أساسيات هندسة نماذج اللغة الكبيرة: بناء RAG وعوامل الذكاء الاصطناعي

لقد تحول تطوير البرمجيات الحديث من مجرد كتابة التعليمات البرمجية إلى هندسة أنظمة ذكية حول نماذج اللغة الكبيرة. أصبح فهم كيفية تسخير هذه النماذج بفعالية مهارة أساسية لأي شخص يتطلع إلى بناء تطبيقات الجيل التالي. تقدم هذه الدورة مسارًا منظمًا لفهم آليات الذكاء الاصطناعي وكيفية دمج هذه الأدوات القوية في برامج وظيفية. ستحول فهمك للذكاء الاصطناعي من مفهوم عالي المستوى إلى تخصص هندسي عملي. من خلال قراءة الشروحات التفصيلية ودراسة تطبيقات التعليمات البرمجية، ستكتسب المهارات اللازمة لبناء تطبيقات يمكنها التفكير واسترجاع المعلومات وتنفيذ مهام معقدة. ما ستتعلمه: - فهم الأسس المعمارية لنماذج اللغة الكبيرة وآليات الترميز. - تطبيق أنماط هندسة المطالبات المتقدمة لتحسين موثوقية النموذج وجودة المخرجات. - بناء أنظمة التوليد المعزز بالاسترجاع (RAG) باستخدام قواعد بيانات المتجهات للاستجابات الواعية بالسياق. - تصميم عوامل ذكاء اصطناعي مستقلة قادرة على استخدام أدوات خارجية وإدارة سير العمل متعدد الخطوات. - تنفيذ أطر التقييم والمراقبة لرصد وتحسين أداء الذكاء الاصطناعي. - ممارسة تطوير الذكاء الاصطناعي الآمن من خلال فهم الثغرات الأمنية الشائعة وبروتوكولات السلامة. تبدأ الدورة بالمصطلحات الأساسية والتعريفات التأسيسية قبل الانتقال إلى المنطق العملي لتصميم RAG والعوامل. ستتقدم من خلال وحدات مكتوبة تشرح كيفية تنسيق هذه المكونات في نظام متماسك. تم تصميم هذه الدورة للمبتدئين والمطورين الجدد في هندسة الذكاء الاصطناعي. لا يلزم وجود خبرة سابقة في التعلم الآلي أو علم البيانات للبدء. ابدأ في بناء أساسك في هندسة الذكاء الاصطناعي اليوم.