أساسيات الذكاء الاصطناعي الحديث: تعلم الآلة، وLLMs، ووكلاء الذكاء الاصطناعي

يُحدث الذكاء الاصطناعي تحولاً في كل صناعة، ولكن فهم كيفية عمل هذه التقنيات فعلياً هو المفتاح للاستفادة من إمكاناتها الحقيقية. تزيل هذه الدورة المكتوبة الغموض عن المفاهيم الأساسية للذكاء الاصطناعي الحديث، وتأخذك من مبتدئ فضولي إلى مفكر مفاهيمي واثق. بحلول نهاية هذه الدورة، ستنتقل من مجرد استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي إلى فهم الآليات الأساسية لتعلم الآلة، ونماذج اللغات الكبيرة (LLMs)، وأنظمة الوكلاء المستقلين. ستتعلم كيفية: فهم الاختلافات الأساسية بين التعلم الخاضع للإشراف، والتعلم غير الخاضع للإشراف، والتعلم العميق. استكشاف كيفية معالجة نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) للنصوص، وتوقع الرموز، وتوليد استجابات شبيهة بالبشر. تطبيق تقنيات هندسة الأوامر (prompt engineering) الأساسية لتوجيه نماذج الذكاء الاصطناعي نحو مخرجات دقيقة وواعية بالسياق. تعلم أساسيات التوليد المعزز بالاسترجاع (RAG) وكيف تعزز قواعد بيانات المتجهات ذاكرة الذكاء الاصطناعي. اكتشاف بنية وكلاء الذكاء الاصطناعي المستقلين وكيفية تخطيطهم واستخدامهم للأدوات وتنفيذهم لسير عمل معقد. تبدأ الدورة بالمصطلحات التأسيسية ومفاهيم تعلم الآلة المبكرة قبل التقدم بشكل منهجي إلى بنى الذكاء الاصطناعي التوليدي، وأنماط LLMs الحديثة، وصعود أطر عمل الوكلاء المستقلين. تم تصميم هذه الدورة بالكامل للمبتدئين، ولا تتطلب أي خبرة برمجية سابقة أو خلفية رياضية. ابدأ القراءة اليوم لبناء أساس مفاهيمي قوي في التقنيات التي تشكل مستقبلنا.