Certified AI Agents with Python: Autonomous Apps

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 التدريبية على استخدام الذكاء الاصطناعي. تعرف على كيفية إنشاء عوامل ذكاء اصطناعي عملية باستخدام Python باستخدام أدوات حديثة مثل Ollama وLangGraph وStreamlit وPydantic وChromaDB وRetrieval-Augmented Generation. في هذه الدورة التدريبية العملية، ستستكشف كيفية تصميم تطبيقات الذكاء الاصطناعي الوكيل وتطويرها واختبارها من خلال أمثلة مشاريع واقعية. بدلاً من التركيز فقط على تفاعلات chatbot الأساسية، تقدم هذه الدورة مسارات عمل منظمة لوكلاء الذكاء الاصطناعي يمكنها استخدام الأدوات واسترجاع المعلومات واتباع التعليمات ودعم اتخاذ القرار البشري. ستبدأ بأساسيات تطوير وكيل الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك كيفية تلقي الوكلاء الأهداف وإدارة المطالبات وإنتاج مخرجات منظمة والعمل باستخدام المنطق المستند إلى Python. سوف تقوم ببناء مشروع مساعد الذكاء الاصطناعي الشخصي وتتعلم كيفية تنظيم المدخلات والمخرجات وتاريخ المحادثة وتنسيقات الاستجابة. وبعد ذلك، ستتدرب على تخطيط الذكاء الاصطناعي وتفكيك المهام. سوف تتعلم كيفية تقسيم الأهداف الأكبر إلى خطوات أصغر، وتصميم مخرجات JSON موثوقة، واستخدام نماذج Pydantic للتحقق من صحة الاستجابات المنظمة. هذه المهارات مفيدة لإنشاء تطبيقات ذكاء اصطناعي توليدية أكثر قابلية للتنبؤ بها ويمكن صيانتها. ثم تقدم الدورة عوامل الذكاء الاصطناعي التي تستخدم الأدوات. ستقوم بإنشاء وظائف Python التي يمكن للوكيل الاتصال بها للقيام بمهام مثل الحسابات وقراءة الملفات وتفاعلات واجهة برمجة التطبيقات والبحث عن البيانات والأتمتة الخاضعة للتحكم. سوف تستكشف أيضًا المفاهيم الهندسية المهمة مثل أذونات الأداة والتحقق من الصحة وإعادة المحاولة ومعالجة الأخطاء والإشراف البشري. ويركز جزء كبير من الدورة على RAG مع Python. سوف تتعلم كيفية معالجة مستندات PDF، وتقسيم النص إلى أجزاء، وإنشاء التضمينات باستخدام Ollama، وتخزين البيانات في ChromaDB، واسترداد المحتوى ذي الصلة باستخدام البحث الدلالي. توضح هذه الدروس كيف يمكن لتقنية الاسترجاع المعزز أن تساعد أنظمة الذكاء الاصطناعي على العمل مع المستندات الخاصة ومصادر المعرفة الموثوقة. ستقوم أيضًا ببناء مشروع وكيل بحث مستقل يوضح إنشاء الاستعلامات وجمع المعلومات والتلخيص وتحديد الفجوات وإنشاء التقارير المنظمة. سوف تتعلم كيفية عمل الحلقات المستقلة وكيفية تصميم عناصر التحكم التي تساعد في الحفاظ على تركيز سير عمل الذكاء الاصطناعي وقابلية إدارته. لاحقًا في الدورة، ستستكشف أنظمة متعددة الوكلاء باستخدام LangGraph. ستقوم بتصميم وكلاء متخصصين مثل المخطط والباحث والمحلل والكاتب والمراجع والمشرف. سوف يتواصل هؤلاء الوكلاء من خلال الحالة المشتركة ويوضحون كيف يمكن تنسيق سير عمل الذكاء الاصطناعي التعاوني بطريقة منظمة. طوال الدورة، ستعمل مع مثال محاكاة لتعطيل شركات الطيران. يوضح هذا المشروع كيف يمكن لسير عمل الذكاء الاصطناعي مراجعة تفاصيل الحجز، ومقارنة خيارات الطيران الممكنة، ومعلومات السياسة المرجعية، وإنشاء التوصيات، وطلب الموافقة البشرية قبل أي إجراء نهائي. بحلول نهاية الدورة، يجب أن تكون لديك خبرة عملية مع وكلاء Python AI، وLLMs المحليين، وتطوير Ollama AI، وسير عمل LangGraph، وقواعد البيانات المتجهة، وذاكرة الذكاء الاصطناعي، وأنظمة RAG، واستدعاء الأدوات، والذكاء الاصطناعي البشري في الحلقة، والتعاون متعدد الوكلاء. هذه الدورة مثالية لمطوري Python، والمبتدئين في الذكاء الاصطناعي، متخصصو الأتمتة، ومهندسو البرمجيات، ومتخصصو البيانات، ورجال الأعمال، وأي شخص مهتم ببناء مشاريع محلية عملية لوكلاء الذكاء الاصطناعي.

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)