بناء أنظمة RAG ووكلاء الذكاء الاصطناعي باستخدام Python و OpenAI

يتطلب التحول من روبوتات الدردشة البسيطة إلى أنظمة الذكاء الاصطناعي المتطورة فهمًا عميقًا لكيفية تفاعل النماذج مع البيانات الخارجية وأداء المهام المستقلة. تعلمك هذه الدورة كيفية سد هذه الفجوة من خلال بناء تطبيقات قوية ومدركة للبيانات من الألف إلى الياء. سوف تتقدم من تفاعلات واجهة برمجة التطبيقات الأساسية إلى إنشاء أنظمة معقدة متعددة الوكلاء يمكنها التفكير والتخطيط والتنفيذ. بنهاية الدورة، ستكون قادرًا على تصميم وتنفيذ حلول ذكاء اصطناعي دقيقة وذات صلة سياقية باحتياجات العمل المحددة. ماذا ستتعلم: - فهم البنية الأساسية للذكاء الاصطناعي التوليدي والنماذج اللغوية الكبيرة. - بناء أنظمة الجيل المعزز بالاسترجاع (RAG) لترسيخ استجابات الذكاء الاصطناعي في البيانات الواقعية. - تنفيذ قواعد بيانات المتجهات والبحث الدلالي لاسترجاع المعلومات بكفاءة. - تصميم وكلاء ذكاء اصطناعي مستقلين يستخدمون أدوات متخصصة لإكمال تدفقات العمل متعددة الخطوات. - التدرب على تقييم أداء الذكاء الاصطناعي باستخدام مقاييس حديثة للسياق والدقة الواقعية. - تطبيق أطر التنسيق لإدارة التعاون بين وكلاء الذكاء الاصطناعي المتعددين. تبدأ الدورة بالمصطلحات الأساسية وأساسيات هندسة الأوامر قبل الانتقال إلى التنفيذ الفني لمخازن المتجهات والمنطق الوكالي. سوف تتعلم من خلال شروحات مكتوبة واضحة وأمثلة برمجية عملية مصممة للتطبيق الفوري. هذه الدورة مخصصة للمبتدئين الذين لديهم فهم أساسي لـ Python ويرغبون في التخصص في تطوير الذكاء الاصطناعي. لا يلزم وجود خبرة سابقة في التعلم الآلي أو واجهات برمجة تطبيقات الذكاء الاصطناعي. ابدأ رحلتك في عالم الذكاء الاصطناعي الوكالي وأنظمة الاسترجاع المتقدمة.