Complete RAG Bootcamp: Build, Optimize, and Deploy AI 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 على استخدام الذكاء الاصطناعي" أطلق العنان للإمكانات الكاملة لجيل الاسترجاع المعزز (RAG) - الإطار الذي يقف وراء أنظمة الذكاء الاصطناعي الأكثر دقة ووعيًا بالبيانات اليوم.
يأخذك هذا المعسكر التدريبي الشامل من أساسيات بنية RAG إلى النشر على مستوى المؤسسة، والجمع بين النظرية والمشاريع العملية وحالات الاستخدام في العالم الحقيقي. ستتعلم كيفية إنشاء تطبيقات ذكاء اصطناعي قوية تتجاوز روبوتات الدردشة البسيطة - حيث تدمج قواعد البيانات المتجهة، واسترداد المستندات، والبيانات الكبيرة نماذج اللغة (LLMs) لتقديم استجابات واقعية وقابلة للتفسير ومرتكزة على السياق. ما ستتعلمه

• المفاهيم الأساسية لجيل الاسترجاع المعزز (RAG) وسبب تحوله في الذكاء الاصطناعي.
• إنشاء خطوط أنابيب RAG من الصفر باستخدام LangChain، وLlamaIndex، وFAISS.
• تنفيذ البحث المختلط (الكلمة الرئيسية + المتجه) لاسترجاع أكثر ذكاءً.
• إنشاء أنظمة RAG متعددة الوسائط التي تعالج النصوص والصور والملفات. ملفات PDF.
• إنشاء مسارات عمل Agentic RAG حيث يقوم الوكلاء الأذكياء بالتخطيط والاسترداد والتفكير بشكل مستقل.
• تحسين أداء RAG من خلال الضبط السريع واختيار Top-K وحدود التشابه.
• إضافة الأمان والامتثال والحوكمة القائمة على الأدوار إلى مسارات RAG للمؤسسة.
• دمج RAG في مسارات عمل العالم الحقيقي مثل Slack وPower BI و الفكرة.
• نشر أنظمة RAG كاملة للواجهة الأمامية والخلفية باستخدام Streamlit وFastAPI.
• تصميم مقاييس التقييم (التشابه الدلالي، الدقة، الاستدعاء) لقياس جودة الاسترجاع.

الأدوات والتقنيات المغطاة

• LangChain، LlamaIndex، FAISS، OpenAI API، CLIP، Sentence Transformers
• Streamlit، FastAPI وPandas وSlack SDK وPower BI Integration
• Python وLLM Prompt Engineering وEnterprise Security Frameworks

مختبرات عملية في العالم الحقيقي يتضمن كل قسم من الدورة التدريبية مختبرات تفاعلية ودفاتر ملاحظات Jupyter تغطي:

أسس RAG - قم ببناء خط الاسترجاع الأول + التوليد.

تكامل LangChain - توصيل أدوات تحميل المستندات ومخازن المتجهات و ماجستير في إدارة الأعمال.

تحسين الأداء - الهجين، MMR، وضبط السياق.

النشر - إطلاق تطبيقات RAG كاملة عبر Streamlit وFastAPI.

حالات استخدام المؤسسات - المالية والرعاية الصحية والطيران والأنظمة القانونية.

لمن تناسب هذه الدورة

• المطورين وعلماء البيانات الذين يستكشفون تصميم تطبيقات الذكاء الاصطناعي.
• مهندسو التعلم الآلي الذين يبنون سياقًا واعيًا LLMs.
• المتخصصون في مجال التكنولوجيا الذين يهدفون إلى دمج الذكاء الاصطناعي المعزز للاسترجاع في المنتجات.
• الطلاب والباحثون المتحمسون لفهم بنيات الذكاء الاصطناعي الحديثة مثل RAG.

النتيجة بحلول نهاية هذه الدورة التدريبية، ستتمكن بثقة من تصميم أنظمة RAG وتنفيذها ونشرها من البداية إلى النهاية - تجمع بين قوة LLMs وبيانات المؤسسة لتطبيقات الذكاء الاصطناعي الأكثر ذكاءً وقابلية للتفسير وجاهزة للإنتاج.

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)