عن الدورة
هل أنت مستعد لتحويل مهاراتك في هندسة الذكاء الاصطناعي التوليدي إلى تطبيق عملي؟ هذا المشروع التطبيقي سيضعك أمام تحدٍ حقيقي لبناء تطبيق ذكاء اصطناعي توليدي واقعي يمنحك مادة قوية للحديث عنها في مقابلات العمل ويضيف قيمة ملموسة إلى محفظتك. خلال الدورة ستعمّق فهمك لأدوات تحميل المستندات (Document Loaders) في LangChain، وستتعلم كيفية رفع مستنداتك الخاصة من مصادر متعددة ومعالجتها بطريقة منظمة. كما ستستكشف استراتيجيات تقسيم النصوص (Text Splitting) لتحسين استجابة النموذج وجودة الاسترجاع، وستستخدم Watsonx لإنشاء تضمينات (Embeddings) للمستندات. بعد ذلك ستستفيد من قاعدة بيانات متجهية (Vector Database) لتخزين تضمينات المستندات وإدارتها، ثم ستستخدم LangChain لبناء مُسترجِع (Retriever) قادر على جلب المقاطع الأكثر صلة بناءً على استعلام المستخدم. ومع تقدمك في المشروع ستنفّذ نهج التوليد المعزّز بالاسترجاع (RAG) لبناء بوت أسئلة وأجوبة (QA Bot) يعتمد على المستندات التي رفعتها. وأخيرًا ستقوم بإعداد واجهة Gradio للتفاعل مع النماذج بسهولة وتجربة التطبيق بشكل حي. بنهاية الدورة ستكون قد أنجزت مشروعًا عمليًا متكاملًا لتطبيق ذكاء اصطناعي توليدي يمكن عرضه ضمن أعمالك والتحدث عنه بثقة في المقابلات.
ماذا ستتعلم
- اكتساب خبرة عملية قيّمة في بناء تطبيق ذكاء اصطناعي توليدي واقعي يمكنك إضافته إلى معرض أعمالك والتحدث عنه في مقابلات العمل
- تطبيق عملي على تحميل المستندات ومعالجتها باستخدام LangChain وتطبيق استراتيجيات تقسيم النصوص وتنفيذ RAG
- إنشاء وإدارة قاعدة بيانات متجهية لتضمينات المستندات وتطوير مُسترجِع لجلب المستندات بكفاءة وفقًا للاستعلامات
- تطوير واجهة Gradio للتفاعل مع النموذج وبناء بوت أسئلة وأجوبة باستخدام LangChain والنماذج اللغوية الكبيرة للإجابة عن الاستفسارات
المتطلبات المسبقة
- يوصى بإكمال جميع الدورات ضمن شهادة IBM الاحترافية في هندسة الذكاء الاصطناعي التوليدي قبل الالتحاق بهذه الدورة