النماذج اللغوية الكبيرة

تعلم تدريب وتخصيص النماذج اللغوية

4.7(65)3 ساعة و18 دقيقة19 درس1 قسم

ماذا ستتعلم؟

  • فهم تطور النماذج اللغوية
  • تعلم آلية الـ Tokenization
  • استيعاب معماريات الـ Transformers
  • التعرف على نماذج مثل BERT
  • إتقان مبادئ Prompt Engineering
  • تطبيق النماذج في تطوير التطبيقات الذكية

عن الدورة

كورس النماذج اللغوية الكبيرة LLMs هو دليلك الشامل لفهم وتطبيق أحدث تقنيات الذكاء الاصطناعي اللغوي. تتعلم من خلاله كيف تعمل النماذج العملاقة خلف الكواليس، وما دور الـ Transformers وطرق تخصيص النماذج باستخدام تقنيات مثل Fine-Tuning و LoRA، لتطوير تطبيقات ذكية تفهم اللغة وتتعامل معها بذكاء يفوق التوقعات.

نتائج متوقعة من الدورة

  • فهم شامل لطرق تدريب وتخصيص النماذج اللغوية الكبيرة.
  • القدرة على استخدام منصة Hugging Face في التعامل مع الـ LLMs.
  • إتقان تقنيات PEFT و LoRA لتخصيص النماذج بكفاءة عالية.
  • التمكن من بناء تطبيقات ذكية لتحليل النصوص وتلخيص المحتوى.

محتوى الدورة

1

النماذج اللغوية الكبيرة LLMs

19 درس
  1. مقدمة الكورس3:51
  2. ما قبل عصر الـ Transformers7:02
  3. أساسيات الـ Tokenization4:34
  4. معمارية الـ Transformers- الجزء الأول8:02
  5. معمارية الـ Transformers - الجزء الثاني5:07
  6. معمارية الـ Transformers - الجزء الثالث: آلية الـ Multi-Head Attention4:54
  7. معمارية الـ Transformers - الجزء الرابع9:43
  8. الأنماط المعمارية المختلفة للـ Transformers10:02
  9. الـ Prompts والـ Prompt Engineering6:45
  10. نموذج BERT وتطبيقاته17:37
  11. الـ Configuration Parameters في ال LLMs7:52
  12. منصة Hugging Face - الجزء الأول15:17
  13. منصة Hugging Face - الجزء الثاني13:41
  14. منصة Hugging Face - الجزء الثالث15:15
  15. مشروع تطبيقي: تلخيص محتوى YouTube باستخدام Transformers - الجزء الأول20:16
  16. مشروع تطبيقي: تلخيص محتوى YouTube باستخدام Transformers - الجزء الثاني15:41
  17. مقدمة في الـ Fine-Tuning15:17
  18. تقنيات الـ PEFT (Parameter-Efficient Fine-Tuning)7:42
  19. تقنية الـ LoRA (Low-Rank Adaptation)9:30

المحاضر

م/زياد أحمد

م/زياد أحمد

مهندس وعالم بيانات متخصص في نماذج اللغة الضخمة. أخصائي في معالجة اللغة الطبيعية والأتمتة وتحليل البيانات.
1,267 متعلم3 دورة