أضفنا مسارًا جديدًا بعنوان تطبيقات عملية باستخدام المحولات Transformers في دورة الذكاء الاصطناعي، هذا التحديث يشمل 36 درسًا بمدة 7 ساعات ونصف. يهدف هذا المسار إلى تقديم فهم عملي لكيفية استخدام نماذج Transformers في معالجة اللغة الطبيعية ورؤية الحاسوب. تُعد المحولات Transformers من أهم التطورات في الذكاء الاصطناعي، حيث تعتمد على آلية الانتباه الذاتي Self-Attention لمعالجة البيانات بكفاءة. من خلال هذا المسار، ستتعلم كيفية الاستفادة منها في إنشاء نماذج متقدمة وتطبيقها في مشاريع عملية.
سيتعلم الطالب خلال هذا المسار على:
- كيفية استخدام المحولات Transformers في تطبيقات عملية تشمل تحليل النصوص، أنظمة التوصية وبوتات الدردشة
- استخدام أدوات مثل Hugging Face, LangChain, OpenAI API وكيفية توظيفها في مشاريع الذكاء الاصطناعي
- استخدام النماذج الشهيرة مثل BERT, GPT, Llama, T5, RoBERTa ويتعلم كيفية توظيفها في الذكاء الاصطناعي
- استخدام تقنيات البحث الذكي باستخدام FAISS و SentenceTransformers لتطوير محركات بحث ذكية
- إنشاء أنظمة توصية متقدمة لمتاجر إلكترونية ومطاعم وفنادق باستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي
- استخدام تقنيات Tokenization, Embedding, Inference لمعالجة البيانات النصية بكفاءة
- صقل النماذج لتحسين دقتها وأدائها على بيانات مخصصة من خلال عملية إعادة الصقل Fine-Tuning