تطوير الذكاء الاصطناعي التوليدي على AWS باستخدام Bedrock و LangChain

يُحدث الذكاء الاصطناعي التوليدي تحولاً في طريقة بناء البرمجيات، ولكن دمج هذه النماذج في بيئات سحابية آمنة وقابلة للتوسع قد يبدو أمراً مرهقاً. تبسّط هذه الدورة العملية، وتوجهك عبر أساسيات تطوير الذكاء الاصطناعي القائم على السحابة. ستنتقل من فهم مفاهيم الذكاء الاصطناعي الأساسية إلى تصميم وتنفيذ تطبيقاتك الذكية الخاصة على AWS. من خلال الشروحات المكتوبة الواضحة والتطبيقات العملية للتعليمات البرمجية، ستكتسب المهارات اللازمة لتنسيق النماذج التأسيسية، وبناء وكلاء مستقلين، وربطهم بمصادر البيانات الخارجية. ما ستتعلمه: - فهم المبادئ التأسيسية للذكاء الاصطناعي التوليدي، ونماذج اللغة الكبيرة، وهندسة الذكاء الاصطناعي القائمة على السحابة. - تهيئة النماذج التأسيسية باستخدام AWS Bedrock لتوليد النصوص، وتلخيص المستندات، ومعالجة اللغة الطبيعية. - بناء وكلاء ذكاء اصطناعي مستقلين يمكنهم التخطيط والاستدلال وتنفيذ المهام باستخدام أطر عمل LangChain. - تطبيق أنماط Retrieval-Augmented Generation (RAG) لربط نماذجك بقواعد بيانات المتجهات الآمنة وقواعد المعرفة المخصصة. - تطبيق أفضل ممارسات هندسة المطالبات (prompt engineering) لتحسين مخرجات النموذج لحالات استخدام تجارية محددة. - الاستفادة من AWS Q Developer لتسريع سير عملك البرمجي وتصحيح منطق التطبيق بكفاءة. تبدأ الدورة بالتعريفات الأساسية وأساسيات الذكاء الاصطناعي السحابي قبل الانتقال خطوة بخطوة إلى تكامل واجهة برمجة التطبيقات (API)، وإنشاء الوكلاء، وتنفيذ RAG. ستقرأ شروحات مفاهيمية وتحلل أمثلة تعليمات برمجية منظمة لبناء الثقة في كل مرحلة. صُممت هذه الدورة لمطوري البرمجيات، وعشاق السحابة، والمتخصصين في التكنولوجيا الجدد في مجال الذكاء الاصطناعي التوليدي على AWS. لا تتطلب خبرة سابقة في التعلم الآلي أو نمذجة الذكاء الاصطناعي، على الرغم من أن الإلمام الأساسي بـ Python والمفاهيم السحابية العامة سيساعدك على تحقيق أقصى استفادة من المادة. ابدأ القراءة اليوم للبدء في بناء تطبيقات ذكاء اصطناعي سحابية ذكية.