Mastering LLM Evaluation: Build Reliable Scalable 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 :

أطلق العنان لقوة تقييم LLM وقم ببناء تطبيقات الذكاء الاصطناعي التي ليست ذكية فحسب، ولكنها أيضًا موثوقة وفعالة وفعالة من حيث التكلفة. تعلمك هذه الدورة التدريبية الشاملة كيفية تقييم مخرجات نماذج اللغة الكبيرة عبر دورة حياة التطوير بأكملها - من النموذج الأولي إلى الإنتاج. سواء كنت مهندسًا في الذكاء الاصطناعي، أو مديرًا للمنتج، أو متخصصًا في عمليات التعلم الآلي، فإن هذا البرنامج يمنحك الأدوات اللازمة لإحداث تأثير حقيقي مع الأنظمة التي تعتمد على LLM. تعتبر تطبيقات LLM الحديثة قوية، ولكنها أيضًا عرضة للهلوسة والتناقضات والسلوك غير المتوقع. ولهذا السبب فإن التقييم ليس أمراً جميلاً، فهو العمود الفقري لأي منتج ذكاء اصطناعي قابل للتطوير. ستتعلم في هذه الدورة التدريبية العملية كيفية تصميم وتنفيذ وتشغيل أطر تقييم قوية لطلاب ماجستير إدارة الأعمال. سنرشدك عبر أوضاع الفشل الشائعة، واستراتيجيات التعليقات التوضيحية، وتوليد البيانات الاصطناعية، وكيفية إنشاء مسارات تقييم تلقائية. ستتقن أيضًا تحليل الأخطاء وأدوات المراقبة وتحسين التكلفة من خلال التوجيه والمراقبة الذكية. ما يميز هذه الدورة هو تركيزها على المعامل العملية وأدوات العالم الحقيقي والقوالب الجاهزة للمؤسسات. لن تتعلم نظرية التقييم فحسب، بل ستبني مجموعات اختبار لأنظمة RAG، والوكلاء متعددي الوسائط، وخطوط أنابيب LLM متعددة الخطوات. سوف تستكشف كيفية مراقبة النماذج في الإنتاج باستخدام بوابات CI/CD واختبار A/B وحواجز السلامة. ستنفذ أيضًا تقييمًا بشريًا في الحلقة (HITL) وحلقات تعليقات مستمرة تحافظ على تعلم نظامك وتحسينه بمرور الوقت. ستكتسب مهارات في تصنيف التعليقات التوضيحية، والاتفاق بين المعلقين، وكيفية بناء سير عمل التقييم التعاوني عبر الفرق. سنعرض لك أيضًا كيفية ربط مقاييس التقييم بمؤشرات الأداء الرئيسية للأعمال مثل CSAT، أو معدلات التحويل، أو الوقت المستغرق للحل - بحيث لا يمكنك قياس أداء النموذج فحسب، بل أيضًا عائد الاستثمار الفعلي. وبما أن الذكاء الاصطناعي أصبح ذا أهمية بالغة للمهام في كل صناعة، فإن القدرة على تشغيل تقييمات LLM قابلة للتطوير ومؤتمتة وفعالة من حيث التكلفة ستكون هي الميزة التي تتفوق عليك. بحلول نهاية هذه الدورة التدريبية، ستكون مجهزًا لتصميم سير عمل تقييم عالي الجودة، واستكشاف أخطاء فشل LLM وإصلاحها، ونشر أنظمة مراقبة على مستوى الإنتاج تتوافق مع تحمل شركتك للمخاطر، وحدود الجودة، وقيود التكلفة. هذه الدورة مثالية لـ:

• مهندسي الذكاء الاصطناعي الذين يبنون الأنظمة المستندة إلى LLM أو يحافظون عليها
• مديرو المنتجات المسؤولون عن جودة الذكاء الاصطناعي وسلامته
• عمليات MLOs وفرق النظام الأساسي الذين يتطلعون إلى توسيع نطاق عمليات التقييم
• علماء البيانات الذين يركزون على الذكاء الاصطناعي الموثوقية وتحليل الأخطاء

انضم الآن وتعرف على كيفية إنشاء تطبيقات LLM موثوقة وقابلة للقياس وقابلة للتطوير — من الداخل إلى الخارج.

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)