الذكاء الاصطناعي التوليدي (Generative AI)

تقدّم هذه الدورة مدخلاً شاملاً إلى الذكاء الاصطناعي التوليدي (Generative AI)، وتغطي مبادئ النماذج التوليدية مثل GPT وشبكات GANs وVAEs ونماذج الانتشار (Diffusion Models)، وتطبيقاتها، والاعتبارات الأخلاقية المرتبطة بها. وسيستكشف المشاركون آلية عمل هذه النماذج، وتطبيقاتها الواقعية، وكيفية بنائها وضبطها الدقيق (Fine-Tuning) باستخدام أطر عمل Python مثل TensorFlow وPyTorch وHugging Face Transformers.

وبنهاية التدريب، سيكتسب المشاركون خبرة عملية في بناء المحتوى المولَّد بالذكاء الاصطناعي، بما في ذلك النصوص والصور والصوت، مع فهم المخاطر المرتبطة بالذكاء الاصطناعي التوليدي واستراتيجيات الحد منها.

يعتمد التدريب نهجاً عملياً تطبيقياً يجمع بين:

المحاضرات وشرح المفاهيم – تغطية الأسس النظرية مع أمثلة من الواقع

العملي، والعروض الحية للبرمجة – تطبيق نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي خطوة بخطوة.

المختبرات والتمارين العملية – مهام برمجية ومشاريع تطبيقية.

دراسات الحالة والتطبيقات في القطاعات المختلفة – تحليل كيفية استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي في مجالات متعددة.

النقاشات الجماعية وجلسات الأسئلة والأجوبة – تشجيع تبادل المعرفة وحل المشكلات.

مشروع التخرج (Capstone Project) – مشروع ختامي يبني فيه المشاركون نموذجاً للذكاء الاصطناعي التوليدي وينشرونه.

• معرفة أساسية بالبرمجة بلغة Python.
• فهم أساسي لمفاهيم تعلّم الآلة والتعلّم العميق.
• الإلمام بأطر عمل الذكاء الاصطناعي مثل TensorFlow أو PyTorch (اختياري ولكنه مفيد).

• بإتمام هذه الدورة، سيطوّر المشاركون الكفاءات التالية:
• فهم البُنى المعمارية للذكاء الاصطناعي التوليدي (مثل GANs وVAEs وTransformers).
• بناء النماذج التوليدية وضبطها الدقيق باستخدام أطر عمل الذكاء الاصطناعي.
• توليد المحتوى المدعوم بالذكاء الاصطناعي مثل النصوص والصور والصوت.
• تطبيق الذكاء الاصطناعي التوليدي في مجالات الأعمال والمجالات الإبداعية.
• معالجة التحديات الأخلاقية وتحديات التحيّز والأمن في الذكاء الاصطناعي.

عند إتمام الدورة بنجاح، سيكون المشاركون قادرين على:

• شرح المفاهيم الأساسية للذكاء الاصطناعي التوليدي وبُناه المعمارية المختلفة.
• تطبيق نماذج التعلّم العميق لتوليد المحتوى.
• استخدام Python وأطر عمل الذكاء الاصطناعي (TensorFlow وPyTorch وHugging Face) في المهام التوليدية.
• تطبيق أساليب توليد النصوص وتركيب الصور وتوليد الصوت.
• تحديد التحيّز والهلوسة والمخاطر الأمنية في الذكاء الاصطناعي التوليدي والحد منها.
• نشر حلول الذكاء الاصطناعي التوليدي في التطبيقات الواقعية.