تطبيق LLM العملي لمطوري Python

هل أنت مطور Python تتطلع إلى الاستفادة من قوة نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) ولكنك غير متأكد من أين تبدأ؟ يتزايد الطلب على مهارات هندسة الذكاء الاصطناعي العملية بسرعة، مما يتطلب من المطورين تجاوز استدعاءات API البسيطة وتطبيق حلول قوية وواعية بالبيانات. توفر هذه الدورة المعرفة الأساسية التي تركز على الكود اللازمة للانتقال إلى دور مهندس ذكاء اصطناعي. ستتعلم أنماط تنفيذ عملية وواقعية تمكنك من بناء تطبيقات ذكية دون الحاجة إلى أجهزة متخصصة أو معرفة أكاديمية متقدمة. ما ستتعلمه: * فهم المكونات الأساسية لنماذج اللغة الكبيرة (LLMs) وتطبيقاتها العملية في سياقات الأعمال. * ممارسة تقنيات هندسة الأوامر (prompt engineering) الفعالة لمخرجات LLM موثوقة وقابلة للتوجيه وآمنة. * تطبيق التوليد المعزز بالاسترجاع (RAG) باستخدام قواعد بيانات المتجهات لربط LLMs ببيانات مخصصة وخاصة. * بناء وتنسيق أنظمة وكلاء متعددين معقدة وموجهة نحو الأهداف باستخدام أطر عمل Python الحديثة. * تكوين أنماط خدمة النماذج الأساسية والوصول إلى API لنشر التطبيقات المدعومة بـ LLM. تبدأ الدورة بمبادئ LLM الأساسية والمصطلحات الرئيسية، ثم تنتقل بسرعة إلى أنماط التنفيذ العملي مثل RAG، وبناء الوكلاء، واعتبارات النشر الأساسية، باستخدام أمثلة كود Python نظيفة وجاهزة للإنتاج. تم تصميم هذه الدورة لمطوري Python الجدد في مجال هندسة الذكاء الاصطناعي والذين يحتاجون إلى مقدمة عملية تركز على الكود أولاً. لا يلزم وجود خبرة سابقة في التعلم العميق أو تعلم الآلة. ابدأ في بناء تطبيقات قوية وذكية اليوم.