إتقان نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) باستخدام Langchain: إنشاء روبوتات الدردشة وأنظمة ضمان الجودة القائمة على المستندات

### وصف الدورة: تدريس لغات البرمجة (JAVA، Python، C، JavaScript) مرحبًا بك في الدورة الشاملة لتعليم لغات البرمجة: JAVA وPython وC وJavaScript. تم تصميم هذه الدورة للمبرمجين والمعلمين الطموحين الذين يهدفون إلى إتقان الأساسيات والمفاهيم المتقدمة لأربع من لغات البرمجة الأكثر شعبية في الصناعة. #### اهداف الدورة: - **مقدمة لمفاهيم البرمجة:** فهم المبادئ الأساسية للبرمجة، بما في ذلك المتغيرات وأنواع البيانات وهياكل التحكم والوظائف والخوارزميات. - ** بناء الجملة والميزات الخاصة باللغة: ** اكتسب الكفاءة في بناء الجملة والميزات الفريدة لـ JAVA وPython وC وJavaScript. - **التدريب العملي على البرمجة:** طبِّق معرفتك من خلال العديد من تمارين البرمجة والمشاريع والسيناريوهات الواقعية. - ** تصحيح الأخطاء وحل المشكلات: ** تطوير مهارات قوية في تصحيح الأخطاء وحل المشكلات لحل مشكلات الترميز بكفاءة. - **موضوعات متقدمة:** استكشف موضوعات متقدمة مثل البرمجة الموجهة للكائنات، وتطوير الويب، وهياكل البيانات، والخوارزميات. - **منهجيات التدريس:** تعلم استراتيجيات التدريس الفعالة لنقل المعرفة البرمجية للآخرين، سواء في الفصل الدراسي أو عبر الإنترنت. #### بالطبع مخطط: 1. **مقدمة في البرمجة:** - أساسيات البرمجة والتفكير الحسابي - نظرة عامة على اللغات الأربع: JAVA، وPython، وC، وJavaScript 2. **برمجة جافا:** - بناء الجملة والبنيات الأساسية - مفاهيم البرمجة الشيئية - معالجة الاستثناءات وتعدد الخيوط - بناء تطبيقات واجهة المستخدم الرسومية 3. **برمجة بايثون:** - بناء الجملة والبنيات الأساسية - هياكل البيانات والمكتبات - البرمجة الوظيفية والوحدات النمطية - تطوير الويب باستخدام Flask/Django 4. **برمجة لغة C:** - بناء الجملة والبنيات الأساسية - إدارة الذاكرة والمؤشرات - التعامل مع الملفات وبرمجة النظام - هياكل البيانات وتنفيذ الخوارزميات 5. **برمجة جافا سكريبت:** - بناء الجملة والبنيات الأساسية - معالجة DOM والتعامل مع الأحداث - البرمجة غير المتزامنة وAJAX - أطر الواجهة الأمامية (React أو Angular أو Vue.js) 6. **المشاريع المتكاملة:** - مشاريع متعددة اللغات لترسيخ التفاهم - تطبيقات العالم الحقيقي وحل المشكلات 7. **استراتيجيات التدريس:** - تطوير المناهج وتخطيط الدروس - أساليب التدريس التفاعلية والجذابة - تقنيات التقييم والتغذية الراجعة #### من يجب عليه التسجيل: - المبرمجين الطموحين الذين يرغبون في تعلم لغات البرمجة المتعددة - المعلمون والمدربون الذين يتطلعون إلى تعزيز مهاراتهم التعليمية - المهنيون الذين يسعون إلى توسيع خبرتهم في البرمجة من أجل التقدم الوظيفي #### المتطلبات الأساسية: - الفهم الأساسي لعمليات الكمبيوتر - لا يشترط خبرة سابقة في البرمجة، ولكن الإلمام بمفاهيم البرمجة الأساسية مفيد #### مخرجات الدورة: بحلول نهاية هذه الدورة، سوف تكون قادرا على: - كتابة التعليمات البرمجية وتصحيحها وتحسينها في Java وPython وC وJavaScript - تطوير مشاريع شاملة باستخدام كل لغة - تعليم مفاهيم البرمجة للآخرين بشكل فعال - تطبيق تقنيات البرمجة المتقدمة لحل المشكلات المعقدة انضم إلينا في هذه الرحلة لتتقن أربع لغات برمجة قوية وتعزز قدراتك التعليمية لإلهام الجيل القادم من المبرمجين.

انطلق في رحلة شاملة عبر الذكاء الاصطناعي وعلوم البيانات من خلال دورتنا التدريبية "الذكاء الاصطناعي وعلوم البيانات: خطوات التعامل مع المشروع". تم تصميم هذه الدورة بدقة للأفراد الذين يطمحون إلى أن يصبحوا ماهرين في إدارة وتنفيذ مشاريع الذكاء الاصطناعي وعلوم البيانات من البداية إلى النشر. #### اهداف الدورة: - **المعرفة التأسيسية:** فهم المبادئ الأساسية للذكاء الاصطناعي وعلوم البيانات، بما في ذلك المفاهيم والمنهجيات والأدوات الأساسية. - **إدارة دورة حياة المشروع:** تعرف على النهج المنهجي للتعامل مع مشاريع الذكاء الاصطناعي وعلوم البيانات خلال كل مرحلة من مراحل دورة حياة المشروع. - **الخبرة العملية:** اكتسب خبرة عملية من خلال المشاريع الواقعية ودراسات الحالة. - **التقنيات المتقدمة:** اكتشف التقنيات والخوارزميات المتقدمة في الذكاء الاصطناعي وعلوم البيانات. - ** الذكاء الاصطناعي الأخلاقي والمسؤول: ** فهم الآثار الأخلاقية وأفضل الممارسات لتطوير ونشر الذكاء الاصطناعي المسؤول. #### بالطبع مخطط: 1. **مقدمة في الذكاء الاصطناعي وعلوم البيانات:** - نظرة عامة على الذكاء الاصطناعي وعلوم البيانات - المفاهيم والمصطلحات الأساسية - التطبيقات وحالات الاستخدام الصناعية 2. **تحديد نطاق المشروع وتخطيطه:** - تحديد بيان المشكلة - تحديد الأهداف ومقاييس النجاح - تخطيط المشاريع وإدارة الجدول الزمني 3. **جمع البيانات ومعالجتها مسبقًا:** - طرق جمع البيانات ومصادرها - تنظيف البيانات وتحويلها وتكاملها - تحليل البيانات الاستكشافية وتصورها 4. **تطوير النموذج:** - اختيار الخوارزميات والنماذج المناسبة - التدريب والتحقق من صحة واختبار النماذج - ضبط وتحسين المعلمات الفائقة 5. **تقييم النموذج والتحقق من صحته:** - مقاييس التقييم وتحليل الأداء - تقنيات التحقق المتبادل - قابلية تفسير النموذج وقابليته للتفسير 6. **النشر والمراقبة:** - استراتيجيات وأدوات نشر النماذج – مراقبة أداء النموذج والحفاظ عليه - التكامل المستمر والنشر المستمر (CI/CD) 7. **توثيق المشروع وعرضه:** - إنشاء وثائق المشروع الشاملة - تقديم النتائج والأفكار إلى أصحاب المصلحة - التواصل الفعال للنتائج الفنية 8. **الأخلاقيات وأفضل الممارسات:** - الاعتبارات الأخلاقية في الذكاء الاصطناعي وعلوم البيانات - ضمان العدالة والمساءلة والشفافية - أفضل الممارسات للذكاء الاصطناعي المستدام والمسؤول #### مخرجات الدورة: بحلول نهاية هذه الدورة، سوف تكون قادرا على: - إدارة وتنفيذ مشاريع الذكاء الاصطناعي وعلوم البيانات من البداية إلى النهاية - جمع البيانات ومعالجتها مسبقًا وتحليلها بشكل فعال - تطوير وتقييم ونشر نماذج الذكاء الاصطناعي القوية - توصيل الأفكار والنتائج بوضوح إلى أصحاب المصلحة - تطبيق الممارسات الأخلاقية والمسؤولة في تطوير الذكاء الاصطناعي انضم إلينا لإتقان العملية الشاملة للتعامل مع مشاريع الذكاء الاصطناعي وعلوم البيانات وتصبح ممارسًا ماهرًا قادرًا على تقديم حلول مؤثرة.

مرحبًا بك في "التعلم الآلي باستخدام Python وPyTorch: التدريب العملي العملي"، وهي دورة تدريبية مناسبة للمبتدئين مصممة لتعريفك بعالم التعلم الآلي المثير باستخدام اثنتين من أكثر الأدوات شيوعًا في الصناعة: Python وPyTorch. تركز هذه الدورة على التعلم العملي والتدريب العملي، مما يضمن اكتسابك المهارات اللازمة لبدء بناء نماذج التعلم الآلي الخاصة بك. #### اهداف الدورة: - **مقدمة إلى التعلم الآلي:** فهم المفاهيم والمبادئ الأساسية للتعلم الآلي. - **برمجة بايثون للتعلم الآلي:** تعلم أساسيات برمجة بايثون المصممة خصيصًا لتطبيقات التعلم الآلي. - **أساسيات PyTorch:** تعرف على PyTorch، وهو إطار عمل قوي ومرن للتعلم العميق. - **الخبرة العملية:** اكتسب خبرة عملية من خلال العمل على مشاريع وتمارين واقعية. - **بناء النماذج وتقييمها:** تعلم كيفية بناء نماذج التعلم الآلي المختلفة وتدريبها وتقييمها. #### بالطبع مخطط: 1. **مقدمة إلى التعلم الآلي:** - ما هو التعلم الآلي؟ - أنواع التعلم الآلي: التعلم الخاضع للإشراف، وغير الخاضع للإشراف، والتعلم المعزز - تطبيقات التعلم الآلي في الصناعات المختلفة 2. **أساسيات برمجة بايثون:** - مقدمة إلى برمجة بايثون - هياكل البيانات والمكتبات (NumPy، Pandas) - معالجة البيانات الأساسية وتصورها (Matplotlib، Seaborn) 3. **البدء مع PyTorch:** - مقدمة إلى PyTorch ونظامها البيئي - إعداد البيئة الخاصة بك والتثبيت - فهم الموترات وعمليات الموتر الأساسية 4. **إنشاء أول نموذج للتعلم الآلي:** - تجهيز البيانات وإعدادها - تقسيم البيانات إلى مجموعات تدريب واختبار - بناء نموذج انحدار خطي بسيط باستخدام PyTorch 5. **نماذج التدريب والتقييم:** - فهم العملية التدريبية - وظائف الخسارة وخوارزميات التحسين - تقييم أداء النموذج باستخدام المقاييس 6. **النماذج والتقنيات المتقدمة:** - مقدمة في الشبكات العصبية - بناء وتدريب شبكة عصبية باستخدام PyTorch - استكشاف الشبكات العصبية التلافيفية (CNN) لتصنيف الصور 7. **مشاريع وتطبيقات عملية:** - مشاريع عملية لتعزيز التعلم - تطبيقات واقعية ودراسات حالة - نصائح وأفضل الممارسات لمشاريع التعلم الآلي الناجحة 8. **الخطوات التالية في رحلة التعلم الآلي:** - استكشاف المزيد من مصادر التعلم - الانضمام إلى مجتمعات ومنتديات التعلم الآلي - التحضير للمواضيع والدورات المتقدمة #### من يجب عليه التسجيل: - مبتدئين ليس لديهم خبرة سابقة في التعلم الآلي - الأفراد المهتمين بتعلم برمجة بايثون - علماء البيانات الطموحون وعشاق التعلم الآلي #### المتطلبات الأساسية: - معرفة القراءة والكتابة الحاسوبية الأساسية والإلمام بالرياضيات على مستوى المدرسة الثانوية - لا يشترط خبرة سابقة في البرمجة أو التعلم الآلي #### مخرجات الدورة: بحلول نهاية هذه الدورة، سوف تكون قادرا على: - فهم المفاهيم الأساسية للتعلم الآلي - كتابة وتنفيذ كود بايثون لمهام التعلم الآلي - استخدم PyTorch لبناء نماذج التعلم الآلي وتدريبها وتقييمها - تطبيق معرفتك على مشاكل ومشاريع العالم الحقيقي - اتخذ الخطوات التالية في تطوير مهارات التعلم الآلي لديك انضم إلينا في "التعلم الآلي باستخدام Python وPyTorch: التدريب العملي العملي" للشروع في رحلتك إلى عالم التعلم الآلي الرائع. اكتسب المهارات والثقة اللازمة لبناء نماذجك الخاصة ونشرها، وابدأ في إحداث تأثير باستخدام التعلم الآلي اليوم.

### وصف الدورة: الهندسة الفورية باستخدام Python وLLMs أطلق العنان لقوة نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) من خلال دورتنا التدريبية الملائمة للمبتدئين، "الهندسة السريعة باستخدام Python وLLMs". تم تصميم هذه الدورة لتعريفك بأساسيات الهندسة السريعة، وتزويدك بالمهارات اللازمة لصياغة مطالبات فعالة والاستفادة من قدرات LLM لمختلف التطبيقات. #### اهداف الدورة: - **مقدمة إلى الهندسة السريعة:** فهم أساسيات الهندسة السريعة وأهميتها في الاستفادة من ماجستير إدارة الأعمال. - **Python للهندسة السريعة:** تعلم مهارات برمجة Python الأساسية المصممة خصيصًا للمهام الهندسية السريعة. - **تسخير LLMs:** اكتشف كيفية استخدام LLMs لإنشاء النص ومعالجته وتحليله بناءً على المطالبات التي أعددتها. - **التطبيقات العملية:** قم بتطبيق معرفتك من خلال المشاريع العملية وسيناريوهات العالم الحقيقي لبناء حلول عملية. #### بالطبع مخطط: 1. **مقدمة للهندسة السريعة:** - ما هي الهندسة السريعة؟ - أهمية وتطبيقات الهندسة السريعة - نظرة عامة على نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) وقدراتها 2. **أساسيات بايثون للهندسة السريعة:** - مفاهيم برمجة بايثون الأساسية - مكتبات بايثون الرئيسية لمعالجة النصوص - إعداد بيئة التطوير الخاصة بك 3. ** صياغة المطالبات الفعالة: ** - فهم الهيكل والمكونات السريعة - تقنيات إنشاء مطالبات واضحة وموجزة - أمثلة على المطالبات الفعالة لمختلف المهام 4. **التفاعل مع حاملي شهادة الماجستير في القانون:** - مقدمة إلى LLMs الشائعة (على سبيل المثال، GPT-3، GPT-4) - استخدام واجهات برمجة التطبيقات للتفاعل مع LLMs - إنشاء استجابات نصية بناءً على مطالباتك 5. **التقنيات السريعة المتقدمة:** - التعامل مع الاستعلامات المعقدة والتعليمات متعددة الخطوات - التنقيح يطالب بتحسين الدقة والملاءمة - استخدام المطالبات لتطبيقات مختلفة (على سبيل المثال، إنشاء المحتوى، وتحليل البيانات) 6. **المشاريع العملية:** - بناء تطبيق لتوليد النصوص - إنشاء روبوت محادثة باستخدام تقنيات هندسية سريعة - تطوير أداة استخراج البيانات باستخدام LLMs 7. **الاعتبارات الأخلاقية وأفضل الممارسات:** - ضمان الاستخدام الأخلاقي للماجستير والهندسة السريعة - أفضل الممارسات لتطوير الذكاء الاصطناعي المسؤول - تجنب المخاطر والتحديات الشائعة 8. **الاتجاهات المستقبلية والتعلم الإضافي:** - استكشاف موضوعات متقدمة في الهندسة السريعة - مواكبة أحدث التطورات في LLMs - موارد للتعلم المستمر والتطوير #### من يجب عليه التسجيل: - مبتدئين ليس لديهم خبرة سابقة في الهندسة الفورية أو ماجستير إدارة الأعمال - الأفراد المهتمين بتعلم برمجة بايثون - عشاق الذكاء الاصطناعي الطموحون الذين يتطلعون إلى استكشاف إمكانات LLMs #### المتطلبات الأساسية: - معرفة القراءة والكتابة الحاسوبية الأساسية والإلمام بالرياضيات على مستوى المدرسة الثانوية - لا يشترط خبرة سابقة في البرمجة أو الذكاء الاصطناعي #### نتائج السباق: بحلول نهاية هذه الدورة، سوف تكون قادرا على: - فهم أساسيات الهندسة السريعة - كتابة وتنفيذ كود بايثون للمهام الهندسية السريعة - إنشاء مطالبات فعالة للتفاعل مع LLMs - تطوير التطبيقات العملية باستخدام LLMs - تطبيق الاعتبارات الأخلاقية وأفضل الممارسات في عملك انضم إلينا في "الهندسة السريعة باستخدام Python وLLMs" للبدء في رحلتك إلى عالم الذكاء الاصطناعي والهندسة السريعة. اكتسب المهارات والثقة اللازمة لإنشاء حلول مؤثرة وفتح الإمكانات الكاملة لنماذج اللغات الكبيرة.