إتقان الذكاء الاصطناعي التوليدي: أسس النماذج ومعالجة اللغة الطبيعية

من المتوقع أن ينمو سوق الذكاء الاصطناعي التوليدي بمعدل نمو سنوي مركب يبلغ 42% حتى عام 2033 (Bloomberg). ومع كون معالجة اللغة الطبيعية (NLP) جزءاً أساسياً من هذه الثورة، يزداد الطلب على علماء البيانات ومحترفي الذكاء الاصطناعي الذين يمتلكون المهارات المناسبة. إذا كنت تطمح للعمل كمحترف ذكاء اصطناعي أو عالم بيانات، فإن دورة IBM هذه حول «الذكاء الاصطناعي التوليدي: أسس النماذج ومعالجة اللغة الطبيعية» تمنحك مهارات عالية القيمة يبحث عنها أصحاب العمل. يستخدم المتخصصون في الذكاء الاصطناعي تقنيات NLP لمساعدة تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدي على فهم اللغة البشرية وتوليدها، وتمكين مهام مثل توليد النصوص، والتلخيص، والترجمة، والتفاعل عبر المحادثات. خلال هذه الدورة ستتعلم كيفية تنفيذ نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي الخاصة بـ NLP وتدريبها وتقييمها. كما ستستكشف موضوعات وتطبيقات عملية تشمل تصنيف المستندات، ونمذجة اللغة، وترجمة اللغات. وستتعرف على طرق تمثيل الكلمات وتحويلها إلى سمات قابلة للاستخدام في النماذج مثل الترميز أحادي السمة (One-hot)، ونهج حقيبة الكلمات (Bag-of-Words)، والتضمينات (Embeddings) وأكياس التضمين (Embedding Bags)، إضافة إلى فهم عملي لنماذج word2vec للتضمين السياقي. بنهاية الدورة ستكون قادراً على بناء نموذج لغوي بسيط باستخدام الشبكات العصبية، واستخدام نماذج N-gram ونماذج التسلسل إلى تسلسل (Sequence-to-Sequence) في مهام مثل تصنيف المستندات، وتحليل النصوص، وتحويل التسلسلات، بما يدعم جاهزيتك لسوق العمل خلال فترة قصيرة.

• اكتساب مهارات عملية جاهزة لسوق العمل في أساسيات الذكاء الاصطناعي التوليدي وتقنيات معالجة اللغة الطبيعية خلال أسبوعين فقط
• فهم عملي للترميز أحادي السمة (One-hot) وحقيبة الكلمات (Bag-of-Words) والتضمين (Embedding) وأكياس التضمين (Embedding Bags) لتحويل الكلمات إلى سمات
• تطبيق نماذج word2vec لاستخراج تضمين سياقي للكلمات
• إنشاء نموذج لغوي بسيط باستخدام شبكة عصبية
• استخدام نماذج N-gram ونماذج التسلسل إلى تسلسل (Seq2Seq) لتصنيف المستندات وتحليل النصوص وتحويل التسلسلات وغيرها

• معرفة أساسية بلغة بايثون
• إلمام بمفاهيم تعلم الآلة والشبكات العصبية