الذكاء الاصطناعي للمطورين

نظرة عامة

طبّق نماذج LLM بمسؤولية داخل التطبيقات: التوجيه والتقييم والسلامة لبناء مزايا موثوقة.

استرجاع المعرفة، نوافذ السياق، موازنة زمن الاستجابة والتكلفة، ومتى نستخدم بدائل حتمية.

المنهج الدراسي

• قدرات/حدود LLM ومبادئ الذكاء الاصطناعي المسؤول
• أنماط التوجيه وsystem prompt ووسائل الحماية
• التقييم: بيانات مرجعية ومقاييس وتتبع تراجعات
• RAG والتقسيم والتغذية السياقية
• أدوات واستدعاء الدوال وبدائل حتمية
• الكمون/التكلفة والتخزين المؤقت والمهل
• السلامة: PII وإساءة الاستخدام والهجمات
• تمرين: إضافة مساعد AI مع اختبارات