Dobre wprowadzenie do LangChain i modeli open-source, choć część o promptach mogłaby być bardziej rozbudowana.
بناء مسارات عمل الذكاء الاصطناعي باستخدام LangChain ونماذج اللغة الكبيرة مفتوحة المصدر
اكتشف كيفية دمج نماذج اللغة مفتوحة المصدر في تطبيقاتك من خلال إتقان مفاهيم LangChain الأساسية، وهندسة الأوامر (prompt engineering)، والتوليد المعزز بالاسترجاع (retrieval-augmented generation).
حول هذه الدورة
مع استمرار تطور الذكاء الاصطناعي، يتجه المطورون بشكل متزايد نحو نماذج اللغة مفتوحة المصدر لبناء تطبيقات قوية تركز على الخصوصية. إذا كنت ترغب في إنشاء مسارات عمل مخصصة للذكاء الاصطناعي دون الاعتماد على واجهات برمجة تطبيقات (APIs) باهظة الثمن ومملوكة، فإن إتقان LangChain هو الخطوة المنطقية التالية.
سيرشدك هذا المساق النصي خلال عملية ربط نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) مفتوحة المصدر بالبيانات الواقعية. ستبدأ بالمصطلحات الأساسية للذكاء الاصطناعي التوليدي ومكونات LangChain، وتنتقل تدريجياً نحو بناء خطوط أنابيب قوية. من خلال قراءة الشروحات الواضحة ومقتطفات الأكواد العملية، ستتعلم كيفية هيكلة الأوامر، وإدارة الذاكرة، وتطبيق تقنيات الاسترجاع الحديثة لجعل تطبيقات الذكاء الاصطناعي الخاصة بك أكثر ذكاءً ووعياً بالسياق.
ما ستتعلمه:
* فهم البنية الأساسية والمصطلحات الرئيسية لإطار عمل LangChain.
* تكوين ودمج نماذج اللغة الكبيرة مفتوحة المصدر في بيئتك المحلية.
* تطبيق تقنيات هندسة الأوامر الأساسية لتوجيه استجابات النموذج بفعالية.
* بناء مسارات عمل التوليد المعزز بالاسترجاع (RAG) باستخدام مفاهيم قواعد البيانات المتجهة الأساسية.
* إنشاء سلاسل متسلسلة لأتمتة مهام الذكاء الاصطناعي متعددة الخطوات.
* التدرب على التعامل مع ذاكرة التطبيق للحفاظ على السياق الحواري.
يتدفق المنهج بشكل منطقي من التعريفات والإعداد الأساسيين إلى بناء مسارات عمل الذكاء الاصطناعي متعددة المراحل باستخدام تمارين نصية. سوف تستكشف أنماط التطوير الحديثة، مما يضمن توافق مهاراتك مع المعايير الصناعية الحالية لبناء تطبيقات LLM.
تم تصميم هذه الدورة للمبتدئين في تطوير الذكاء الاصطناعي الذين لديهم فهم أساسي لبرمجة Python ولكنهم جدد تمامًا على LangChain ومسارات عمل الذكاء الاصطناعي التوليدي. ابدأ القراءة اليوم لإطلاق العنان لإمكانات الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر وبناء أول تطبيق ذكي لك.
ما الذي ستحصل عليه
-
📜
شهادة إتمام
أضفها إلى ملفك على LinkedIn -
💬
مدرّس AI شخصي
عالق في درس؟ اسأل مدرّسك المدمج أي شيء، في أي وقت. -
🎧
النسخة الصوتية مضمَّنة
تعلَّم أثناء تنقُّلك — دون شاشة -
♾️
وصول مدى الحياة
عُد متى شئت، بلا انتهاء -
📱
الهاتف أو الكمبيوتر
يعمل في أي مكان وعلى أي جهاز -
💸
استرداد خلال 14 يومًا
دون أسئلة -
⚡
قصير ومركَّز
33 دقيقة من المحتوى التطبيقي
المراجعات (2)
Enfin un cours qui montre concrètement comment brancher des modèles open-source avec LangChain et faire du RAG, parfait pour mes projets !
المتعلمون أخذوا أيضًا
🔥 مطلوب
الذكاء الاصطناعي المولد لتطوير تطبيقات الهواتف المحمولة
شهادة
تطبيق عملي
DH 250.00
→
🎓 بشهادة
أدوات عملية للذكاء الاصطناعي للمعلمين
شهادة
تطبيق عملي
DH 250.00
→
⚡ الأفضل للبداية
أساسيات الذكاء الاصطناعي المولد: المفاهيم الأساسية والاستدعاء
شهادة
تطبيق عملي
DH 250.00
→
🎓 بشهادة
تطوير تطبيقات مختارة لبرنامج الماجستير في القانون مع RAG ووكلاء
شهادة
تطبيق عملي
DH 250.00
→
الأسئلة الشائعة
ما الذي أحتاجه لأخذ هذه الدورة؟ +
يكفي هاتف أو كمبيوتر متصل بالإنترنت. بدون تثبيتات أو أجهزة خاصة.
كيف يمكنني الدفع؟ +
بالبطاقة عبر Stripe. لا نخزن بيانات البطاقة — يتولى Stripe ذلك بأمان.
هل يمكنني استرداد المال؟ +
نعم — استرداد كامل خلال 14 يومًا، دون أسئلة.
إلى متى يستمر وصولي؟ +
إلى الأبد. بمجرد الشراء، الدورة لك تعود إليها متى شئت.
هل سأحصل على شهادة؟ +
نعم. عند الإتمام ستحصل على شهادة يمكنك إضافتها إلى ملفك في LinkedIn.
مصمَّم للعاملين في
التقنية
التصميم
المالية
التسويق
الرعاية الصحية
التعليم
الضيافة
التصنيع
×2
اشحن مرة واحدة وادفع النصف
أضف DH 900 → احصل على 200 أرصدة. كل فئة تكلف DH 112.50 بدلاً من DH 250.00. الأرصدة لا تنتهي أبداً.
DH 900
200 رصيد
DH 112.50 / درس
أفضل قيمة
DH 2,300
550 رصيد
DH 104.55 / درس
DH 4,500
1200 رصيد
DH 93.75 / درس
بدون اشتراك. الرصيد يصلح لأي درس ولا ينتهي.