الوصف
تُصمم شهادة مهندس الذكاء الاصطناعي التوليدي المعتمد من IBM - مساعد للمحترفين المتمرسين في اختيار وتخصيص وتحفيز نماذج اللغة الكبيرة. تمكّن هذه الشهادة الأفراد من تصميم وتطوير حلول الذكاء الاصطناعي التوليدي باستخدام استوديو watsonx.ai. تُبرز القدرة على ربط حلول الذكاء الاصطناعي التوليدي بمتطلبات المؤسسات وفهم متى تكون تقنيات ونماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي المختلفة قابلة للتطبيق على مشاكل الأعمال المحددة.
قراءة المزيد
تشمل المفاهيم الرئيسية التي تغطيها هذه الشهادة هياكل الذكاء الاصطناعي التوليدي وحالات الاستخدام، والقدرات والقيود لنماذج اللغة الكبيرة، وهندسة التحفيز، وضبط التحفيز. بالإضافة إلى ذلك، تغطي الضبط الفعال للمعلمات باستخدام InstructLab، والتوليد المعزز بالاسترجاع، وتطوير ونشر حلول الذكاء الاصطناعي التوليدي.
تكون الشهادة على مستوى المساعد، حيث تختبر المهارات الأساسية في مجال منتج أو حل معين. تُفترض أن يكون لدى المرشحين خبرة عملية تتراوح من ستة أشهر إلى عام مع المنتج أو الحل. تتضمن عملية الشهادة فهم القدرات الخمس لـ GenAI/LLMs، وتوضيح المكونات في أنماط Gen AI، وفهم قيود GenAI/LLMs.
من المتوقع أن يحدد المرشحون فرص تطبيق Gen AI، ويختاروا النماذج المناسبة لحالات الاستخدام، ويعبروا عن هياكل النماذج المثلى. يجب أن يكونوا قادرين أيضًا على تطبيق أدوات وتقنيات متنوعة مثل وكلاء الذكاء الاصطناعي، RAG، وLangChain، وفهم المخاطر الأمنية المرتبطة بـ LLMs، وهندسة التحفيز، والبيانات.
تغطي الشهادة أيضًا التمييز بين التحفيز بدون عينة والتحفيز القليل، وتصميم التحفيز بناءً على حالات الاستخدام، وتوليد قوالب التحفيز، وتحديد أفضل معلمات النموذج لكل تحفيز GenAI. تشمل وصف فوائد استخدام متغيرات التحفيز، وضبط المعلمات، ومخاطر النموذج. يجب أن يفهم المرشحون الفرق بين التحفيز الصعب والناعم، وإعادة بناء التحفيز لتقليل التكاليف، والتخطيط لعناصر البيانات لاستخدام التطبيق.
- الفئةالتدريب المؤسسي والتعلّم الإلكتروني
- المنصاتwatsonx.ai
الميزات الأساسية لـ مهندس الذكاء الاصطناعي التوليدي المعتمد من IBM
اختيار نماذج اللغة الكبيرة
تخصيص نماذج الذكاء الاصطناعي
هندسة التحفيز
ضبط التحفيز
الضبط الفعال للمعلمات
التوليد المعزز بالاسترجاع
تطوير حلول الذكاء الاصطناعي
نشر حلول الذكاء الاصطناعي
التكامل مع متطلبات المؤسسات
فهم قيود النموذج
تحديد حالات الاستخدام
توضيح هيكل النموذج
فهم المخاطر الأمنية
توليد قوالب التحفيز
ضبط المعلمات
كيفية استخدام مهندس الذكاء الاصطناعي التوليدي المعتمد من IBM؟
تكوين: تخصيص نماذج الذكاء الاصطناعي باستخدام استوديو watsonx.ai
استخدام: تطوير حلول الذكاء الاصطناعي التوليدي
تحسين: ضبط النماذج باستخدام InstructLab
نشر: تنفيذ حلول الذكاء الاصطناعي في بيئات المؤسسات
حالات استخدام مهندس الذكاء الاصطناعي التوليدي المعتمد من IBM
- اختيار النموذج
- هندسة التحفيز
- التكامل مع المؤسسات
- نشر حلول الذكاء الاصطناعي
- إدارة المخاطر الأمنية
