الذكاء الاصطناعي التوليدي في BigQuery باستخدام نماذج Gemini

يتطلب تحليل البيانات الحديث مجرد أرقام؛ بل يتطلب القدرة على معالجة، وتلخيص، وتوليد اللغة الطبيعية مباشرة حيث تعيش بياناتك. يتيح لك دمج نماذج اللغة الكبيرة مع مستودع البيانات الخاص بك إمكانية فتح رؤى عميقة من النصوص غير estructured على نطاق واسع. يوجهك هذا الكورس المكتوب عبر أساسيات استخدام نماذج Gemini داخل BigQuery. ستتعلم سد الفجوة بين استعلامات SQL التقليدية والذكاء الاصطناعي التوليدي المتقدم، مما يتيح لك أتمتة مهام تصنيف النصوص، والترجمة، والتلخيص مباشرة داخل قاعدة البيانات الخاص بك. ما ستتعلمه: - فهم المفاهيم الأساسية للذكاء الاصطناعي التوليدي وكيفية دمج نماذج اللغة الكبيرة مع محركات قواعد البيانات. - تكوين اتصالات قاعدة البيانات للوصول إلى نماذج التعلم الآلي الخارجية بشكل آمن. - كتابة استعلامات SQL لتوليد، وتلخيص، وتحليل النصوص باستخدام نماذج Gemini. - تطبيق تقنيات هندسة الموجهات (prompt engineering) مباشرة داخل وظائف قاعدة البيانات لتحسين استجابات النماذج. - هيكلة البيانات غير المهيكلة وإجراء تحليل المشاعر على نطاق واسع باستخدام الذكاء الاصطناعي المدفوع بقواعد البيانات. - استكشاف الأنماط الحديثة مثل توليد التضمينات المتجهة (vector embeddings) لإمكانيات البحث الدلالي. نبدأ بالمصطلحات الأساسية وإعدادات الاتصال قبل الانتقال إلى سير عمل الذكاء الاصطناعي التوليدي العملي القائم على SQL. ستتقدم من توليد النصوص البسيطة إلى تقنيات إثراء البيانات المتقدمة من خلال تفسيرات مكتوبة واضحة خطوة بخطوة وأمثلة عملية لشفرات SQL. تم تصميم هذا الكورس لمحللي البيانات، ومطوري قواعد البيانات، ومبتدئي الحوسبة السحابية الذين يرغبون في إضافة الذكاء الاصطناعي التوليدي إلى أدواتهم التحليلية. لا توجد خبرة سابقة مطلوبة في التعلم الآلي، على الرغم من أن الإلمام الأساسي بـ SQL مفيد. ابدأ القراءة اليوم لتحويل سير عملك التحليلي بقوة الذكاء الاصطناعي التوليدي المدفوع بقواعد البيانات.