أساسيات هندسة الذكاء الاصطناعي (AI Engineering Foundations): بناء تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدي (Generative AI Applications)

الذكاء الاصطناعي التوليدي (Generative AI) يغير طريقة بناء البرمجيات، لكن الانتقال من استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي إلى هندستها يتطلب فهماً قوياً للمفاهيم والبنى الأساسية. تسد هذه الدورة تلك الفجوة، حيث تنقلك من مصطلحات الذكاء الاصطناعي التأسيسية إلى تصميم وتنفيذ سير عمل التطبيقات الذكية. سوف تنتقل من مطور تقليدي أو متحمس للتكنولوجيا إلى مهندس ذكاء اصطناعي مبتدئ قادر على الاستفادة برمجياً من نماذج اللغة الكبيرة (LLMs). من خلال شروحات نصية واضحة وخطوة بخطوة وأمثلة عملية للتعليمات البرمجية، ستتعلم كيفية هيكلة المطالبات (prompts)، وإدارة السياق (context)، وربط مصادر البيانات الخارجية، وبناء ميزات موثوقة مدعومة بالذكاء الاصطناعي (AI). ما ستتعلمه: - فهم المفاهيم الأساسية للذكاء الاصطناعي التوليدي (Generative AI)، والترميز (tokenization)، وكيفية معالجة نماذج اللغة الكبيرة (Large Language Models) للمعلومات. - تطبيق تقنيات هندسة المطالبات المتقدمة (prompt engineering) لتوجيه سلوك النموذج، والتعامل مع المخرجات المهيكلة، وضمان الاستجابات الموثوقة. - تكوين vector databases (قواعد بيانات المتجهات) والبحث الدلالي (semantic search) لتخزين واسترجاع البيانات عالية الأبعاد بكفاءة. - بناء مسارات Retrieval-Augmented Generation (RAG) لترسيخ استجابات النموذج في مجموعات البيانات المخصصة الخاصة بك. - تنفيذ بنيات AI agent الأساسية وأنماط استدعاء الأدوات (tool-calling patterns) للسماح للنماذج بالتفاعل مع واجهات برمجة التطبيقات (APIs) الخارجية. - إدارة سلامة التطبيق، والإشراف على المدخلات (input moderation)، واستراتيجيات تحسين التكلفة لعمليات تكامل LLM. تبدأ الدورة بالتعريفات الأساسية وآليات عمل نماذج اللغة قبل إرشادك خلال إدارة السياق، وتضمينات المتجهات (vector embeddings)، وسير عمل الذكاء الاصطناعي متعدد الخطوات. ستقرأ تحليلات شاملة لأنماط تصميم الذكاء الاصطناعي الحديثة وتحلل مقتطفات برمجية نظيفة وتوضيحية. تم تصميم هذه الدورة لمطوري البرمجيات، ومديري المنتجات التقنيين، والمبتدئين الفضوليين الذين يرغبون في البدء بالبناء باستخدام الذكاء الاصطناعي (AI). لا تتطلب خلفية سابقة في تعلم الآلة (machine learning) أو علم البيانات (data science)، على الرغم من أن الفهم الأساسي لمفاهيم البرمجة سيساعدك على تحقيق أقصى استفادة من أمثلة التعليمات البرمجية. ابدأ رحلتك في هندسة الذكاء الاصطناعي (AI engineering) اليوم وتعلم كيفية بناء الجيل القادم من البرمجيات.