أسس الذكاء الاصطناعي التوليدي لعلوم البيانات

هل سير عملك التقليدي في علم البيانات جاهز لعصر الذكاء الاصطناعي؟ لم يعد دمج الذكاء الاصطناعي التوليدي في ممارستك اليومية خيارًا، بل هو المفتاح لتسريع تحليل البيانات، وتحسين النمذجة التنبؤية، وأتمتة المهام المعقدة. تقدم هذه الدورة التدريبية النصية مقدمة شاملة للذكاء الاصطناعي التوليدي (GenAI) مصممة خصيصًا لمحترفي البيانات. ستنتقل من فهم مفاهيم LLM الأساسية إلى تطبيق أنماط متقدمة في مسارات بياناتك، كل ذلك من خلال شروحات مكتوبة واضحة وعروض عملية للتعليمات البرمجية. ما ستتعلمه: - فهم مفاهيم الذكاء الاصطناعي التوليدي الأساسية، وبنى المحولات (transformer architectures)، والمصطلحات الرئيسية. - تصميم أوامر فعالة لأتمتة تنظيف البيانات، وهندسة الميزات (feature engineering)، وتوليد التعليمات البرمجية. - تطبيق أنماط التوليد المعزز بالاسترجاع (RAG) للاستعلام عن مجموعات البيانات المخصصة. - تكوين قواعد البيانات المتجهة (vector databases) لتخزين واسترجاع تضمينات البيانات عالية الأبعاد. - تطبيق تقنيات التقييم الأساسية لقياس أداء وموثوقية مخرجات نماذج اللغة. - ممارسة دمج واجهات برمجة التطبيقات التوليدية (generative APIs) في مسارات بيانات Python الحالية. تبدأ الدورة بالتعريفات الأساسية والبنى الرئيسية، مما يضمن حصولك على أساس نظري متين. ستتقدم بعد ذلك عبر أدلة مكتوبة خطوة بخطوة وتمارين مفاهيمية توضح كيفية تطبيق هذه التقنيات على تحديات علم البيانات الواقعية. تم تصميم هذه الدورة لعلماء البيانات والمحللين وقادة الفرق التقنية الذين يرغبون في تحديث مجموعة مهاراتهم. لا يلزم وجود خبرة سابقة في الذكاء الاصطناعي التوليدي، على الرغم من أنه يوصى بالإلمام الأساسي بلغة Python. ابدأ القراءة اليوم لتحويل سير عملك في علم البيانات بقوة الذكاء الاصطناعي التوليدي.