بناء وتكييف نماذج اللغة الكبيرة بثقة

يركز هذا المساق على تحويل مهارات الذكاء الاصطناعي من التجريبية إلى عملية جاهزة للاستخدام المؤسسي من خلال بناء ونشر تطبيقات نماذج اللغة الكبيرة (LLM) عالية الجودة. يتعلم المتعلّمون كيفية اختيار أفضل نموذج مع مراعاة متطلبات العمل مثل زمن الاستجابة والتكلفة والمجال التطبيقي. يشمل المساق تقنيات تخصيص النماذج بكفاءة عالية خاصة LoRA، التي تحسن أداء النماذج مع تقليل التكاليف الحاسوبية بنسبة تصل إلى 90%. بالإضافة إلى التدريب العملي باستخدام أدوات معترف بها مثل Hugging Face Transformers، يتعلم المشاركون تصميم هياكل إنتاج آمنة، ونشر النماذج على نطاق واسع، وبناء أنظمة مراقبة تضمن تشغيلًا مستقرًا بنسبة 99.9%.

• تحليل هياكل نماذج اللغة الكبيرة والنماذج الأساسية لحالات استخدام محددة
• تنفيذ تقنيات التخصيص باستخدام أدوات وأطر عمل معيارية
• نشر نماذج اللغة الكبيرة في بيئات الإنتاج بشكل آمن ومحسّن

• معرفة أساسية بمفاهيم الذكاء الاصطناعي ونماذج اللغة
• الاستعداد للممارسة العملية من خلال تمارين أو مشروعات تطبيقية