demo-வைவிட, தவறுகளை ஆய்வு செய்து மாற்றிய project உங்கள் புரிதலைத் தெளிவாகக் காட்டும். உண்மையான வாடிக்கையாளர்களின் தகவலை அனுமதியின்றி பயன்படுத்த வேண்டாம்.
Data Analyst மற்றும் Data Science பாதை
Data Analyst வேலை என்பது ஒரு chart உருவாக்குவதோடு முடிவதில்லை. சரியான கேள்வியைக் கேட்பது, தரவைச் சுத்தப்படுத்துவது, எண்ணிக்கைகளில் உள்ள மாற்றத்தைப் புரிந்துகொள்வது, அதை மற்றவருக்கு விளக்குவது ஆகியவை முக்கியம். “இந்த மாதம் விற்பனை ஏன் குறைந்தது?” என்ற கேள்விக்கு AI ஒரு சாத்தியமான விளக்கம் தரலாம். ஆனால் தரவுடன் அந்த விளக்கம் பொருந்துகிறதா என்று பார்க்கத் தெரிந்திருக்க வேண்டும்.
Spreadsheet formulas, SQL, அடிப்படை statistics ஆகியவற்றிலிருந்து தொடங்கலாம். பின்னர் தேவைக்கேற்ப Python மற்றும் visualization கற்றுக்கொள்ளலாம். Data Science அல்லது advanced modelling பணிகளில் கூடுதல் கணிதமும் programming அறிவும் தேவைப்படலாம். எல்லாவற்றையும் ஒரே மாதத்தில் கற்றுவிட முயற்சிப்பதைவிட ஒரு அடிப்படை analysis-ஐ முழுமையாகச் செய்வது நல்ல தொடக்கம்.
ஒரு கற்பனை கடைக்கான மூன்று மாத sales data உருவாக்குங்கள். எந்த product அதிகம் விற்றது, எந்த நாளில் orders குறைந்தன, missing values முடிவை எப்படி மாற்றுகின்றன என்று ஆய்வு செய்யுங்கள். கடை உரிமையாளருக்குப் புரியும் தமிழில் ஒரு பக்க விளக்கத்தை எழுதுங்கள். உங்கள் முடிவில் ஆதாரம் என்ன, எந்த விஷயம் இன்னும் தெரியவில்லை என்று பிரித்துக் கூறுவது இந்த project-இன் முக்கியமான பகுதி.
AI Application Developer
AI model-ஐ ஆரம்பத்திலிருந்து உருவாக்காமல், கிடைக்கும் model-ஐ ஒரு app அல்லது website-இல் பயன்படுத்தும் பாதையும் இருக்கிறது. உதாரணமாக நிறுவனத்தின் அனுமதிக்கப்பட்ட product documents அடிப்படையில் பதிலளிக்கும் உதவி வசதியை உருவாக்கலாம். இதற்கு coding மட்டுமல்லாமல், தகவல் எங்கிருந்து வருகிறது, தவறான பதில் வந்தால் என்ன செய்வது, பயனருக்கு என்ன காட்ட வேண்டும் என்பதையும் திட்டமிட வேண்டும்.
Web development, API பற்றிய புரிதல், database, authentication, error handling ஆகியவை இந்தப் பாதைக்கு உதவும் அடிப்படைகள். API என்பது இரண்டு software அமைப்புகள் தகவல் பரிமாறிக்கொள்ளும் வழி என்று எளிமையாக நினைத்துக்கொள்ளலாம். AI பதில் வந்துவிட்டது என்பதற்காக அந்தப் பதிலை உடனே எல்லா இடங்களிலும் பயன்படுத்த முடியாது. செலவு, வேகம், தகவல் பாதுகாப்பு, பதிலின் தரம் ஆகியவற்றையும் மதிப்பிட வேண்டும்.
Portfolio-வில் ஒரு sample product FAQ assistant உருவாக்கலாம். Product manual-இல் பதில் இல்லாத கேள்விக்கு அது என்ன செய்கிறது என்பதைச் சோதிக்கவும். தெரியாததைத் தெரியாது என்று சொல்லும் அமைப்பு, தொடர்பில்லாத பதிலை நம்பிக்கையுடன் சொல்லும் அமைப்பைவிட பயனுள்ளதாக இருக்கலாம். நீங்கள் பயன்படுத்திய sample documents மற்றும் சோதனை கேள்விகளைச் சேர்த்தால் project-ஐ மற்றவர் புரிந்துகொள்ள எளிதாக இருக்கும்.
Workflow Automation Specialist
ஒரே தகவலை பல இடங்களில் நகலெடுப்பது, enquiry வந்ததைப் பதிவு செய்வது, follow-up நினைவூட்டுவது போன்ற வேலைகளை இணைக்கும் automation பாதை தொடக்கநிலையினருக்கும் ஆராயக்கூடியது. இங்கு AI எல்லா படிகளிலும் தேவையில்லை. தெளிவான விதிகள் போதுமான இடத்தில் சாதாரண automation பயன்படுத்தலாம். தகவலைப் புரிந்துகொண்டு draft தயாரிக்க வேண்டிய பகுதியில் மட்டும் AI உதவி தேவைப்படலாம்.
இந்தப் பாதைக்கு process mapping, spreadsheet அறிவு, integrations, சோதனை, permissions பற்றிய புரிதல் உதவும். “Form வந்தால் email அனுப்பு” என்பது தொடக்கம் மட்டுமே. ஒரே enquiry இருமுறை வந்தால் என்ன ஆகும், தகவல் முழுமையாக இல்லாவிட்டால் யார் பார்க்க வேண்டும், ஒரு connection செயலிழந்தால் எப்படி அறியலாம் என்று யோசிப்பதே வேலைக்குப் பயன்படும் திறன்.
பயிற்சிக்காக ஒரு sample enquiry form உருவாக்கி அதன் தகவலை spreadsheet-இல் பதிவு செய்யுங்கள். AI மூலம் reply draft தயாரித்தாலும் அதை மனிதர் பார்த்த பிறகு அனுப்பும் படியை வைத்துக்கொள்ளுங்கள். செலவழித்த நேரத்தையும், தவறுகள் ஏற்பட்ட இடங்களையும் பதிவு செய்யுங்கள். உண்மையில் அளவிடாமல் “90% நேரம் மிச்சம்” என்று portfolio-வில் எழுத வேண்டாம். சோதனையில் கிடைத்த முடிவை மட்டும் கூறுங்கள்.
AI-assisted Content, Design மற்றும் Video Careers
எழுதுவது, design செய்வது அல்லது video edit செய்வது பிடித்திருந்தால் AI-ஐ அந்தத் திறன்களின் உதவியாளராகப் பயன்படுத்தலாம். Content strategist ஒரு audience-க்கு என்ன தகவல் தேவை என்பதைத் தீர்மானிக்கிறார். Designer, visual hierarchy மற்றும் brand consistency-ஐ கவனிக்கிறார். Video editor, காட்சியின் தொடர்ச்சி, ஒலி, pacing ஆகியவற்றைச் சரிசெய்கிறார். Tool generate செய்த output இந்தப் பொறுப்புகளின் ஒரு பகுதி மட்டுமே.
இந்தப் பாதைகளை “AI வந்ததால் எல்லோருக்கும் அதிக demand” என்று எடுத்துக்கொள்ள வேண்டாம். எளிய வேலைகள் குறைந்த விலையில் கிடைப்பதால் போட்டியும் அழுத்தமும் ஏற்படலாம். உங்கள் மதிப்பு ஒரு image அல்லது paragraph உருவாக்குவதில் மட்டுமல்லாமல், சரியான brief புரிந்துகொள்வதில், தரத்தைத் திருத்துவதில், audience-க்கு ஏற்ற முடிவை வழங்குவதில் இருக்க வேண்டும்.
ஒரு கற்பனை local business தேர்ந்தெடுத்து அதன் website அறிமுகம், ஒரு விளக்க article, ஒரு poster ஆகியவற்றை உருவாக்கலாம். ஏன் அந்த வார்த்தைகளைத் தேர்ந்தெடுத்தீர்கள், mobile-ல் எப்படி படிக்க முடிகிறது, எந்த factual claims நீக்கப்பட்டன என்பதை விளக்குங்கள். “AI மூலம் செய்தேன்” என்பதோடு நிறுத்தாமல், உங்கள் editorial அல்லது design முடிவுகள் என்ன என்பதை portfolio-வில் காட்டுங்கள்.
AI Evaluation மற்றும் Quality பணிகள்
AI output இயல்பாகத் தெரிந்தாலும் அது சரியானதாக இருக்க வேண்டிய அவசியமில்லை. பதிலின் துல்லியம், வழிமுறைகளைப் பின்பற்றுகிறதா, மொழி தெளிவாக உள்ளதா, ஆதாரமில்லாத தகவல் உள்ளதா ஆகியவற்றை மதிப்பிடும் பணி முக்கியமானது. நிறுவனங்களில் இதற்கான role பெயர்களும் தேவைகளும் மாறுபடலாம். Language quality, domain knowledge அல்லது technical testing ஆகியவற்றில் ஏதாவது ஒரு வலுவான அடிப்படை உங்களுக்கு உதவும்.
தமிழ் விளக்கங்களை மதிப்பிடும் sample project செய்ய விரும்பினால் ஒரே topic-க்கு பல பதில்களை எடுத்துச் சரிபார்க்கலாம். “நல்ல பதில்” என்பதற்கான அளவுகோலை முதலில் எழுதுங்கள். பொருள் தவறு, முக்கியமான தகவல் விடுபடுதல், தேவையற்ற சிக்கலான மொழி ஆகியவற்றைத் தனித்தனியாகக் குறிக்கவும். உங்கள் மதிப்பீட்டை மற்றொருவர் பயன்படுத்தி ஒத்த முடிவுக்கு வர முடியுமா என்பதைச் சோதிப்பது நல்ல பயிற்சி.
Prompt Engineering மட்டும் கற்றால் போதுமா?
Prompt engineering என்பது AI-க்கு தேவையைத் தெளிவாகச் சொல்லும் திறன். Context, எதிர்பார்க்கும் output, கட்டுப்பாடுகள், எடுத்துக்காட்டுகள் ஆகியவற்றை வழங்குவது இதில் அடங்கலாம். இது பல பணிகளில் பயன்படும். ஆனால் “நல்ல prompt எழுதத் தெரியும்” என்பது மட்டும் எல்லா நிறுவனங்களிலும் தனி career-ஆக இருக்கும் என்று உறுதி செய்ய முடியாது.
இந்தத் திறனை writing, software development, analysis அல்லது automation போன்ற ஒரு துறையுடன் இணைத்துக் கற்றுக்கொள்ளுங்கள். ஒரே prompt ஒருமுறை நன்றாக வேலை செய்தால் போதாது. வெவ்வேறு input-களில் அதன் output எப்படி மாறுகிறது, எங்கு தவறு வருகிறது, எப்படி சரிபார்க்கலாம் என்பதையும் பார்க்க வேண்டும். Prompt collection-ஐவிட, ஒரு பிரச்சினையைத் தீர்க்கும் சோதிக்கப்பட்ட செயல்முறை வலுவான portfolio ஆகும்.
உங்களுக்கு ஏற்ற AI Career எது?
எண்களைக் கவனித்து காரணம் கண்டுபிடிப்பது பிடித்தால் data analysis பாதையைச் சோதிக்கலாம். Code எழுதும்போது பிழையைத் தேடுவது பிடித்தால் application development அல்லது machine learning பாதை பொருந்தலாம். ஒரு அலுவலக வேலை எப்படிச் செல்கிறது என்பதைப் புரிந்து அதை எளிமைப்படுத்த விரும்பினால் automation பயிற்சி செய்யலாம். எழுதுதல் அல்லது காட்சியமைப்பு பிடித்தால் content மற்றும் design அடிப்படைகளை வலுப்படுத்துங்கள்.
ஒரு career video பார்த்தவுடன் course வாங்காமல், அந்தத் துறையின் சிறிய வேலையைச் செய்து பாருங்கள். ஒரு வாரம் sample data ஆய்வு செய்வது, ஒரு FAQ app உருவாக்குவது அல்லது ஒரு article திருத்துவது போன்ற முயற்சி உங்களுக்குப் பொருத்தமான பாதையை வெளிப்படுத்தலாம். சம்பள headline-ஐவிட அந்த வேலையின் தினசரி செயல்பாடு உங்களுக்குப் பிடிக்கிறதா என்பது நீண்டகாலக் கற்றலுக்கு உதவும்.
90 நாள் ஆரம்பப் பயிற்சித் திட்டம்
முதல் முப்பது நாட்களில் தேர்ந்தெடுத்த பாதையின் அடிப்படையைப் பயிற்சி செய்யுங்கள். Data பாதை என்றால் spreadsheet மற்றும் SQL; development என்றால் programming; content என்றால் research மற்றும் editing. தினமும் கிடைக்கும் நேரத்துக்கு ஏற்ற சிறிய இலக்கு வைத்துக்கொள்ளுங்கள். Tutorial பார்த்த நேரத்தை மட்டும் கணக்கிடாமல், தனியாகச் செய்து முடித்த பயிற்சியைப் பதிவு செய்யுங்கள்.
அடுத்த முப்பது நாட்களில் ஒரு சிறிய project தேர்ந்தெடுத்து முடிக்க முயற்சிக்கவும். பெரிய app அல்லது முழு business automation தேவையில்லை. ஒரே பிரச்சினைக்கு தெளிவான தீர்வு போதும். பயன்படுத்திய தகவல், எதிர்பார்த்த output, தவறுகள், மாற்றங்கள் ஆகியவற்றை எழுதுங்கள். நண்பர் ஒருவர் பயன்படுத்தும்போது எங்கு குழப்பம் வருகிறது என்பதைப் பார்த்துத் திருத்துங்கள்.
இறுதி முப்பது நாட்களில் project விளக்கத்தைத் தயாரித்து, தொடர்புடைய job descriptions-உடன் ஒப்பிடுங்கள். பல postings-இல் தொடர்ந்து வரும் skills என்ன என்று பதிவு செய்யுங்கள். Internship அல்லது ஆரம்பநிலை வாய்ப்புகளுக்கு உங்கள் project பொருந்துகிறதா என்பதைப் பார்க்கவும். இந்தத் திட்டம் வேலை கிடைக்கும் காலக்கெடு அல்ல; உங்கள் கற்றலை வேலைக்குக் காட்டக்கூடிய ஆதாரமாக மாற்றும் பயிற்சி முறை.
Degree, English மற்றும் Salary பற்றிய நடைமுறை உண்மை
Degree பயனற்றது என்று சொல்ல முடியாது. சில நிறுவனங்களும் பணிகளும் குறிப்பிட்ட கல்வித் தகுதியைக் கேட்கலாம். அதே நேரத்தில் project மற்றும் நடைமுறைத் திறன் உங்கள் விண்ணப்பத்தை விளக்க உதவும். நீங்கள் பார்க்கும் actual job requirements-ஐ அடிப்படையாக வைத்து தயாராகுங்கள். ஒரு பொதுவான இணைய ஆலோசனையை வைத்து கல்வியை நிறுத்துவது போன்ற முடிவு எடுக்க வேண்டாம்.
தமிழில் கருத்துகளைப் புரிந்துகொள்வது நல்ல தொடக்கம். ஆனால் documentation படிக்கவும், error messages புரிந்துகொள்ளவும், குழுவுடன் வேலை செய்யவும் தேவையான English-ஐ மெதுவாக வளர்த்துக்கொள்ளுங்கள். மிகச் சிக்கலான English பேச வேண்டியதில்லை. செய்த வேலை, ஏற்பட்ட சிக்கல், எடுத்த முடிவு ஆகியவற்றைத் தெளிவாக விளக்குவது முதலில் முக்கியம்.
AI job என்பதற்காக எல்லோருக்கும் ஒரே சம்பளம் கிடைக்காது. அனுபவம், நிறுவனம், இடம், பொறுப்பு, contract வகை போன்றவை சம்பளத்தை மாற்றும். சம்பள எண்ணிக்கை பார்க்கும்போது அது இந்தியாவுக்கானதா, ஆரம்பநிலைக்கானதா, annual package-ஆ, freelance revenue-ஆ என்று கவனியுங்கள். பழைய அல்லது வெளிநாட்டு எண்ணிக்கையை உங்கள் உடனடி எதிர்பார்ப்பாக வைத்துக்கொள்ள வேண்டாம்.
அடிக்கடி கேட்கப்படும் கேள்விகள்
Coding தெரியாமல் AI துறையில் தொடங்க முடியுமா?
Content editing, design, evaluation மற்றும் சில automation பயிற்சிகளில் coding இல்லாமல் தொடங்கலாம். ஆனால் technical role-களுக்கு programming தேவைப்படலாம். உங்கள் பாதையைத் தேர்ந்தெடுத்து அதன் தேவைகளைப் படிப்பது, எல்லா AI வேலைகளுக்கும் ஒரே பதில் தேடுவதைவிட உதவியாக இருக்கும்.
Certificate இருந்தால் வேலை கிடைக்குமா?
Certificate நீங்கள் ஒரு பயிற்சியை முடித்ததைச் சொல்லலாம். நடைமுறையில் என்ன செய்ய முடிகிறது என்பதை project காட்டும். இரண்டும் இருந்தாலும் வேலை உறுதி கிடையாது. உங்கள் விண்ணப்பத்தில் project-இன் பிரச்சினை, தீர்வு, சோதனை, உங்கள் பங்களிப்பு ஆகியவற்றைத் தெளிவாக விளக்குங்கள்.
மாணவர்கள் இப்போது என்ன தொடங்கலாம்?
படிப்பின் அடிப்படையை வலுப்படுத்திக்கொண்டே ஒரு சிறிய project செய்யலாம். AI பதிலை அப்படியே சமர்ப்பிப்பதைவிட அதை விளக்கவும் சோதிக்கவும் கற்றுக்கொள்ளுங்கள். உங்களால் புரிந்துகொள்ள முடியாத project-ஐ portfolio-வில் சேர்ப்பதைவிட எளிய project-ஐ நேர்மையாக விளக்குவது நல்லது.
உங்கள் அடுத்த படி
2030 AI careers பற்றி படித்த பிறகு செய்ய வேண்டியது இன்னொரு tool பட்டியல் சேகரிப்பது மட்டுமல்ல. உங்களுக்கு ஆர்வமுள்ள ஒரு பாதையைத் தேர்ந்தெடுத்து, அதற்கான சிறிய project-ஐத் தொடங்குங்கள். ஒரு பிரச்சினையைப் புரிந்துகொண்டு, தீர்வை உருவாக்கி, தவறுகளைச் சோதித்து, முடிவை விளக்கும் திறன் பல பணிகளுக்கும் பயன்படும்.
இன்று உங்களுக்கு ஏற்ற பாதையின் பெயரையும் முதல் project யோசனையையும் ஒரு குறிப்பில் எழுதுங்கள். கற்றதைச் செயல்படுத்த உதவும் தமிழ் AI வழிகாட்டிகளுக்காக www.aitamilzone.com-ஐத் தொடர்ந்து படிக்கவும். அடுத்ததாக AI Prompt Engineering என்றால் என்ன, ஒரு நல்ல prompt-ஐ எப்படி சோதிப்பது என்பதைக் காணலாம்.
கருத்துரையிடுக
Thank You