تطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدي في Azure

يُحدث الذكاء الاصطناعي التوليدي تحولًا في طريقة بناء البرمجيات، ولكن الانتقال من أمر بسيط (prompt) إلى تطبيق جاهز للإنتاج يتطلب نهجًا هندسيًا منظمًا. يرشدك هذا المساق النصي عبر المفاهيم الأساسية لتصميم وبناء ونشر التطبيقات الذكية باستخدام النظام البيئي للذكاء الاصطناعي في Azure. ستنتقل من فهم مفاهيم الذكاء الاصطناعي الأساسية إلى بناء حلول ذكاء اصطناعي توليدي وظيفية وآمنة ومدركة للسياق. من خلال التركيز على أنماط التصميم العملية، ستتعلم كيفية دمج نماذج اللغة الكبيرة (large language models) في سير عمل البرامج وتأصيلها ببيانات مخصصة. ما ستتعلمه: - فهم مفاهيم الذكاء الاصطناعي التوليدي الأساسية، ونماذج اللغة الكبيرة، وبنية الذكاء الاصطناعي المستندة إلى السحابة. - تكوين خدمات Azure AI وإدارة عمليات نشر النماذج بشكل آمن. - تطبيق تقنيات هندسة الأوامر (prompt engineering) لتوجيه سلوك النموذج وتحسين جودة الاستجابة. - تنفيذ أنماط التوليد المعزز بالاسترجاع (RAG) لتأصيل النماذج بمصادر بياناتك الخاصة. - دمج مفاهيم قواعد البيانات المتجهة (vector database) لتمكين استرجاع المعلومات الدلالي بكفاءة. - تقييم ومراقبة أداء تطبيقات الذكاء الاصطناعي باستخدام مبادئ المراقبة الحديثة (observability). يبدأ المنهج بالمصطلحات الأساسية وبنيات الذكاء الاصطناعي التأسيسية قبل أن يرشدك خلال تكوين النموذج وتصميم الأوامر ودمج البيانات. ستستكشف بعد ذلك أنماطًا متقدمة مثل RAG وتقنيات التقييم الحديثة من خلال شروحات مكتوبة واضحة وأمثلة تعليمات برمجية منظمة. تم تصميم هذه الدورة للمطورين والمهتمين بالسحابة والمتخصصين في التكنولوجيا الذين هم جدد في تطوير الذكاء الاصطناعي. لا يلزم وجود خبرة سابقة في التعلم الآلي أو الذكاء الاصطناعي، على الرغم من أن الفهم الأساسي لمفاهيم البرمجة العامة مفيد. ابدأ القراءة اليوم لبناء أول تطبيق ذكاء اصطناعي توليدي مستند إلى السحابة.