مطور الذكاء الاصطناعي التوليدي: بناء أنظمة RAG، ووكلاء الذكاء الاصطناعي (AI Agents)، وعمليات النشر السحابية

يُحدث الذكاء الاصطناعي التوليدي تحولاً في طريقة بناء البرمجيات، ولكن تجاوز المطالبات البسيطة يتطلب فهماً عميقاً لهندسة الأنظمة. تسد هذه الدورة الفجوة بين الذكاء الاصطناعي المفاهيمي والهندسة العملية، حيث ترشدك خلال عملية بناء تطبيقات الذكاء الاصطناعي الجاهزة للإنتاج. ستنتقل من فهم كيفية عمل نماذج اللغة الكبيرة (Large Language Models) إلى تصميم أنظمة الوكلاء المستقلة ومحركات البحث الدلالي. من خلال قراءة الشروحات المنظمة وتحليل تطبيقات الأكواد النظيفة، ستكتسب المهارات اللازمة لتصميم أعباء عمل الذكاء الاصطناعي وتحسينها وتشغيلها في السحابة. ما ستتعلمه: - فهم المفاهيم الأساسية للذكاء الاصطناعي التوليدي، ونماذج اللغة الكبيرة (Large Language Models)، وهندسة Transformer - بناء مسارات قوية لتوليد الاسترجاع المعزز (RAG) للاستعلام عن المستندات المخصصة - تطوير سير عمل مستقل متعدد الوكلاء باستخدام أطر عمل حديثة مثل CrewAI وPydanticAI - تطبيق قواعد بيانات المتجهات (vector databases) والبحث الدلالي لتشغيل استرجاع المعرفة الذكي - تهيئة ونشر نماذج الذكاء الاصطناعي في البيئات السحابية باستخدام Docker والاحتواء (containerization) - تطبيق أنماط Python async وتلميحات النوع (type hints) لكتابة كود تنسيق الذكاء الاصطناعي نظيف وجاهز للإنتاج تبدأ هذه الدورة بالمصطلحات الأساسية، والتعاريف التأسيسية للشبكات العصبية، وأساسيات هندسة المطالبات (prompt engineering). ستنتقل بعد ذلك عبر أدلة مكتوبة خطوة بخطوة تغطي تكامل واجهة برمجة التطبيقات (API)، وقواعد بيانات المتجهات، والتنسيق متعدد الوكلاء، واستراتيجيات النشر السحابي. تم تصميم هذه الدورة لمطوري البرمجيات، ومهندسي الأنظمة، وعشاق التكنولوجيا الذين يرغبون في دخول مجال هندسة الذكاء الاصطناعي. لا تتطلب خلفية مسبقة في التعلم الآلي، على الرغم من أنه يوصى بالإلمام الأساسي بـ Python. ابدأ القراءة اليوم لبناء ونشر أول نظام ذكاء اصطناعي ذكي خاص بك.