جيت هب: تقييم ودمج نماذج الذكاء الاصطناعي

تُعد هذه الدورة المقدمة من Pragmatic AI Labs فرصة استثنائية للمطورين والراغبين في استكشاف عالم الذكاء الاصطناعي بشكل عملي ومتكامل. تركز الدورة على كيفية تقييم واختيار ودمج نماذج الذكاء الاصطناعي باستخدام خدمة GitHub Models، وهي منصة متطورة توفر نماذج جاهزة للاستخدام تتناسب مع مختلف احتياجات المشاريع. من خلال هذه الدورة الشاملة، ستتعلم كيفية التنقل في سوق GitHub Models لاختيار النموذج الأمثل بناءً على إمكانيات المزود، وحدود الاستخدام، وميزات الذكاء الاصطناعي المسؤول. لن تقتصر الدورة على الجانب النظري، بل ستكتسب خبرة عملية في تكوين بيئات التطوير باستخدام GitHub Codespaces. ستفهم أيضاً كيفية إدارة توسيع نطاق تطبيقاتك بذكاء، بدءاً من المستوى المجاني وحتى الانتقال السلس إلى نظام الدفع مقابل الاستخدام عبر Azure AI لتلبية متطلبات بيئات الإنتاج. بالإضافة إلى ذلك، ستتعمق في الجانب البرمجي من خلال تعلم كيفية بناء واختبار والتحقق من صحة نقاط نهاية HTTP API باستخدام إطار عمل FastAPI. بنهاية الدورة، ستصبح قادراً على دمج نماذج الذكاء الاصطناعي من GitHub Models بسلاسة داخل بيئة Codespaces. سواء كنت تسعى لتطوير مهاراتك الحالية أو بناء تطبيقات ذكاء اصطناعي قابلة للتوسع، فإن هذه الدورة توفر لك الأساس المتين والمعرفة العملية اللازمة لتحقيق أهدافك بكل احترافية.

• التنقل في سوق GitHub Models لتقييم واختيار نماذج الذكاء الاصطناعي بناءً على إمكانيات المزود وحدود الاستخدام وميزات الذكاء الاصطناعي المسؤول
• تكوين بيئات تطوير GitHub Codespaces وإدارة التوسع من المستوى المجاني إلى نظام الدفع مقابل الاستخدام في Azure AI لأحمال عمل الإنتاج
• بناء واختبار والتحقق من صحة نقاط نهاية HTTP API باستخدام FastAPI لدمج نماذج الذكاء الاصطناعي من GitHub Models داخل Codespaces

• No deep prior experience is required, but basic computer and internet skills are helpful
• Ability to read course instructions in English and complete short practice activities