عن الدورة
استكشف تقاطع ممارسات ديف أوبس (DevOps) والذكاء الاصطناعي التوليدي على AWS من خلال دورة عملية تركّز على ترقية التطبيقات الحالية بميزات ذكاء اصطناعي قوية. ستتعلّم كيفية الاستفادة من نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) المتاحة عبر Amazon Bedrock لإضافة قدرات توليد النصوص إلى تطبيقاتك بطريقة قابلة للتخصيص وملائمة لاحتياجات العمل. ستكتسب خبرة تطبيقية في تنفيذ توليد نصوص مخصص، وإتقان هندسة المحفزات (Prompt Engineering) للحصول على مخرجات أكثر دقة واتساقاً. كما تتناول الدورة تقنيات متقدمة مثل الضبط الدقيق (Fine-tuning) وتوليد الاسترجاع المعزّز (Retrieval Augmented Generation - RAG) لربط النماذج بمصادر معرفة داخلية وتحسين جودة الإجابات وتقليل الهلوسة. تركّز الدورة أيضاً على ممارسات ديف أوبس الأساسية، حيث ترشدك خلال مراحل كتابة الشيفرة وبناء التطبيق واختباره بعد ترقيته بقدرات الذكاء التوليدي. ستتعلّم كيفية دمج هذه الميزات بسلاسة ضمن دورة حياة تطوير البرمجيات (SDLC) لضمان نشر موثوق وصيانة أسهل، مع مراعاة قابلية التشغيل والاستقرار في البيئات الإنتاجية. إضافة إلى ذلك، تعمل الدورة على صقل مهارات المطوّر الضرورية، مع إبراز كيفية تمكين التعاون الفعّال وإدارة الشيفرة المصدرية ضمن فرق التطوير، بما يدعم تسليم الميزات الجديدة بسرعة وبجودة أعلى عند إدخال قدرات الذكاء الاصطناعي التوليدي إلى التطبيقات القائمة.
ماذا ستتعلم
- فهم قابلية الملاحظة (Observability) وأهميتها في تطوير التطبيقات
- التعرّف إلى المكوّنات الرئيسية لـ AIOps، بما يشمل اكتشاف الشذوذ والتحليل التنبؤي وتحليل السبب الجذري الآلي والمعالجة
- استعراض حالات استخدام عملية لـ AIOps في سيناريوهات واقعية
- تطبيق الذكاء الاصطناعي وتعلّم الآلة لأتمتة مهام تشغيل تقنية المعلومات
المتطلبات المسبقة
- أساسيات AWS التقنية للسحابة
المدرسون
Russell Sayers
Senior Cloud Technologist
Rafael Lopes
Senior Cloud Technologist
Morgan Willis
Principal Cloud Technologist