عن الدورة
يستعرض هذا المقرر دورة حياة تشغيل نظم الذكاء الاصطناعي القائمة على الوكلاء، مع التركيز على تقسيم البيانات وإدارتها بكفاءة، وبناء مسارات تدريب متكررة آلية. يشمل المقرر تقنيات المراقبة المستمرة للكشف عن الانحرافات والظواهر الشاذة، كما يعرض أساليب الاختبار والنشر الآمن للنماذج. من خلال التدريب العملي، يتعرف المتعلمون على استراتيجيات التقسيم مثل التقسيم الزمني والتقسيم الطبقي، ويطبقون معايير الكشف عن الانحراف مثل مؤشرات PSI وKS. كما يتم تدريبهم على بناء بيئات CI/CD باستخدام أدوات مثل MLflow وGitHub Actions لإعادة تدريب وإعادة نشر النماذج تلقائيًا. بالإضافة إلى ذلك، يغطي المقرر أفضل الممارسات في هندسة البرمجيات مثل كتابة الكود النظيف، اختبار الوظائف، والتقييم الأمني للمكتبات لضمان استقرار وتأمين الأنظمة الإنتاجية للذكاء الاصطناعي.
ماذا ستتعلم
- بناء مسارات CI/CD آلية لإعادة تدريب وإعادة نشر النماذج بناءً على تحليل الانحراف
- كتابة كود بايثون نظيف وعالي الأداء بتطبيق أفضل ممارسات الاختبار والبروفايلينج
- تنفيذ كشف الظواهر الشاذة باستخدام طرق إحصائية وإنشاء حلقة تغذية راجعة بشرية لتصنيف البيانات
- إنشاء مجموعات بيانات غير متحيزة، وتقييم معايير ضبط النماذج، وتحليل أداء النماذج
- تطبيق ممارسات هندسية للحفاظ على أمان وموثوقية نظم الذكاء الاصطناعي الإنتاجية
المتطلبات المسبقة
- فهم أساسي للمفاهيم والمصطلحات المتعلقة بالذكاء الاصطناعي
- الاستعداد للممارسة من خلال تمارين تطبيقية أو دراسات حالة
المدرسون
Professionals from the Industry