الذكاء الاصطناعي التوليدي للمطوّرين المتكاملين (Django + React.js + PostgreSQL)
صُممت هذه الدورة لمساعدة المطوّرين المتكاملين (Full Stack Developers) على دمج الذكاء الاصطناعي التوليدي في تطبيقات الويب المبنية باستخدام Django (الواجهة الخلفية) وReact.js (الواجهة الأمامية) وPostgreSQL (قاعدة البيانات).
- رسوم الدورة
- تواصل معنا
- المدة
- 5 أيام
- سعر المجموعات
- اسأل المستشار
نبذة عن الدورة
صُممت هذه الدورة لمساعدة المطوّرين المتكاملين (Full Stack Developers) على دمج الذكاء الاصطناعي التوليدي في تطبيقات الويب المبنية باستخدام Django (الواجهة الخلفية) وReact.js (الواجهة الأمامية) وPostgreSQL (قاعدة البيانات).
وسيتعلّم المشاركون كيفية استخدام الأدوات والنماذج المدعومة بالذكاء الاصطناعي من أجل:
تعزيز تفاعلية الواجهة الأمامية من خلال عناصر واجهة مستخدم قائمة على الذكاء الاصطناعي.
أتمتة مهام الواجهة الخلفية باستخدام واجهات برمجة تطبيقات الذكاء الاصطناعي.
تنفيذ روبوتات المحادثة ومحركات البحث وأنظمة التوصية المدعومة بالذكاء الاصطناعي.
تحسين استعلامات قواعد البيانات والتحليلات من خلال رؤى قائمة على الذكاء الاصطناعي.
وبنهاية هذه الدورة، سيتمكن المطوّرون من بناء تطبيقات متكاملة ذكية مدعومة بالذكاء الاصطناعي تتسم بقابلية التوسع والكفاءة.
منهجية التدريب
تتبع هذه الدورة نهجاً تطبيقياً قائماً على المشاريع، يشمل:
جلسات يقودها المدرّب – برمجة مباشرة، وعروض توضيحية للذكاء الاصطناعي، ونقاشات تقنية.
مهام عملية ودراسات حالة واقعية – بناء خصائص مدعومة بالذكاء الاصطناعي.
مختبرات برمجة تفاعلية – تنفيذ نماذج الذكاء الاصطناعي في التطبيقات المتكاملة.
مشروع التخرّج – تطوير تطبيق ويب متكامل مدعوم بالذكاء الاصطناعي ونشره.
المتطلبات المسبقة
- خبرة في Python وDjango (ويُفضَّل Django REST Framework).
- الإلمام بلغة JavaScript وReact.js وإدارة الحالة (Redux/Zu-stand).
- فهم قواعد بيانات SQL (PostgreSQL) والتكامل مع واجهات برمجة التطبيقات.
- معرفة أساسية بالتعلّم الآلي وواجهات برمجة تطبيقات الذكاء الاصطناعي (مفيدة ولكنها اختيارية).
الكفاءات المستهدفة
- بنهاية الدورة، سيتمكن المشاركون من:
- دمج نماذج الذكاء الاصطناعي في بنى الواجهات الخلفية القائمة على Django.
- استخدام واجهات برمجة تطبيقات الذكاء الاصطناعي في React.js لتحقيق تفاعلات ذكية مع واجهة المستخدم.
- تحسين استعلامات PostgreSQL والتحليلات باستخدام الذكاء الاصطناعي.
- تطوير خصائص مدعومة بالذكاء الاصطناعي مثل روبوتات المحادثة ومحركات التوصية وأدوات البحث.
- نشر التطبيقات المعززة بالذكاء الاصطناعي على المنصات السحابية.
أهداف الدورة
عند إتمام الدورة، سيتمكن المشاركون من:
- بناء تطبيقات متكاملة مدعومة بالذكاء الاصطناعي باستخدام Django وReact.js وPostgreSQL.
- تنفيذ روبوتات محادثة ومحركات بحث وأنظمة توصية معززة بالذكاء الاصطناعي.
- استخدام الذكاء الاصطناعي في التوليد الآلي للمحتوى ومعالجة البيانات.
- دمج واجهات برمجة تطبيقات الذكاء الاصطناعي ونماذجه في أنظمة الواجهة الأمامية والخلفية.
- نشر التطبيقات المدعومة بالذكاء الاصطناعي على AWS أو Azure أو GCP
محاور الدورة
- نظرة عامة على الذكاء الاصطناعي التوليدي ودوره في تطوير الويب.
- مقدمة إلى النماذج اللغوية الكبيرة LLMs (GPT-4 وLLaMA)، ونماذج الصور (Stable Diffusion وDALL·E)، وواجهات برمجة تطبيقات الذكاء الاصطناعي.
- فهم تكاملات الذكاء الاصطناعي في الواجهة الأمامية والواجهة الخلفية وقواعد البيانات.
- تطبيق عملي: إعداد بيئة تطوير Django + React.js + PostgreSQL للذكاء الاصطناعي.
- النصوص والتقارير ومحتوى الويب الديناميكي المولَّد بالذكاء الاصطناعي.
- أتمتة إنشاء المدوّنات وقوالب البريد الإلكتروني والمقالات المحسّنة لمحركات البحث (SEO).
- استخدام الذكاء الاصطناعي لتقديم توصيات محتوى مخصصة.
- تطبيق عملي: دمج واجهة GPT API من OpenAI لتوليد المحتوى آلياً في Django وReact.js.
- فهم معالجة اللغات الطبيعية (NLP) لتطوير روبوتات المحادثة.
- بناء روبوتات محادثة مدعومة بالذكاء الاصطناعي باستخدام Open-AI وRasa وLang-Chain.
- ربط روبوتات المحادثة بواجهات Django REST APIs وواجهة مستخدم React.js.
- تطبيق عملي: تطوير روبوت محادثة متكامل بالذكاء الاصطناعي باستخدام Django وReact.js.
- تنفيذ توصيات المنتجات والمحتوى القائمة على الذكاء الاصطناعي.
- استخدام التصفية التعاونية والتصفية القائمة على المحتوى بالذكاء الاصطناعي.
- تعزيز تفاعل المستخدمين من خلال توصيات قائمة على الذكاء الاصطناعي.
- تطبيق عملي: بناء محرك توصيات بالذكاء الاصطناعي باستخدام Django + PostgreSQL.
- تنفيذ خصائص بحث معززة بالذكاء الاصطناعي باستخدام التضمينات المتجهية (Vector Embeddings).
- الاقتراحات التلقائية والإكمال التلقائي لأشرطة البحث بالذكاء الاصطناعي.
- استخدام Elasticsearch والذكاء الاصطناعي للبحث الدلالي.
- تطبيق عملي: تطوير محرك بحث ذكي مدعوم بالذكاء الاصطناعي باستخدام PostgreSQL.
- استخدام الذكاء الاصطناعي لتوليد الشيفرة البرمجية وتصحيح أخطائها وتحسينها.
- اختبار الوحدات والتوثيق وإعادة الهيكلة (Refactoring) بمساعدة الذكاء الاصطناعي.
- أتمتة مهام تطوير Django وReact باستخدام أدوات الذكاء الاصطناعي.
- تطبيق عملي: تحسين واجهات Django REST APIs ومكوّنات React.js باستخدام الذكاء الاصطناعي.
- تخصيص واجهة المستخدم وتوليدها ديناميكياً بالذكاء الاصطناعي.
- توليد الصور ومقاطع الفيديو بالذكاء الاصطناعي باستخدام Stable Diffusion.
- تنفيذ التحقق من صحة النماذج وتحسينات إمكانية الوصول القائمة على الذكاء الاصطناعي.
- تطبيق عملي: بناء واجهة أمامية معززة بالذكاء الاصطناعي باستخدام React.js.
- استخدام الذكاء الاصطناعي في التحليلات التنبؤية وذكاء الأعمال.
- تحليل البيانات وتمثيلها مرئياً في الوقت الفعلي بالذكاء الاصطناعي.
- تنفيذ رؤى ونماذج لصنع القرار قائمة على الذكاء الاصطناعي.
- تطبيق عملي: دمج تحليل البيانات القائم على الذكاء الاصطناعي في تطبيق Django + PostgreSQL.
- أفضل الممارسات لنشر التطبيقات المتكاملة المعززة بالذكاء الاصطناعي.
- تحسين أداء خصائص الذكاء الاصطناعي وأمنها وقابليتها للتوسع.
- نشر تطبيقات الويب المدعومة بالذكاء الاصطناعي على AWS أو Azure أو Google Cloud.
- تطبيق عملي: نشر تطبيق Django + React.js مدعوم بالذكاء الاصطناعي باستخدام Docker وCI/CD.
- المشروع النهائي: بناء تطبيق ويب متكامل معزز بالذكاء الاصطناعي ونشره.
- مراجعة الأقران وتقييم تطبيقات الذكاء الاصطناعي المنفَّذة.
- ملخص الدورة وجلسة الأسئلة والأجوبة الختامية.
- الشهادة والإرشاد المهني في مجال التطوير المتكامل المدعوم بالذكاء الاصطناعي.
