خارطة تعلُّم الذكاء الاصطناعي التوليدي في (8) خطوات احترافية 🚀🔥 سواء كنت مبتدئًا أو محترفًا، هذه الخارطة هي دليلك الأول نحو فهم وبناء أنظمة ذكاء اصطناعي توليدي واقعية وقوية !! ✴️ 1. المفاهيم الأساسية (Basic Concepts) فهم ما هو الذكاء الاصطناعي التوليدي، وكيف يعمل النموذج اللغوي الكبير، وما الفرق بين النماذج التوليدية والتنبؤية. 🔗 https://lnkd.in/gEdFi5vs ✴️ 2. هندسة الاستعلامات (Prompt Engineering) تعلم فن صياغة الاستعلامات Prompts للحصول على استجابات دقيقة وفعّالة من LLMs. 🔗 https://lnkd.in/gh26Fpcx ✴️ 3. ضبط النماذج اللغوية (LLM Fine-tuning) اكتسب مهارات تخصيص النماذج باستخدام بياناتك الخاصة عبر تقنيات مثل LoRA وSFT. 🔗 https://lnkd.in/g8QKpEC2 ✴️ 4. الاسترجاع المعزز (RAG) اجعل النموذج يسترجع بيانات خارجية من وثائق وقواعد معرفة قبل التوليد. 🔗 https://lnkd.in/g6BDrKEZ ✴️ 5. وكلاء الذكاء الاصطناعي (AI Agents) أنشئ وكيلًا ذكياً يتفاعل مع الأدوات والويب باستخدام LangChain أو AutoGen. 🔗 https://lnkd.in/gCwkV9M2 ✴️ 6. النمذجة الأولية والبناء (AI Prototyping & Building) ابدأ ببناء تطبيقات ذكاء اصطناعي تفاعلية باستخدام واجهات مثل Streamlit أو Gradio. 🔗 https://www.gradio.app/ ✴️ 7. النماذج التأسيسية (Foundational Models) تعرّف على النماذج الرائدة مثل GPT وLLaMA وClaude وGemma. 🔗 https://lnkd.in/gaTqTjHb ✴️ 8. تقييم النماذج (LLM Evaluation) تقييم أداء النموذج باستخدام معايير موضوعية مثل BLEU أو Accuracy أو Human Eval. 🔗 https://lnkd.in/ghEpvtzf Credit: Paweł Huryn #الذكاء_الاصطناعي_بالعربي #ainarabic #mohd_n@SS