مقدمة لدورة النماذج اللغوية الكبيرة وروبوتات الدردشة

نظرة عامة على الدورة

هذه قائمة تشغيل على YouTube من إنتاج IBM Technology، مخصصة لشرح المحتوى التقني المتعلق بالنماذج اللغوية الكبيرة (Large Language Models, LLM) وروبوتات الدردشة. تتضمن هذه الدورة 13 مقطع فيديو، بإجمالي مشاهدات يتجاوز 101,862 مرة، وتعتبر موردًا عالي الجودة لتعلم تقنيات الذكاء الاصطناعي والنماذج اللغوية الكبيرة.

فهرس الدورة

1. كيف تعمل النماذج اللغوية الكبيرة

• المحتوى: مقدمة لمبادئ عمل النماذج اللغوية الكبيرة
• المدة: 5:34

2. ما هو ضبط الموجهات (Prompt Tuning)؟

• المحتوى: ما هو ضبط الموجهات
• تاريخ النشر: قبل عامين
• عدد المشاهدات: 260 ألف مشاهدة
• المدة: 8:33

3. مخاطر النماذج اللغوية الكبيرة (LLM)

• المحتوى: تحليل مخاطر النماذج اللغوية الكبيرة
• تاريخ النشر: قبل عامين
• عدد المشاهدات: 140 ألف مشاهدة
• المدة: 8:26

4. لماذا تهلوس النماذج اللغوية الكبيرة

• المحتوى: لماذا تظهر النماذج اللغوية الكبيرة هلوسة
• تاريخ النشر: قبل عامين
• عدد المشاهدات: 260 ألف مشاهدة
• المدة: 9:38

5. الذكاء الاصطناعي والنماذج اللغوية الكبيرة تعزز ترجمة اللغات

• المحتوى: كيف يعزز الذكاء الاصطناعي والنماذج اللغوية الكبيرة ترجمة اللغات
• تاريخ النشر: قبل عام واحد
• عدد المشاهدات: 17 ألف مشاهدة
• المدة: 6:19

6. النماذج اللغوية الكبيرة هي مستدلات بدون أمثلة (Zero-Shot Reasoners)

• المحتوى: النماذج اللغوية الكبيرة هي مستدلات بدون أمثلة
• تاريخ النشر: قبل عامين
• عدد المشاهدات: 40 ألف مشاهدة
• المدة: 7:47

7. هل يجب عليك استخدام النماذج اللغوية الكبيرة مفتوحة المصدر؟

• المحتوى: هل يجب استخدام النماذج اللغوية الكبيرة مفتوحة المصدر
• تاريخ النشر: قبل عام واحد
• عدد المشاهدات: 380 ألف مشاهدة
• المدة: 6:40

8. الذكاء الاصطناعي المنوم وأمن النماذج اللغوية الكبيرة

• المحتوى: الذكاء الاصطناعي المنوم وأمن النماذج اللغوية الكبيرة
• تاريخ النشر: قبل عام واحد
• عدد المشاهدات: 11 ألف مشاهدة
• المدة: 13:22

9. ما هو روبوت الدردشة؟

• المحتوى: ما هو روبوت الدردشة
• تاريخ النشر: قبل 4 أعوام
• عدد المشاهدات: 210 ألف مشاهدة
• المدة: 9:42

10. هل تحتاج روبوتات الدردشة إلى الذكاء الاصطناعي؟

• المحتوى: هل تحتاج روبوتات الدردشة إلى الذكاء الاصطناعي
• تاريخ النشر: قبل عام واحد
• عدد المشاهدات: 14 ألف مشاهدة
• المدة: 5:17

11. كيف يمكن "اختراق" روبوتات الدردشة عن طريق تسميم مجموعة البيانات (Corpus Poisoning)

• المحتوى: كيف يمكن مهاجمة روبوتات الدردشة عن طريق تسميم مجموعة البيانات
• تاريخ النشر: قبل عامين
• عدد المشاهدات: 16 ألف مشاهدة
• المدة: 8:31

12. المصدر المفتوح في العمل مع watsonx

• المحتوى: تطبيق المصدر المفتوح في watsonx
• تاريخ النشر: قبل عام واحد
• عدد المشاهدات: 8047 مشاهدة
• المدة: 7:32

13. 3 فوائد للمساعدين الافتراضيين لخدمة العملاء

• المحتوى: 3 مزايا للمساعدين الافتراضيين في خدمة العملاء
• تاريخ النشر: قبل عام واحد
• عدد المشاهدات: 9410 مشاهدة
• المدة: 3:22

مميزات الدورة

تغطية شاملة للمحتوى

• من المفاهيم الأساسية إلى التطبيقات المتقدمة
• تغطي المبادئ التقنية والتطبيقات العملية والاعتبارات الأمنية
• تتضمن حلول مفتوحة المصدر وتطبيقات تجارية

جودة إنتاج عالية

• من إنتاج فريق IBM Technology المتخصص
• جودة فيديو ممتازة وشرح واضح
• مناسبة للمتعلمين من مختلف المستويات التقنية

عملية للغاية

• تتناول سيناريوهات الأعمال الفعلية
• تتضمن محتوى عن الأمن وإدارة المخاطر
• تقدم مقارنة بين الحلول مفتوحة المصدر والتجارية

توصيات التعلم

الفئة المستهدفة

• المبتدئون في الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة
• الفنيون المهتمون بالنماذج اللغوية الكبيرة
• المطورون الذين يرغبون في فهم تقنيات روبوتات الدردشة
• صناع القرار ومديرو التكنولوجيا في الشركات

مسار التعلم

1. ابدأ بتعلم المفاهيم الأساسية (الفيديوهات 1، 2، 9)
2. تعمق في فهم المبادئ والتحديات التقنية (الفيديوهات 3، 4، 6)
3. استكشف سيناريوهات التطبيق العملي (الفيديوهات 5، 12، 13)
4. ركز على الأمن وإدارة المخاطر (الفيديوهات 8، 11)
5. فكر في مقارنة الحلول مفتوحة المصدر مقابل الحلول التجارية (الفيديوهات 7، 10)

مخرجات التعلم

• فهم شامل لآلية عمل النماذج اللغوية الكبيرة
• إتقان هندسة الموجهات وتقنيات الضبط
• فهم أمن الذكاء الاصطناعي وإدارة المخاطر
• امتلاك المعرفة الأساسية لبناء روبوتات الدردشة
• القدرة على اتخاذ قرارات معقولة بشأن اختيار التقنيات