عن الدورة
تقدّم هذه الدورة التأسيسية مقدمة عملية للمطورين الراغبين في استخدام خدمات الذكاء الاصطناعي التوليدي من AWS. تُعد هذه الدورة بوابتك لفهم كيفية تصميم حلول الذكاء الاصطناعي التوليدي وتنفيذها باستخدام Amazon Bedrock. ستبدأ باستكشاف أساسيات الذكاء الاصطناعي التوليدي، وفهم موقعه ضمن المشهد الأوسع للذكاء الاصطناعي، والتعرّف على مفاهيم محورية مثل النماذج الأساسية (Foundation Models)، وبناء الموجّهات (Prompts)، وعمليات الاستدلال (Inference). ومن خلال مختبرات عملية وعروض توضيحية، ستكتسب خبرة مباشرة في استدعاء النماذج الأساسية وتحليل الاستجابات التي تعيدها، بما يساعدك على فهم سلوك النموذج وكيفية توجيهه نحو مخرجات أدق. بعد ذلك، تتعمق الدورة في واجهات Amazon Bedrock Runtime APIs، مع تغطية عمليات أساسية مثل InvokeModel والاستدعاءات غير المتزامنة (Asynchronous Invocations). كما ستتعلم كيفية تنفيذ الاستجابات المتدفقة (Streaming Responses) لتحسين تجربة المستخدم في التطبيقات التفاعلية، وكيفية إدارة السعة المخصصة (Provisioned Throughput) لدعم الأداء والاتساق عند التوسع. وتتناول الدورة أيضاً تطبيق ضوابط الحماية (Guardrails) في Amazon Bedrock لضمان الاستخدام المسؤول، والالتزام بإرشادات السلامة والأخلاقيات، والحفاظ على أمان المحتوى ضمن تطبيقاتك. بنهاية الدورة، ستكون قادراً على دمج قدرات الذكاء الاصطناعي التوليدي في تطبيقاتك باستخدام Bedrock، مع فهم عملي لخيارات الاستدعاء، وإدارة الاستجابات، وتطبيق أفضل الممارسات لبناء حلول قابلة للتوسع وآمنة.
ماذا ستتعلم
- بناء كفاءة في Amazon Bedrock عبر تعلم كيفية الوصول إلى نماذج أساسية متعددة والتفاعل معها من خلال Bedrock Runtime APIs لمهام مثل توليد النصوص وفهم اللغة والتلخيص
- تطوير مهارات عملية في هندسة الموجّهات (Prompt Engineering) عبر استكشاف تقنيات كتابة موجّهات فعّالة تُنتج المخرجات المطلوبة، وتعلّم تحسين معلمات مثل درجة الحرارة (Temperature) وأخذ العينات Top-k
- تطبيق ممارسات الذكاء الاصطناعي المسؤول باستخدام Amazon Bedrock Guardrails لضمان التزام تطبيقات الذكاء الاصطناعي بالإرشادات الأخلاقية والحفاظ على سلامة المحتوى
- اكتساب خبرة عملية في دمج قدرات الذكاء الاصطناعي التوليدي داخل التطبيقات، بما يشمل التعامل مع الاستجابات المتدفقة، وإدارة الاستدعاءات غير المتزامنة، وتنفيذ الاستدلال الدفعي (Batch Inference) لحلول قابلة للتوسع
المدرسون
Morgan Willis
Principal Cloud Technologist
Russell Sayers
Senior Cloud Technologist
Alex G
Senior Cloud Technologist