Advanced RAG Masterclass: Build Production-Ready AI Systems

أهلا بك عزيزي المتابع لموقع (journey for learn) نقدم دورات بكوبونات متاحة لاول 1000 تسجيل مجاني فقط وكوبونات اخري لفترة محدودة فاذا كنت تريد ان تحصل علي كل الكورسات علي موقعنا وان تكون اول المسجلين في الكورسات المجانية قم بتسجيل الدخول أوقم بالدخول علي وسائل التواصل الاجتماعي وخصوصا التليجرام نوضح الوصف المختصر والطويل للدورات لكي تعرف الدروس التي سوف تتعلمها بسهولة ويسر :

"تحتوي هذه الدورة على استخدام الذكاء الاصطناعي" لقد زاد الطلب على تطبيقات الذكاء الاصطناعي الذكية، ولكن معظم أنظمة توليد الاسترجاع المعزز (RAG) تفشل عند نشرها في الإنتاج. غالبًا ما تعاني التطبيقات الأساسية من ضعف جودة الاسترجاع، والهلوسة، والفهم المحدود للسياق، وتحديات قابلية التوسع. تم تصميم هذه الدورة لتأخذك إلى ما هو أبعد من مفاهيم RAG التمهيدية وتعلمك كيفية بناء أنظمة RAG جاهزة للإنتاج المستخدمة في المؤسسات الحديثة. في هذه الدورة التدريبية الشاملة، ستتعلم كيفية تصميم وتنفيذ بنيات الاسترجاع المتقدمة، بما في ذلك RAG التصحيحية (CRAG)، وSelf-RAG، وAgentic RAG، وAdaptive RAG. سوف تستكشف كيف تقوم المؤسسات الرائدة ببناء تطبيقات ذكاء اصطناعي موثوقة من خلال الجمع بين نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) وخطوط الاسترجاع الذكية، وأطر التقييم القوية، والبنية التحتية القابلة للتطوير. نبدأ بفهم سبب فشل تطبيقات RAG التقليدية وكيفية تصميم الحلول الحديثة من الألف إلى الياء. سوف تتقن التقنيات المتقدمة مثل التقطيع الدلالي، واسترجاع الوالدين والطفل، واستراتيجيات النافذة المنزلقة، والحفاظ على السياق لتحسين دقة الاسترجاع وجودة الاستجابة. من هناك، ستتعمق في البحث المختلط، الذي يجمع بين استرجاع المتجهات الكثيفة مع BM25، وتتعلم كيفية تحسين النتائج باستخدام إعادة ترتيب التشفير المتقاطع، وتوسيع الاستعلام، وتضمين المستندات الافتراضية (HyDE). بعد ذلك، ستبني أنظمة الجيل التالي باستخدام Graph RAG، مما يتيح لتطبيقات الذكاء الاصطناعي التفكير في الرسوم البيانية المعرفية والكيانات والعلاقات. ستستكشف أيضًا أنظمة Agentic RAG وMulti-Agent، حيث يتعاون وكلاء الذكاء الاصطناعي ويخططون ويستدعون الأدوات ويستردون المعلومات بشكل مستقل لحل المهام المعقدة. بالإضافة إلى ذلك، ستتعلم كيفية تطوير تطبيقات RAG متعددة الوسائط القادرة على فهم ملفات PDF والصور والصوت والفيديو ومجموعات البيانات المنظمة ضمن منصة معرفية موحدة. يعد نشر الإنتاج محورًا رئيسيًا لهذه الدورة. ستتعلم كيفية تقييم أنظمة RAG باستخدام مقاييس الصناعة القياسية مثل الدقة والاستدعاء والإخلاص وملاءمة السياق ومعايير زمن الوصول. سنغطي أيضًا قواعد بيانات المتجهات الموزعة، واستراتيجيات التخزين المؤقت، وضبط الأداء، والمراقبة، والأمن، والحوكمة لضمان أن تطبيقاتك جاهزة لبيئات المؤسسات. طوال الدورة، ستكمل خمسة مشاريع عملية، بما في ذلك بناء نظام Hybrid Search RAG، وتنفيذ Graph RAG مع الرسوم البيانية المعرفية، وإنشاء Agentic AI Assistant، وتطوير تطبيق Multi-Modal PDF وImage RAG، وتقييم خط أنابيب الإنتاج باستخدام تقنيات العالم الحقيقي. سيكون لديك المهارات والثقة اللازمة لتصميم وبناء وتقييم وتوسيع نطاق ونشر أنظمة الذكاء الاصطناعي المتقدمة المدعومة ببنيات RAG الحديثة. سواء كنت مهندس برمجيات، أو مطورًا للذكاء الاصطناعي، أو ممارسًا للتعلم الآلي، أو عالم بيانات، أو قائدًا تقنيًا، ستوفر هذه الدورة المعرفة العملية اللازمة لبناء الجيل التالي من تطبيقات الذكاء الاصطناعي للمؤسسات.

ما هي المتطلبات الأساسية لدخول الدورة والتسجيل فيها على موقعنا؟ رحلة التعلم:

(احصل على الدورة للدخول إلى الموقع والتسجيل)

يجب أن يكون لديك بريد إلكتروني (حساب بريد) تتذكره لنفسك وأيضًا يجب أن تتذكر كلمة مرور البريد الإلكتروني الذي ستسجل به ، وإذا لم يكن لديك حساب بريد إلكتروني ، فمن الأفضل إنشاء حساب (Gmail)