Generative AI Fundamentals - أساسيات الذكاء الاصطناعي التوليدي

123

رقم التدريب 12987

تزويد المتدربين بالمعرفة الأساسية لفهم الذكاء الاصطناعي التوليدي ومفاهيمه وتقنياته وتمكينهم من التعرف على التطبيقات العملية للنماذج التوليدية وكيفية توظيفها في بيئات العمل المختلفة, رفع وعيهم بممارسات الاستخدام المسؤول والأمن والحوكمة للذكاء الاصطناعي التوليدي.

مقدمة في الذكاء الاصطناعي التوليدي: الفرق بين الذكاء الاصطناعي التقليدي والتوليدي.
لمحة عن النماذج التأسيسية (Foundation Models) ونماذج اللغة الكبيرة (LLMs).
فهم البيانات الضخمة والتدريب المسبق للنماذج.
حالات الاستخدام: توليد النصوص، الصور، الصوت، والفيديو.
ورشة عملية: تجربة استخدام نموذج توليدي (مثل ChatGPT أو Amazon Bedrock).

اليوم الثاني: التطبيقات العملية والتكامل

استخدام الذكاء التوليدي في الأعمال (التسويق، خدمة العملاء، التحليل، التعليم...).
توليد المحتوى الذكي: نصوص، ملخصات، أكواد برمجية.
أدوات وخدمات الذكاء التوليدي في السحابة (AWS، Azure، GCP).
التكامل مع الأنظمة والتطبيقات.
ورشة عملية: بناء تطبيق بسيط يعتمد على نموذج توليدي.

اليوم الثالث: الحوكمة والمسؤولية

مبادئ الذكاء الاصطناعي المسؤول (Responsible AI).
المخاطر والتحديات: التحيز، الأخطاء، الاستخدام غير الأخلاقي.
معايير الأمان والامتثال والخصوصية.
أفضل الممارسات في تبني الذكاء التوليدي داخل المؤسسات.
ورشة ختامية: تصميم حل عملي باستخدام الذكاء التوليدي مع مراعاة المسؤولية والأمان.
تقييم وختام الدورة.

شرح مفهوم الذكاء الاصطناعي التوليدي والفرق بينه وبين الذكاء الاصطناعي التقليدي.
التعرف على النماذج التأسيسية (Foundation Models) ونماذج اللغة الكبيرة (LLMs) وآليات عملها.
استعراض حالات الاستخدام الشائعة للذكاء التوليدي في مجالات متعددة (النصوص، الصور، الأكواد...).
استخدام أدوات وخدمات الذكاء التوليدي المتاحة في السحابة (مثل AWS Bedrock أو OpenAI API).
تطوير حلول أولية (Proof of Concept) تعتمد على النماذج التوليدية.
تطبيق مبادئ الذكاء الاصطناعي المسؤول مع مراعاة الجوانب الأخلاقية والقانونية والأمنية.

الشهادات الإحترافية المتعلقة	لا توجد شهادات احترافية مرتبطة بالدورة التدريبية.
اسم مقدم الدورة	وليد محمود
خبرات المدرب	A highly competent, motivated and enthusiastic Researcher scientist and data scientis professional with an agile, analytical and data-driven mindset