هندسة الذكاء الاصطناعي العملية: بناء التطبيقات باستخدام LLMs

يتزايد الطلب بسرعة على مهندسي الذكاء الاصطناعي المهرة القادرين على سد الفجوة بين تطوير النماذج وأنظمة الإنتاج. ابدأ رحلتك في هذا المجال المثير من خلال إتقان مهارات البرمجة والنشر الأساسية اللازمة لتطبيقات الذكاء الاصطناعي الحديثة. بحلول نهاية هذه الدورة، سيكون لديك فهم قوي لكيفية هيكلة وبناء واختبار خدمات الذكاء الاصطناعي العملية، مع التركيز على دمج نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) وتطوير أنماط الوكلاء المستقلين الأساسية. ما ستتعلمه: * فهم المبادئ الأساسية لهندسة الذكاء الاصطناعي، وتصميم الأنظمة، وبيئة Python الحديثة. * إتقان برمجة Python الأساسية، بما في ذلك بناء الجملة الحديث والاستخدام الفعال لتلميحات النوع (type hints) لإنشاء تعليمات برمجية قوية. * تعلم تقنيات هندسة الأوامر (prompt engineering) الأساسية وكيفية دمج LLMs في التطبيقات للحصول على مخرجات ذكية. * تطبيق أنماط التوليد المعزز بالاسترجاع (RAG) لتعزيز استرجاع المعرفة من LLM باستخدام مصادر البيانات الخارجية. * تكوين وكلاء وسلاسل مستقلة بسيطة لأتمتة المهام المعقدة وسير عمل اتخاذ القرار. * التدرب على نشر وهيكلة خدمات الذكاء الاصطناعي الأساسية، مع التركيز على قابلية الصيانة والجاهزية للإنتاج. يبدأ المنهج بمقدمة شاملة لأساسيات Python وأفضل ممارسات الهندسة. ثم ينتقل إلى تطوير التطبيقات العملية، ويغطي التفاعل مع LLM، وبناء الوكلاء، والخطوات المطلوبة لإعداد الخدمة للنشر. صُممت هذه الدورة للمبتدئين تمامًا في مجال الذكاء الاصطناعي أو تطوير البرمجيات الذين يرغبون في مسار عملي يركز على الهندسة في هذا المجال. لا تتطلب الدورة أي معرفة مسبقة بالتعلم الآلي أو البرمجة المتقدمة. ابدأ في بناء أساسك لمهنة في هندسة الذكاء الاصطناعي اليوم.