الدبلوم المهني في تطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي باستخدام النماذج اللغوية الكبيرة

أسس الذكاء الاصطناعي التوليدي والنماذج اللغوية الكبيرة

مفهوم الذكاء الاصطناعي التوليدي-معمارية النماذج اللغوية-الرموز ونافذة السياق-إمكانات النماذج وحدودها

اختيار النماذج وأنواعها

النماذج المغلقة والمفتوحة-معايير اختيار النموذج-التكلفة والسرعة والجودة-النماذج متعددة الوسائط

هندسة التعليمات وتصميم المحادثات

أساسيات كتابة التعليمات-الأمثلة والسياق والتعليمات النظامية-المخرجات المنظمة-تحسين التعليمات تكراريًا

التعامل مع واجهات البرمجة

مفاهيم واجهات البرمجة-إدارة الطلبات والاستجابات-البث والمخرجات المتدفقة-معالجة الأخطاء وحدود الاستخدام

الاسترجاع المعزز (RAG) وقواعد البيانات المتجهية

مفهوم التضمينات-تجزئة المستندات-قواعد البيانات المتجهية-بناء خط الاسترجاع والتوليد-تحسين جودة الاسترجاع

استدعاء الأدوات والوكلاء الذكيون

استدعاء الدوال والأدوات-تصميم الوكلاء-سير العمل متعدد الخطوات-إدارة الذاكرة والحالة

تقييم جودة المخرجات وتقليل الهلوسة

مقاييس التقييم-بناء مجموعات الاختبار-التقييم البشري والآلي-أساليب الحد من الهلوسة

الأمان والخصوصية والاستخدام المسؤول

حماية البيانات والخصوصية-الهجمات على التعليمات-ضوابط المحتوى-الحوكمة والاستخدام المسؤول

تحسين التكلفة والأداء

تقدير التكلفة-التخزين المؤقت-تقليل زمن الاستجابة-اختيار النموذج حسب المهمة

نشر التطبيقات وتشغيلها ومراقبتها

بنية التطبيق-النشر والتكامل-المراقبة وتتبع الأداء-التحسين المستمر بعد الإطلاق

المشروع التطبيقي المتكامل

تحديد حالة استخدام-بناء نموذج أولي-اختبار وتقييم التطبيق-عرض المشروع التطبيقي