عن الدورة
طوّر قدرتك على بناء تطبيقات ذكاء اصطناعي بمستوى مؤسسي باستخدام تقنيات التوليد المعزّز بالاسترجاع (RAG) المتقدمة. صُممت هذه الدورة الشاملة لمهندسي الذكاء الاصطناعي، ومتخصصي MLOps، ومطوري البرمجيات الذين يسعون لإتقان تطبيق نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) ضمن حلول عملية قابلة للتوسع في بيئات الشركات. ميزات الدورة الأساسية: - مختبرات عملية وتمارين تطبيقية تركّز على حالات استخدام واقعية، مع نهج «التعلّم بالممارسة» عبر 10 مختبرات وتمارين. - تعمّق في متجهات التضمين (Embedding Vectors) واستراتيجيات معالجة المستندات، بما يشمل إعداد البيانات وتحسينها لرفع جودة الاسترجاع. - تقنيات استرجاع متقدمة تشمل البحث الهجين (Hybrid Search) والاسترجاع متعدد الوسائط (Multimodal Retrieval) لبناء أنظمة أكثر دقة ومرونة. - جلسات أسئلة وأجوبة أسبوعية تفاعلية مع خبراء من الصناعة لمناقشة التحديات العملية وأفضل الممارسات. - وصول مدى الحياة إلى مواد الدورة وتسجيلات الفيديو للرجوع إليها في أي وقت. هذه الدورة مناسبة لـ: - مهندسي الذكاء الاصطناعي وMLOps. - معماريي الحلول (Solutions Architects). - معماريي المؤسسات (Enterprise Architects). - مطوري البرمجيات العاملين على تطبيقات الذكاء الاصطناعي. - المتخصصين التقنيين الراغبين في الانتقال إلى تطوير حلول الذكاء الاصطناعي. المتطلبات المسبقة: لا توجد متطلبات مسبقة محددة.
ماذا ستتعلم
- تنفيذ أنظمة RAG بمستوى مؤسسي من الصفر
- إتقان قواعد البيانات المتجهية وتقنيات التضمين
- تصميم استراتيجيات فعّالة لتجزئة المستندات (Chunking)
- إنشاء تطبيقات بحث دلالي (Semantic Search)
- بناء أنظمة بحث هجين وإعادة ترتيب النتائج (Reranking)
- تطوير حلول استرجاع متعددة الوسائط
المدرسون
Guy Ernest
Chief Engineering Officer