بناء مسارات عمل الذكاء الاصطناعي باستخدام LangChain ونماذج اللغة الكبيرة مفتوحة المصدر — PickAClass
GE
AR
تسجيل الدخول ابدأ
★ 4.5 (2) ⏱ 2 ساعة 36 دقيقة 📚 26 دورة 🎧 النسخة الصوتية

بناء مسارات عمل الذكاء الاصطناعي باستخدام LangChain ونماذج اللغة الكبيرة مفتوحة المصدر

اكتشف كيفية دمج نماذج اللغة مفتوحة المصدر في تطبيقاتك من خلال إتقان مفاهيم LangChain الأساسية، وهندسة الأوامر (prompt engineering)، والتوليد المعزز بالاسترجاع (retrieval-augmented generation).

  • 💬 مدرب ذكاء اصطناعي
    اسأل عن أي درس واحصل على إجابة واضحة فورًا، في أي وقت.
  • 🕐 ابدأ في أي وقت
    بلا جداول أو مواعيد نهائية — تعلّم بوتيرتك، وقتما يناسبك.
  • 🌐 بالعربية
    الدروس والمهام والشهادة — كل ذلك بلغتك بالكامل.

حول هذه الدورة

مع استمرار تطور الذكاء الاصطناعي، يتجه المطورون بشكل متزايد نحو نماذج اللغة مفتوحة المصدر لبناء تطبيقات قوية تركز على الخصوصية. إذا كنت ترغب في إنشاء مسارات عمل مخصصة للذكاء الاصطناعي دون الاعتماد على واجهات برمجة تطبيقات (APIs) باهظة الثمن ومملوكة، فإن إتقان LangChain هو الخطوة المنطقية التالية. سيرشدك هذا المساق النصي خلال عملية ربط نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) مفتوحة المصدر بالبيانات الواقعية. ستبدأ بالمصطلحات الأساسية للذكاء الاصطناعي التوليدي ومكونات LangChain، وتنتقل تدريجياً نحو بناء خطوط أنابيب قوية. من خلال قراءة الشروحات الواضحة ومقتطفات الأكواد العملية، ستتعلم كيفية هيكلة الأوامر، وإدارة الذاكرة، وتطبيق تقنيات الاسترجاع الحديثة لجعل تطبيقات الذكاء الاصطناعي الخاصة بك أكثر ذكاءً ووعياً بالسياق. ما ستتعلمه: * فهم البنية الأساسية والمصطلحات الرئيسية لإطار عمل LangChain. * تكوين ودمج نماذج اللغة الكبيرة مفتوحة المصدر في بيئتك المحلية. * تطبيق تقنيات هندسة الأوامر الأساسية لتوجيه استجابات النموذج بفعالية. * بناء مسارات عمل التوليد المعزز بالاسترجاع (RAG) باستخدام مفاهيم قواعد البيانات المتجهة الأساسية. * إنشاء سلاسل متسلسلة لأتمتة مهام الذكاء الاصطناعي متعددة الخطوات. * التدرب على التعامل مع ذاكرة التطبيق للحفاظ على السياق الحواري. يتدفق المنهج بشكل منطقي من التعريفات والإعداد الأساسيين إلى بناء مسارات عمل الذكاء الاصطناعي متعددة المراحل باستخدام تمارين نصية. سوف تستكشف أنماط التطوير الحديثة، مما يضمن توافق مهاراتك مع المعايير الصناعية الحالية لبناء تطبيقات LLM. تم تصميم هذه الدورة للمبتدئين في تطوير الذكاء الاصطناعي الذين لديهم فهم أساسي لبرمجة Python ولكنهم جدد تمامًا على LangChain ومسارات عمل الذكاء الاصطناعي التوليدي. ابدأ القراءة اليوم لإطلاق العنان لإمكانات الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر وبناء أول تطبيق ذكي لك.

ما الذي ستحصل عليه

  • 📜 شهادة إتمام
    أضفها إلى ملفك على LinkedIn
  • 💬 مدرّس AI شخصي
    عالق في دورة؟ اسأل مدرّسك المدمج أي شيء، في أي وقت.
  • 🎧 النسخة الصوتية مضمَّنة
    تعلَّم أثناء تنقُّلك — دون شاشة
  • ♾️ وصول مدى الحياة
    عُد متى شئت، بلا انتهاء
  • 📱 الهاتف أو الكمبيوتر
    يعمل في أي مكان وعلى أي جهاز
  • 💸 استرداد خلال 14 يومًا
    دون أسئلة
  • ⚡ قصير ومركَّز
    2 ساعة 36 دقيقة من المحتوى التطبيقي

شهادة إتمام

كل دورة تكملها على PickAClass تُصدر شهادة كهذه — أصلية، بكودها الخاص، قابلة للتحقّق عبر الرابط، ومفصّلة عمّا أُثبت فعلًا.

P
PickAClass
ملف المهارات · قابل للتحقّق
وثيقة
شهادة إتقان
تشهد هذه الوثيقة بأن
الاسم واللقب
أثبت بنجاح إتقان
بناء مسارات عمل الذكاء الاصطناعي باستخدام LangChain ونماذج اللغة الكبيرة مفتوحة المصدر
المهارات المُثبَتة
✓
تحليل أنماط السلوك
تأسيسي
1.2 ساعة
✓
أطر معمارية لاتخاذ القرارات
متمكّن
1.4 ساعة
✓
تصميم اختبار A/B
متمكّن
1.7 ساعة
✓
كتابة نصوص سلوكية
متقدّم
1.9 ساعة
P
PickAClass — الاسم واللقب
بناء مسارات عمل الذكاء الاصطناعي باستخدام LangChain ونماذج اللغة الكبيرة مفتوحة المصدر
صفحة 2 من 2
تفاصيل الأداء
ملخّص العمل الدراسي
الدورات المكتملة 14 / 14
أسئلة التدريب 26 / 28
الواجبات المُسلَّمة 4 (متوسط 4.5 / 5)
المشروع الختامي تمت مراجعته — 4.6 / 5
إجمالي التدريب 6.2 ساعة
معيار الأداء
ترتيب الدفعة ضمن أفضل 12% من 1,625
وقت الإكمال 11 يومًا (الوسيط: 22)
درجة الإتقان 91 / 100
درجة أسئلة التدريب 94%
التحقّق من المهارة مسار مهارة موثّق
تحقّق من هذه الشهادة
pickaclass.com/certificates/PCC-2026-X4F7-AP19
صادر وفق المعايير الأكاديمية لـPickAClass. تعكس مستويات المهارة الأداء المُقيَّم وفق معيار كفاءات الدورة. هذه شهادة أصلية لهذه المنصّة.

المراجعات (2)

Tom Schmit LU متعلِّم موثَّق
★ 5 · 03.07.2026

Enfin un cours qui montre concrètement comment brancher des modèles open-source avec LangChain et faire du RAG, parfait pour mes projets !

Marcin Król PL متعلِّم موثَّق
★ 4 · 26.05.2026

Dobre wprowadzenie do LangChain i modeli open-source, choć część o promptach mogłaby być bardziej rozbudowana.

اكتب مراجعة

☆☆☆☆☆
سنطلب منك تسجيل الدخول بعد الإرسال — تُحفظ مسودتك.

المتعلمون أخذوا أيضًا

🎓 بشهادة

الذكاء الاصطناعي الخاص مع برامج الماجستير في القانون مفتوحة المصدر: النشر المحلي، وRAG، والوكلاء

★ 5.0 (3)
شهادة تطبيق عملي
₾26.00 →
💼 جاهز لسوق العمل 🎓 بشهادة

ضبط نماذج OpenAI: تخصيص نماذج اللغة الكبيرة ببياناتك الخاصة

★ 5.0 (2)
شهادة تطبيق عملي
₾26.00 →
💼 جاهز لسوق العمل 🎓 بشهادة

تطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي باستخدام LangChain

★ 5.0 (1)
شهادة تطبيق عملي
₾26.00 →
🔥 رائج 🎓 بشهادة

استنساخ الصوت باستخدام AI: أنشئ صوتك الرقمي الشخصي

★ 5.0 (2)
شهادة تطبيق عملي
₾26.00 →

الأسئلة الشائعة

ما الذي أحتاجه لأخذ هذه الدورة؟ +

يكفي هاتف أو كمبيوتر متصل بالإنترنت. بدون تثبيتات أو أجهزة خاصة.

كيف يمكنني الدفع؟ +

بالبطاقة عبر Stripe. لا نخزن بيانات البطاقة — يتولى Stripe ذلك بأمان.

هل يمكنني استرداد المال؟ +

نعم — استرداد كامل خلال 14 يومًا، دون أسئلة.

إلى متى يستمر وصولي؟ +

إلى الأبد. بمجرد الشراء، الدورة لك تعود إليها متى شئت.

هل سأحصل على شهادة؟ +

نعم. عند الإتمام ستحصل على شهادة يمكنك إضافتها إلى ملفك في LinkedIn.

مصمَّم للعاملين في
التقنية التصميم المالية التسويق الرعاية الصحية التعليم الضيافة التصنيع