الذكاء الاصطناعي التوليدي (Generative AI) لعلوم البيانات: التعزيز والهندسة

بينما يعيد الذكاء الاصطناعي التوليدي (Generative AI) تشكيل المشهد التكنولوجي، يجب على المتخصصين في البيانات التكيف للحفاظ على قدرتهم التنافسية. إن فهم كيفية الاستفادة من هذه النماذج القوية يمكن أن يحول طريقة تعاملك مع ندرة البيانات، وإنشاء الميزات، والنمذجة التنبؤية. تزودك هذه الدورة المكتوبة بالمعرفة العملية لدمج الذكاء الاصطناعي التوليدي (Generative AI) مباشرة في سير عملك في علم البيانات. ستنتقل من معالجة البيانات التقليدية إلى التقنيات المتقدمة التي تستخدم نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) والأنماط التوليدية لحل تحديات البيانات المعقدة والواقعية. ما ستتعلمه: - فهم المفاهيم الأساسية للذكاء الاصطناعي التوليدي (Generative AI) وكيفية معالجة هذه النماذج للبيانات المهيكلة وغير المهيكلة. - تطبيق تقنيات هندسة المطالبات (prompt engineering) المُحسّنة خصيصًا لمهام استخراج البيانات وتنظيفها وتصنيفها. - توليد مجموعات بيانات اصطناعية عالية الجودة لمعالجة ندرة البيانات وتحسين توازن تدريب النموذج. - هندسة ميزات متقدمة باستخدام واجهات برمجة التطبيقات (APIs) الحديثة لنماذج اللغة الكبيرة (LLMs) وتضمينات المتجهات (vector embeddings). - تقييم الجودة والتحيز والاعتبارات الأخلاقية للبيانات الاصطناعية المولدة بواسطة الذكاء الاصطناعي (AI). تبدأ الدورة بالمصطلحات الأساسية وأساسيات الذكاء الاصطناعي التوليدي (Generative AI) قبل الانتقال إلى أدلة عملية قائمة على النصوص ومقتطفات برمجية. ستستكشف شروحات مكتوبة خطوة بخطوة لسير عمل تعزيز البيانات وهندسة الميزات التي يمكنك تطبيقها على الفور في مشاريعك الخاصة. تم تصميم هذه الدورة لعلماء البيانات والمحللين والمهندسين الطموحين والممارسين الذين يرغبون في إضافة الذكاء الاصطناعي التوليدي (Generative AI) إلى مجموعة أدواتهم. تبدأ الدورة بالأساسيات المطلقة، مما يجعلها في متناول أي شخص لديه فهم أساسي لمفاهيم البيانات. ابدأ القراءة اليوم لتحديث مجموعة مهاراتك في علم البيانات وفتح قدرات تحليلية جديدة.