| فئة | أخصائي هندسة السياق, الأسبانية, الإنجليزية, الذكاء الاصطناعي الفني, تطوير الذكاء الاصطناعي, جميع الدورات, لغة, متوفر الآن |
|---|---|
| اسم البرنامج | مهندس الذكاء الاصطناعي + الموجه - المستوى 2™ |
| مدة | بقيادة مدرب:5 أيام (حضوري أو افتراضي) | يسير بخطى ذاتية:40 ساعة (5 أيام) |
| المتطلبات الأساسية | إتقان لغة برمجة واحدة على الأقل (يُفضّل بايثون). معرفة أساسية بخدمات RESTful وتفاعلات واجهات برمجة التطبيقات (API). فهم أساسي لمفاهيم الذكاء الاصطناعي ونماذج اللغة. |
| تنسيق الامتحان | صيغة الامتحان: 50 سؤالاً، نسبة النجاح 70%، مدة الامتحان 90 دقيقة، امتحان مراقب عبر الإنترنت |
أظهر القدرة على صياغة وتحسين وتطوير التوجيهات لتحقيق النتائج المرجوة عبر تطبيقات الذكاء الاصطناعي المختلفة.
تطبيق تقنيات واستراتيجيات هندسية متقدمة لحل المشكلات المعقدة ودفع الابتكار في أنظمة الذكاء الاصطناعي.
إظهار الكفاءة في دمج سير العمل الهندسي السريع مع أدوات التطوير وواجهات برمجة التطبيقات وبيئات البرمجة.
تطبيق مفاهيم الهندسة الفورية في سيناريوهات واقعية، وإكمال المهام القائمة على المشاريع التي تسلط الضوء على التطبيقات العملية عبر مجالات متنوعة.
1.1 نظرة عامة على هندسة الرسائل الفورية
1.2 أساسيات التفاعل مع واجهات برمجة التطبيقات
1.3 فهم هياكل الرسائل الفورية
1.4 دراسات حالة وأفضل الممارسات
1.5 تمرين عملي
2.1 تصميم تقنيات التلقين المتقدمة
2.2 تصميم التفاعلات متعددة الأدوار
2.3 التلقين السياقي والشرطي
2.4 صياغة التلقينات الخاصة بمجال معين
2.5 هندسة التلقين السياقي والحالة
2.6 التلقين الفائق والتحسين التلقائي
2.7 تمرين عملي
3.1 أدوات التحسين الآلي للاستجابة الفورية
3.2 اختبار A/B والتقييم
3.3 التعلم المعزز لهندسة الاستجابة الفورية
4.1 التوجيه السياقي والقائم على الأدوار
4.2 التوجيه التكيفي ومتعدد الوسائط
5.1 التكامل مع أدوات التطوير الشائعة للهندسة السريعة
5.2 مستودعات الشفرة والقوالب للهندسة السريعة
5.3 مجتمعات المطورين ومنتديات الهندسة السريعة
5.4 التحكم في الإصدارات في مشاريع الهندسة السريعة
6.1 تطبيقات معالجة اللغة الطبيعية (NLP) باستخدام هندسة التوجيه
6.2 تطبيقات الأعمال باستخدام هندسة التوجيه
6.3 تطبيقات الإبداع باستخدام هندسة التوجيه
7.1 المشروع 1: دعم العملاء المدعوم بالذكاء الاصطناعي
7.2 المشروع 2: إنشاء محتوى مخصص
7.3 المشروع 3: الذكاء الاصطناعي في تحليل البيانات
1. ما هي أنظمة الذكاء الاصطناعي؟
2. تطبيقات واتجاهات أنظمة الذكاء الاصطناعي للمهندسين
3. أهمية أنظمة الذكاء الاصطناعي
4. أنواع أنظمة الذكاء الاصطناعي
حسّن مهاراتك الهندسية السريعة وحسّن التطبيقات المدعومة بالذكاء الاصطناعي لتناسب حالات استخدام متنوعة.
تعلم كيفية ضبط النماذج وتحسين أداء الذكاء الاصطناعي باستخدام تقنيات التوجيه المتقدمة.
قم بدمج استراتيجيات الهندسة السريعة والمتطورة في حلول الذكاء الاصطناعي الخاصة بك لتحقيق تأثير أكبر.
اكتسب خبرة في الهندسة السريعة وعزز فرصك الوظيفية في مجال الذكاء الاصطناعي سريع النمو.
عمّق معرفتك بنماذج الذكاء الاصطناعي وطوّر تقنيات هندسية متقدمة وسريعة للتطبيقات العملية.
تتعمق هذه الدورة في تقنيات هندسة الرسائل المتقدمة لنماذج الذكاء الاصطناعي، مع التركيز على تحسين الرسائل للحصول على استجابات أفضل للذكاء الاصطناعي.
مطورو الذكاء الاصطناعي، وعلماء البيانات، ومنشئو المحتوى الذين أكملوا دورات هندسة الرسائل الأساسية ويرغبون في تطوير مهاراتهم.
ستستكشف تقنيات متقدمة مثل التلقين بعدد قليل من الأمثلة، والتلقين بسلسلة الأفكار، وتحسين التلقين بالذكاء الاصطناعي للنماذج المعقدة.
تستفيد قطاعات مثل تطوير الذكاء الاصطناعي، وإنشاء المحتوى، وأبحاث الذكاء الاصطناعي من تحسين هندسة الاستجابة السريعة.
ستعمل على مشاريع تتضمن تحسين المحتوى الذي يتم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي وتعزيز أدوات الذكاء الاصطناعي لتطبيقات الأعمال.
70%
50 أسئلة اختيار من متعدد/إجابات متعددة
