كل الدورات
عن الدورة
يقدم هذا المساق شرحًا لمفاهيم وأدوات وتقنيات إطار عمل LangChain الرائد في تطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي المعتمدة على نماذج اللغة الكبيرة (LLMs). يجمع بين الفهم النظري والتطبيق العملي لتصميم وبناء ونشر أنظمة ذكية تأخذ السياق بعين الاعتبار وتستخدم أدوات وذاكرة لدعم السلوك الهادف. يناسب المطورين وعلماء البيانات والممارسين في مجال الذكاء الاصطناعي الذين يرغبون في بناء تطبيقات معقدة وليس مجرد تجارب على المطالبات البسيطة. يشمل المساق إنشاء خطوط أنابيب RAG للبحث المعزز، واستخدام LangServe للنشر، وتنفيذ LangSmith للمراقبة والتقييم. يوصى بوجود معرفة أولية بلغة بايثون وواجهات برمجة التطبيقات، لكن المساق يوفر دعمًا تدريجيًا للمتعلمين من مختلف الخلفيات.
ماذا ستتعلم
- فهم بنية ومكونات LangChain لتطوير تطبيقات LLM
- بناء خطوط أنابيب متعددة الخطوات مع توليد معزز بالاسترجاع (RAG)
- تطبيق الذاكرة والأدوات والوكلاء لدعم سلوك ذكي معتمد على السياق
- تقييم وتحسين أداء وأمان وقابلية توسعة تطبيقات LLM
المتطلبات المسبقة
- مألوفة أساسية بالمفاهيم والمصطلحات ذات الصلة
- الاستعداد للتدريب عبر تمارين تطبيقية أو دراسات حالة
المدرسون
E
Edureka
المواضيع
التعلم الآلي
علم البيانات
تطوير البرمجيات
علوم الحاسوب
واجهات برمجة التطبيقات
LangGraph
معالجة اللغة الطبيعية
نشر التطبيقات
معلومات الدورة
المنصةCoursera
المستوىغير محدد
طريقة التعلمغير محدد
السعرمجاني
المهارات
التعلم الآلي
علم البيانات
تطوير البرمجيات
علوم الحاسوب
واجهات برمجة التطبيقات
LangGraph
معالجة اللغة الطبيعية
نشر التطبيقات
Generative AI
Cloud Development
إعلان
إعلان