مهندس الذكاء الاصطناعي التوليدي المعتمد من IBM - مساعد

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.

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.

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؟

1. 1

   تكوين: تخصيص نماذج الذكاء الاصطناعي باستخدام استوديو watsonx.ai

2. 2

   استخدام: تطوير حلول الذكاء الاصطناعي التوليدي

3. 3

   تحسين: ضبط النماذج باستخدام InstructLab

4. 4

   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

الأسئلة الشائعة من مهندس الذكاء الاصطناعي التوليدي المعتمد من IBM

• ما هي شهادة مهندس الذكاء الاصطناعي التوليدي المعتمد من IBM - مساعد؟

  إنها شهادة تحقق المهارات في اختيار وتخصيص وتحفيز نماذج اللغة الكبيرة لحلول الذكاء الاصطناعي.

• ما هي المهارات التي يتم اختبارها في هذه الشهادة؟

  يتم اختبار المهارات في هياكل الذكاء الاصطناعي التوليدي، وهندسة التحفيز، ونشر النماذج.

• ما هو متطلب الخبرة لهذه الشهادة؟

  يجب أن يكون لدى المرشحين خبرة عملية تتراوح من ستة أشهر إلى عام مع المنتج أو الحل.

• ما هي المفاهيم الرئيسية التي تغطيها هذه الشهادة؟

  تشمل المفاهيم الرئيسية هياكل الذكاء الاصطناعي التوليدي، وضبط التحفيز، والتوليد المعزز بالاسترجاع.

• كيف تساعد هذه الشهادة في بيئات المؤسسات؟

  تُجهز المحترفين لربط حلول الذكاء الاصطناعي بمتطلبات المؤسسات وتحسين استخدام النماذج.

• ما هي الأدوات والتقنيات التي يتم تغطيتها؟

  تُغطى أدوات مثل وكلاء الذكاء الاصطناعي، RAG، وLangChain.

• ما هي هندسة التحفيز؟

  تشمل هندسة التحفيز تصميم وتحسين التحفيز لنماذج الذكاء الاصطناعي.

• ما هو الضبط الفعال للمعلمات؟

  إنها تقنية لتحسين معلمات النموذج بكفاءة باستخدام InstructLab.