أساسيات الذكاء الاصطناعي التوليدي

تقدّم هذه الدورة مدخلًا سهلًا لكنه شامل إلى عالم الذكاء الاصطناعي التوليدي. وهي منظّمة في عشرة وحدات تأخذك في رحلة تبدأ من الأفكار الأولى للذكاء الاصطناعي وصولًا إلى أحدث التقنيات التي تقف وراء أكثر الأنظمة التوليدية تقدمًا اليوم. تم إنتاج هذه الدورة المبتكرة إلى حدّ كبير باستخدام أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدي، بما في ذلك فيديوهات تعليمية مولّدة/مدعومة بالذكاء الاصطناعي، وتمارين تفاعلية، وتقييم مدعوم بالذكاء الاصطناعي. كما تُظهر الدورة كيفية استخدام هذه التقنيات بشكل مسؤول وواقعي داخل بيئات التعلّم. ستبدأ بتعلّم تاريخ الذكاء الاصطناعي، واستكشاف المقاربات الكلاسيكية المعتمدة على الاستدلال الرمزي، ثم تتعرّف على صعود تعلّم الآلة والأساليب الإحصائية، وصولًا إلى الاختراقات الحديثة التي مكّنت نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي من إنشاء محتوى جديد. وخلال الوحدات ستبني فهمًا عمليًا للمفاهيم الأساسية التي تقوم عليها النماذج التوليدية، وكيف تُدرَّب النماذج الكبيرة وتُضبط لمهام محددة، وكيف يمكن مواءمة سلوكها مع الأهداف البشرية. تُقدَّم الدورة من معهد جورجيا للتكنولوجيا (Georgia Institute of Technology)، وهي مناسبة للمبتدئين دون متطلبات إلزامية، مع توصية بخلفية بسيطة في علوم الحاسوب والبرمجة والتفاضل والتكامل لمن يرغب في تعميق الفهم التقني.

• تتبّع التطور التاريخي للذكاء الاصطناعي، بما يشمل النماذج الكلاسيكية والإحصائية والتوليدية.
• فهم المبادئ الأساسية وراء النماذج التوليدية وكيف تنتج محتوى جديدًا.
• استيعاب مفاهيم تقنية محورية مثل التوكنات، ونوافذ السياق، ودوال الخسارة، وتوزيعات الاحتمال.
• التعرّف على دور معماريات الشبكات العصبية المختلفة، بما في ذلك الشبكات الأمامية، والالتفافية، والمتكررة، ونماذج المحوّل (Transformer).
• فهم كيف تمكّن آليات الانتباه من التقاط الاعتماديات بعيدة المدى في توليد النصوص والصور.
• التعرّف على عمليات تدريب النماذج الكبيرة، وضبطها الدقيق لمهام محددة، ومواءمة سلوكها مع الأهداف البشرية.

• المتطلبات الإلزامية: لا يوجد.
• المتطلبات الموصى بها: أساسيات علوم الحاسوب، أساسيات البرمجة، والتفاضل والتكامل.