الوصف
دورة مهندس الذكاء الاصطناعي المساعد من DataCamp للمطورين مصممة لتزويد المهندسين الطموحين بالمهارات اللازمة لدمج الذكاء الاصطناعي في تطبيقات البرمجيات. تقدم هذه الدورة تجربة عملية مع واجهات برمجة التطبيقات والمكتبات مفتوحة المصدر، مما يمكّن المتعلمين من إنشاء أنظمة مدعومة بالذكاء الاصطناعي تعزز من الوظائف وتجارب المستخدمين.
قراءة المزيد
سيستكشف المشاركون الأدوات والتقنيات الأساسية التي يستخدمها مهندسو الذكاء الاصطناعي، مثل واجهة برمجة التطبيقات OpenAI، ومستودع نماذج Hugging Face المدربة مسبقًا، وLangChain لبناء التطبيقات باستخدام نماذج اللغة، وقاعدة بيانات Pinecone للبحث عن التشابه بكفاءة وأنظمة التوصية.
من خلال تمارين عملية ومشاريع واقعية، سيكتسب المتعلمون القدرة على بناء روبوتات محادثة، ومحركات توصية، وتطبيقات البحث الدلالي. تتناول الدورة إمكانيات نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) وتقنيات هندسة الطلبات لتحسين مخرجات النماذج لحالات الاستخدام المحددة. بالإضافة إلى ذلك، سيتعلم المشاركون عن LLMOps، التي تغطي الممارسات الخاصة بتطوير ونشر وصيانة أنظمة الذكاء الاصطناعي في الإنتاج.
تؤكد الدورة على أفضل الممارسات لدمج واجهات برمجة التطبيقات من الأطراف الثالثة، والتعامل مع حدود المعدل، وهيكلة مخرجات النماذج لضمان القوة. من خلال تطبيق مبادئ هندسة البرمجيات، سيكون المتعلمون قادرين على كتابة كود قابل للاختبار، موثق جيدًا، ومودولاري. تغطي الدورة أيضًا دمج التطبيقات في الأنظمة الخارجية باستخدام بروتوكول سياق النموذج (MCP).
عند الانتهاء، سيكون لدى المشاركين المهارات والمحفظة اللازمة لتطوير تطبيقات مدعومة بالذكاء الاصطناعي باستخدام أدوات ومعايير الصناعة. سيكونون مستعدين لدمج وظائف الذكاء الاصطناعي في الأنظمة الخلفية والتطبيقات الموجهة للمستخدم، والتعاون مع علماء البيانات ومهندسي البرمجيات، والبقاء في طليعة المشهد المتطور بسرعة في مجال الذكاء الاصطناعي. تقدم الدورة أيضًا شهادة معترف بها في الصناعة لمساعدة المتعلمين على التميز وإثبات مهاراتهم.
- الفئةالتعليم والبحث
- نموذج التسعيراشتراك
الميزات الأساسية لـ مهندس الذكاء الاصطناعي المساعد من DataCamp للمطورين
تجربة عملية مع واجهات برمجة التطبيقات والمكتبات مفتوحة المصدر
دمج الذكاء الاصطناعي في تطبيقات البرمجيات
استخدام واجهة برمجة التطبيقات OpenAI لنماذج اللغة
الوصول إلى نماذج Hugging Face المدربة مسبقًا
بناء التطبيقات باستخدام LangChain
استخدام قاعدة بيانات Pinecone
تعلم LLMOps لنشر أنظمة الذكاء الاصطناعي
أفضل الممارسات لدمج واجهات برمجة التطبيقات
كيفية استخدام مهندس الذكاء الاصطناعي المساعد من DataCamp للمطورين؟
استكشاف: تعلم الأدوات والتقنيات الأساسية
ممارسة: اكتساب تجربة عملية من خلال التمارين
تطوير: بناء تطبيقات مدعومة بالذكاء الاصطناعي
دمج: تطبيق أفضل الممارسات لدمج واجهات برمجة التطبيقات
حالات استخدام مهندس الذكاء الاصطناعي المساعد من DataCamp للمطورين
- روبوتات المحادثة المدعومة بالذكاء الاصطناعي
- محركات التوصية
- البحث الدلالي
- دمج واجهات برمجة التطبيقات
- نشر أنظمة الذكاء الاصطناعي
