بناء تطبيقات LLM باستخدام Python

يتزايد الطلب على البرمجيات الذكية المدفوعة بالذكاء الاصطناعي بسرعة، لكن دمج نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) في تطبيقات العالم الحقيقي يتطلب أكثر من مجرد إرسال أمر نصي. تأخذك هذه الدورة خطوة بخطوة عبر عملية بناء تطبيقات LLM قوية باستخدام Python. ستبدأ بالمفاهيم التأسيسية لتكامل الذكاء الاصطناعي وتنتقل نحو التنفيذ العملي، حيث ستتعلم كيفية هيكلة الكود الخاص بك، وإدارة الأوامر (prompts)، وتطبيق تقنيات حديثة مثل Retrieval-Augmented Generation (RAG) لإنشاء تطبيقات واعية بالسياق. ما ستتعلمه: • فهم البنية الأساسية للتطبيقات المدعومة بـ LLM والمصطلحات الرئيسية. • الاتصال والتفاعل مع APIs لنماذج اللغة باستخدام Python. • تطبيق أفضل ممارسات prompt engineering لإنتاج مخرجات دقيقة وموثوقة. • بناء مسارات Retrieval-Augmented Generation (RAG) باستخدام قواعد بيانات المتجهات (vector databases). • إدارة بيئات Python والتبعيات باستخدام أدوات حديثة مثل uv أو Poetry. • تجهيز تطبيقك للنشر باستخدام مبادئ MLOps التأسيسية. يبدأ المنهج بالتعريفات الأساسية وأساسيات API قبل الانتقال إلى تمارين كتابية عملية. ستقرأ شروحات واضحة ومقتطفات برمجية عملية لبناء فهمك تدريجياً لدورة حياة التطبيق الكاملة. صُممت هذه الدورة للمبتدئين والمطورين الجدد في مجال الذكاء الاصطناعي، ولا تتطلب أي خبرة سابقة في machine learning — فقط فهم أساسي لـ Python. ابدأ القراءة اليوم واتخذ خطواتك الأولى في عالم تطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي.