الفرنسية | الإسبانية | الألمانية | الروسية | العربية | الفارسية | الأردية | الصينية (المبسطة) | الصينية (التقليدية، ماكاو) | الصينية (التقليدية، هونغ كونغ) | الصينية (التقليدية، تايوان) | اليابانية | الكورية | الهندية | البنغالية | الماراثية | النيبالية | البنجابية (غورموخي) | البرتغالية (البرتغال) | البرتغالية (البرازيل) | الإيطالية | البولندية | التركية | اليونانية | التايلاندية | السويدية | الدانماركية | النرويجية | الفنلندية | الهولندية | العبرية | الفيتنامية | الإندونيسية | الماليزية | التاغالوغ (الفلبينية) | السواحلية | الهنغارية | التشيكية | السلوفاكية | الرومانية | البلغارية | الصربية (السيريلية) | الكرواتية | السلوفينية
تعلم أساسيات بناء تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدي من خلال دورتنا الشاملة المؤلفة من 21 درسًا بواسطة مدافعي السحابة من مايكروسوفت.
تتضمن هذه الدورة 21 درسًا. يغطي كل درس موضوعه الخاص، لذا يمكنك البدء من أي مكان ترغب فيه!
الدروس مُصنفة إما كدروس "تعلم" تشرح مفهوم الذكاء الاصطناعي التوليدي أو كدروس "بناء" تشرح مفهومًا مع أمثلة برمجية بلغة Python وTypeScript عندما يكون ذلك ممكنًا.
للمطورين .NET، تحقق من الذكاء الاصطناعي التوليدي للمبتدئين (إصدار .NET)!
يتضمن كل درس أيضًا قسم "استمر في التعلم" مع أدوات تعليمية إضافية.
-
خدمة Azure OpenAI - الدروس: "aoai-assignment"
-
كتالوج نماذج سوق GitHub - الدروس: "githubmodels"
-
OpenAI API - الدروس: "oai-assignment"
-
معرفة أساسية بـ Python أو TypeScript ستكون مفيدة - *للمبتدئين تمامًا، تحقق من هذه الدورات Python وTypeScript
-
حساب GitHub لـ نسخ هذا المستودع بالكامل إلى حساب GitHub الخاص بك
لقد أنشأنا درس إعداد الدورة لمساعدتك في إعداد بيئة التطوير الخاصة بك.
لا تنسَ تفضيل (🌟) هذا المستودع لتجده بسهولة لاحقًا.
إذا كنت تبحث عن نماذج برمجية أكثر تقدمًا، تحقق من مجموعة نماذج كود الذكاء الاصطناعي التوليدي بلغة Python وTypeScript.
انضم إلى خادم Discord الرسمي لـ Azure AI Foundry لتتعرف وتتواصل مع متعلمين آخرين يأخذون هذه الدورة واحصل على الدعم.
اطرح الأسئلة أو شارك ملاحظات المنتج في منتدى مطوري Azure AI Foundry على Github.
سجل في Microsoft for Startups Founders Hub للحصول على اعتمادات OpenAI مجانية تصل إلى 150 ألف دولار نحو اعتمادات Azure للوصول إلى نماذج OpenAI عبر خدمات Azure OpenAI.
هل لديك اقتراحات أو وجدت أخطاء في الإملاء أو الكود؟ قم بإثارة مشكلة أو أنشئ طلب سحب
- فيديو قصير يقدم الموضوع
- درس مكتوب موجود في README
- نماذج كود بلغة Python وTypeScript تدعم Azure OpenAI وOpenAI API
- روابط إلى موارد إضافية لمواصلة التعلم
| # | رابط الدرس | الوصف | الفيديو | التعلم الإضافي |
|---|---|---|---|---|
| 00 | إعداد الدورة | تعلم: كيفية إعداد بيئة التطوير الخاصة بك | فيديو قادم قريبًا | تعلم المزيد |
| 01 | مقدمة عن الذكاء الاصطناعي التوليدي ونماذج اللغة الكبيرة | تعلم: فهم ما هو الذكاء الاصطناعي التوليدي وكيف تعمل نماذج اللغة الكبيرة (LLMs). | الفيديو | تعلم المزيد |
| 02 | استكشاف ومقارنة نماذج اللغة الكبيرة المختلفة | تعلم: كيفية اختيار النموذج المناسب لحالة الاستخدام الخاصة بك | الفيديو | تعلم المزيد |
| 03 | استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي بشكل مسؤول | تعلم: كيفية بناء تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدي بشكل مسؤول | الفيديو | تعلم المزيد |
| 04 | فهم أساسيات هندسة المحفزات | تعلم: ممارسات هندسة المحفزات العملية | الفيديو | تعلم المزيد |
| 05 | إنشاء مطالبات متقدمة | تعلم: كيفية تطبيق تقنيات هندسة المطالبات التي تحسن نتائج مطالباتك. | فيديو | تعرف على المزيد |
| 06 | بناء تطبيقات توليد النصوص | بناء: تطبيق لتوليد النصوص باستخدام Azure OpenAI / OpenAI API | فيديو | تعرف على المزيد |
| 07 | بناء تطبيقات الدردشة | بناء: تقنيات لبناء ودمج تطبيقات الدردشة بكفاءة. | فيديو | تعرف على المزيد |
| 08 | بناء تطبيقات البحث باستخدام قواعد بيانات المتجهات | بناء: تطبيق بحث يستخدم التضمينات للبحث عن البيانات. | فيديو | تعرف على المزيد |
| 09 | بناء تطبيقات توليد الصور | بناء: تطبيق لتوليد الصور | فيديو | تعرف على المزيد |
| 10 | بناء تطبيقات الذكاء الاصطناعي منخفضة الكود | بناء: تطبيق للذكاء الاصطناعي التوليدي باستخدام أدوات منخفضة الكود | فيديو | تعرف على المزيد |
| 11 | دمج التطبيقات الخارجية باستخدام استدعاء الوظائف | بناء: ما هو استدعاء الوظائف وحالات استخدامه للتطبيقات | فيديو | تعرف على المزيد |
| 12 | تصميم تجربة المستخدم لتطبيقات الذكاء الاصطناعي | تعلم: كيفية تطبيق مبادئ تصميم تجربة المستخدم عند تطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدي | فيديو | تعرف على المزيد |
| 13 | تأمين تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدي | تعلم: التهديدات والمخاطر على أنظمة الذكاء الاصطناعي وطرق تأمين هذه الأنظمة. | فيديو | تعرف على المزيد |
| 14 | دورة حياة تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدي | تعلم: الأدوات والمعايير لإدارة دورة حياة LLM و LLMOps | فيديو | تعرف على المزيد |
| 15 | استرجاع توليد معزز (RAG) وقواعد بيانات المتجهات | بناء: تطبيق باستخدام إطار عمل RAG لاسترجاع التضمينات من قواعد بيانات المتجهات | فيديو | تعرف على المزيد |
| 16 | نماذج مفتوحة المصدر وHugging Face | بناء: تطبيق باستخدام نماذج مفتوحة المصدر المتاحة على Hugging Face | فيديو | تعرف على المزيد |
| 17 | وكلاء الذكاء الاصطناعي | بناء: تطبيق باستخدام إطار عمل وكيل الذكاء الاصطناعي | فيديو | تعرف على المزيد |
| 18 | تحسين النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) | تعلم: ما هو، ولماذا وكيفية تحسين النماذج اللغوية الكبيرة | فيديو | تعرف على المزيد |
| 19 | البناء باستخدام نماذج اللغة الصغيرة (SLMs) | تعلم: فوائد البناء باستخدام نماذج اللغة الصغيرة | الفيديو قريبًا | تعرف على المزيد |
| 20 | البناء باستخدام نماذج ميسترال | تعلم: ميزات واختلافات نماذج عائلة ميسترال | الفيديو قريبًا | تعرف على المزيد |
| 21 | البناء باستخدام نماذج ميتا | تعلم: ميزات واختلافات نماذج عائلة ميتا | الفيديو قريبًا | تعرف على المزيد |
شكر خاص لـ جون عزيز لإنشاء جميع إجراءات GitHub وسير العمل
بيرنهارد ميركل لتقديم مساهمات رئيسية لكل درس لتحسين تجربة المتعلم والرمز.
فريقنا ينتج دورات أخرى! تحقق من:
- جديد وكلاء الذكاء الاصطناعي للمبتدئين
- جديد الذكاء الاصطناعي التوليدي للمبتدئين باستخدام .NET
- جديد الذكاء الاصطناعي التوليدي للمبتدئين باستخدام JavaScript
- تعلم الآلة للمبتدئين
- علم البيانات للمبتدئين
- الذكاء الاصطناعي للمبتدئين
- الأمن السيبراني للمبتدئين
- تطوير الويب للمبتدئين
- إنترنت الأشياء للمبتدئين
- تطوير الواقع المعزز للمبتدئين
- إتقان GitHub Copilot للبرمجة الزوجية بالذكاء الاصطناعي
- إتقان GitHub Copilot لمطوري C#/.NET
- اختر مغامرتك الخاصة مع Copilot
إخلاء المسؤولية:
تم ترجمة هذه الوثيقة باستخدام خدمة الترجمة بالذكاء الاصطناعي Co-op Translator. بينما نسعى لتحقيق الدقة، يرجى العلم أن الترجمات الآلية قد تحتوي على أخطاء أو عدم دقة. يجب اعتبار الوثيقة الأصلية بلغتها الأصلية المصدر الموثوق. بالنسبة للمعلومات الحيوية، يوصى بالترجمة البشرية المهنية. نحن غير مسؤولين عن أي سوء فهم أو تفسير خاطئ ينشأ عن استخدام هذه الترجمة.