بناء النظم الحديثة: النظرية والتنفيذ
مدرب:
حماس أور رحمن
زائر أعضاء هيئة التدريس ، UET Peshawar
جدول المحتويات
- نظرة عامة على الدورة
- المتطلبات الأساسية
- الخطوط العريضة للدورة
- الوحدة 1: أنظمة الذكاء الاصطناعى المتقدمة
- الوحدة 2: الذكاء الاصطناعى التوليدي ونماذج اللغة الكبيرة (LLMS)
- الوحدة 3: واجهات برمجة التطبيقات - النظرية والتنفيذ العملي
- الوحدة 4: بناء chatbot مع LLMS
- الوحدة 5: تسجيل الدخول في التطبيقات
- الوحدة 6: متغيرات البيئة وإدارة الأسرار
- الوحدة 7: تخزين الدردشات في Mongodb
- الوحدة 8: قواعد بيانات المتجهات والكروماد
- الوحدة 9: إعداد الخادم المحلي واستضافة واجهات برمجة التطبيقات
- الوحدة 10: Docker للتطبيقات الحديثة
- الوحدة 11: التحكم في الإصدار مع git
- الوحدة 12: اختبار API مع Pytest ورجل البريد
- الوحدة 13: النشر السحابي مع Azure
نظرة عامة على الدورة
بناء الأنظمة الحديثة: النظرية والتنفيذ هي مسار شامل يتحول إلى تصميم وتطوير الأنظمة الحسابية المتقدمة. إنه يسد الفجوة بين الأسس النظرية والتطبيقات العملية ، وتجهيز الطلاب بالمعرفة والمهارات اللازمة لبناء أنظمة ذكية وقابلة للتطوير وفعالة.
تعد تقنيات الذكاء الحسابي مثل التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي جزءًا لا يتجزأ من تصميم النظام الحديث ، وتمكين أنظمة من اتخاذ قرارات مستنيرة ، والتكيف مع البيئات المتغيرة ، وحل المشكلات المعقدة بشكل مستقل.
المتطلبات الأساسية
يجب أن يكون للطلاب المسجلين في هذه الدورة معرفة مسبقة بـ:
- البرمجة الموجهة نحو الكائن (OOP)
- مفاهيم البرمجة العامة
الخطوط العريضة للدورة
الوحدة 1: أنظمة الذكاء الاصطناعى المتقدمة
- نظرية:
- مقدمة لأنظمة الذكاء الاصطناعى المتقدمة
- نظرة عامة على تقنيات وتطبيقات الذكاء الاصطناعي
- تطور أنظمة الذكاء الاصطناعي
الوحدة 2: الذكاء الاصطناعى التوليدي ونماذج اللغة الكبيرة (LLMS)
- نظرية:
- مقدمة إلى الذكاء الاصطناعي التوليدي
- فهم نماذج اللغة الكبيرة (LLMS) مثل GPT
- تطبيقات LLMS في مشاريع العالم الحقيقي
- عملي:
- دراسة الحالة: تحليل مشروع مع LLM متكامل (على سبيل المثال ، Instantalfred على التأمين على.
الوحدة 3: واجهات برمجة التطبيقات - النظرية والتنفيذ العملي
- نظرية:
- مقدمة في واجهات برمجة التطبيقات وأهميتها
- أنواع واجهات برمجة التطبيقات: REST ، GraphQL ، إلخ.
- أفضل الممارسات لتصميم API
- عملي:
- تطبيق واجهات برمجة التطبيقات في بيثون
- إنشاء واختبار واجهات برمجة التطبيقات باستخدام ساعي البريد
الوحدة 4: بناء chatbot مع LLMS
- نظرية:
- مكونات chatbot
- كيف يتم استخدام LLMs في chatbots
- عملي:
- تنفيذ Python لدردشة صغيرة باستخدام LLM
الوحدة 5: تسجيل الدخول في التطبيقات
- نظرية:
- لماذا التسجيل أمر بالغ الأهمية للتطبيقات
- قيود البيانات المطبوعة لتصحيح الأخطاء
- عملي:
- تنفيذ التسجيل في بيثون
- تسجيل أفضل الممارسات
الوحدة 6: متغيرات البيئة وإدارة الأسرار
- نظرية:
- مقدمة في متغيرات البيئة والأسرار
- أهمية تخزين البيانات الحساسة بشكل آمن في التطبيقات
- عملي:
- إعداد متغيرات البيئة والأسرار في بيثون
- باستخدام ملفات
.env بشكل آمن في المشاريع
الوحدة 7: تخزين الدردشات في Mongodb
- نظرية:
- مقدمة لقواعد بيانات NOSQL (MongoDB)
- استخدام حالات MongoDB في تطبيقات الدردشة
- عملي:
- تخزين محادثات chatbot في قاعدة بيانات MongoDB
- استرجاع الدردشات المخزنة من Mongodb
الوحدة 8: قواعد بيانات المتجهات والكروماد
- نظرية:
- مقدمة لقواعد بيانات المتجهات
- دور قواعد بيانات المتجهات في التطبيقات التي تحركها AI
- نظرة عامة على chromadb وحالات استخدامه
- عملي:
- تنفيذ chromadb في المشروع
- استكشاف قواعد بيانات المتجهات الأخرى وقدراتها
الوحدة 9: إعداد الخادم المحلي واستضافة واجهات برمجة التطبيقات
- نظرية:
- فهم الخوادم المحلية ودورها في التنمية
- استضافة واجهات برمجة التطبيقات محليا للاختبار
- عملي:
- إعداد خادم محلي
- اختبار واجهات برمجة التطبيقات على البيئات المحلية
الوحدة 10: Docker للتطبيقات الحديثة
- نظرية:
- مقدمة إلى Docker و Containerization
- فوائد استخدام Docker في التطوير والإنتاج
- عملي:
- إنشاء حاوية Docker وتشغيلها لمشروع الدورة التدريبية
الوحدة 11: التحكم في الإصدار مع git
- نظرية:
- مقدمة في GIT والتحكم في الإصدار
- فهم الفروع والارتباط والاندماج
- عملي:
- تجربة عملية مع git
- إدارة إصدارات المشروع باستخدام جيثب
الوحدة 12: اختبار API مع Pytest ورجل البريد
- نظرية:
- مقدمة في الاختبار الآلي مع Pytest
- أهمية اختبار API
- عملي:
- اختبارات وحدة الكتابة لواجهة برمجة التطبيقات باستخدام Pytest
- أتمتة اختبارات واجهات برمجة التطبيقات مع ساعي البريد
الوحدة 13: النشر السحابي مع Azure
- نظرية:
- مقدمة للمنصات السحابية (Azure ، AWS ، GCP)
- فوائد النشر السحابي
- عملي:
- نشر حاويات الذروة على Azure
- استكشاف خدمات Azure لأنظمة الذكاء الاصطناعى القابل للتطوير
