⚡
تقديم
مهندس ذكاء اصطناعي ومهندس سير عمل ذكاء اصطناعي مع خبرة 3 سنوات في تصميم وتطوير ونشر حلول مدعومة بالذكاء الاصطناعي، إلى جانب 5 سنوات من الخبرة المهنية في تطوير بايثون. متخصص في بناء أنظمة أتمتة ذكية، ووكلاء ذكاء اصطناعي، ومنصات تنسيق سير العمل، وحلول التحليلات التنبؤية، وأنظمة الذكاء الاصطناعي للإنسان في الحلقة (HITL). لديه خبرة في دمج نماذج اللغة الكبيرة (LLMs)، وخطوط أنابيب التعلم الآلي، وواجهات برمجة التطبيقات (APIs)، وخدمات السحابة، وقواعد البيانات، وأطر أتمتة الأعمال لتحسين الكفاءة التشغيلية واتخاذ القرار.
• تصميم وتطوير تطبيقات مدعومة بالذكاء الاصطناعي وأنظمة أتمتة ذكية.
• بناء ونشر وكلاء الذكاء الاصطناعي باستخدام نماذج اللغة الكبيرة وبنى متعددة الوكلاء.
• مهندس سير عمل تشغيلي للبشر في الحلقة (الإنسان + الذكاء الاصطناعي).
• إنشاء خطوط تنسيق سير عمل بالذكاء الاصطناعي لعمليات الأعمال.
• تطوير أنظمة توليد السحب المعزز (RAG) للمعرفة المؤسسية
• تصميم وتطوير تطبيقات مدعومة بالذكاء الاصطناعي وأنظمة أتمتة ذكية.
• بناء ونشر وكلاء الذكاء الاصطناعي باستخدام نماذج اللغة الكبيرة وبنى متعددة الوكلاء.
• مهندس سير عمل تشغيلي للبشر في الحلقة (الإنسان + الذكاء الاصطناعي).
• إنشاء خطوط تنسيق سير عمل بالذكاء الاصطناعي لعمليات الأعمال.
• تطوير أنظمة توليد السحب المعزز (RAG) للمعرفة المؤسسية
📋
المسار
أساسيات بايثون للعبة MLOps — كورسيرا
أساسيات اختبار بايثون. من نظرة عامة موجزة على المكتبة القياسية إلى استخدام نهج أكثر حداثة مع Pytest، اعمل مع البيانات باستخدام Pandas وNumPy، وإنشاء واستخدام واجهات برمجة التطبيقات باستخدام بايثون باستخدام HTTP وأدوات سطر الأوامر، وواجهات برمجة تطبيقات HTTP لعرض نماذج التعلم الآلي.
الاستفادة من أولاما – إنشاء نماذج لغوية محلية باستخدام بايثون
أوامر واجهة برمجة التطبيقات الخاصة ب Ollama وواجهة برمجة التطبيقات REST لسحب النماذج، تقدم لك واجهات مستخدم مختلفة للتفاعل مع نماذج Ollama، بما في ذلك نظرة مفصلة على تطبيق Msty، مكتبة Ollama Python لبناء تطبيق LLM محلي، الغوص عميقا في مخازن المتجهات والتضمينات لتحسين تطبيقات LLM، استدعاء الوظائف داخل Ollama، إنشاء نظام RAG النهائي المدعوم بالصوت.
خوارزميات التعلم المتقدم — DeepLearning.AI & جامعة ستانفورد (كورسيرا) — 27 نوفمبر 2025
الشبكات العصبية وكيفية استخدامها لمهام التصنيف من الصفر، تدريب نموذجك على TensorFlow، بالإضافة إلى وظائف التفعيل المهمة الأخرى (بجانب دالة السيجمويد)، التصنيف متعدد الفئات، الفرق بين التصنيف متعدد الفئات والتصنيف متعدد التسميات، محسن آدم، دورة حياة التعلم الآلي، ضبط النموذج، وتحسين بيانات التدريب الخاصة بك. شجرة القرار، بما في ذلك الغابات العشوائية والأشجار المعززة (XGBoost)
🇬🇧الإنجليزية 🇮🇷الفارسية
🕐
أوقات العمل
الإثنين ▪ يومنا هذا
من08h00إلى18h00
الثلاثاء
من08h00إلى18h00
الأربعاء
من08h00إلى18h00
الخميس
من08h00إلى18h00
الجمعة
من08h00إلى18h00
السبت
مغلق
الأحَد
مغلق
⭐
التقييمات
يرجى الدخول كزبون لإعطاء رأيكم
💬
لا توجد تقييمات في الوقت الحالي.
كونوا أول من يشارك تجربته مع هذا المحترف.