الانتقال إلى المحتوى الرئيسي

ChatGPT Prompt Engineering for Developers

دورة قصيرة وعملية حول أفضل ممارسات هندسة الأوامر وبناء تطبيقات مدعومة بالنماذج اللغوية الكبيرة باستخدام واجهة برمجة تطبيقات OpenAI.

حول الدورة

دورة "هندسة الأوامر باستخدام ChatGPT للمطورين" هي دورة قصيرة ومناسبة للمبتدئين، أنشأتها DeepLearning.AI بالتعاون مع OpenAI. يقدمها كل من عيسى فولفورد وأندرو إن جي، وتستعرض تقنيات هندسة الأوامر العملية لتطوير التطبيقات، وتوضح كيفية استخدام النماذج اللغوية الكبيرة في التلخيص، والاستنتاج، وتحويل النصوص، والتوسيع، وتطوير روبوتات الدردشة. تتضمن الدورة أمثلة تفاعلية وتدريباً عملياً باستخدام واجهة برمجة تطبيقات OpenAI.

عرض الدورة التدريبية على موقع المزود

يفتح موقعاً خارجياً في علامة تبويب جديدة.

نتائج التعلم

  • فهم المبادئ الأساسية لهندسة الأوامر لتطوير التطبيقات
  • كتابة أوامر أكثر وضوحاً وفعالية
  • تكرار الأوامر بشكل منهجي
  • استخدام النماذج اللغوية الكبيرة لتلخيص النصوص
  • استخدام النماذج اللغوية الكبيرة للتصنيف واستخراج المعلومات
  • تحويل النصوص من خلال سير عمل الترجمة والتحرير
  • توسيع المدخلات القصيرة إلى محتوى أطول
  • بناء روبوت دردشة مخصص بسيط باستخدام واجهة برمجة تطبيقات النماذج اللغوية الكبيرة

المهارات المشمولة

هندسة الأوامر, النماذج اللغوية الكبيرة, واجهة برمجة تطبيقات OpenAI, تطوير تطبيقات النماذج اللغوية الكبيرة, تلخيص النصوص, تصنيف النصوص, استخراج المعلومات, تحويل النصوص, توسيع المحتوى, تطوير روبوتات الدردشة, تكرار الأوامر

المنهج

  • مقدمة

    تقدم الدورة، والنماذج اللغوية الكبيرة، ودور هندسة الأوامر في تطوير التطبيقات.

  • المبادئ التوجيهية

    تغطي المبادئ الأساسية وأفضل الممارسات لكتابة أوامر فعالة.

  • تطوير الأوامر التكراري

    توضح كيفية تحسين الأوامر بشكل منهجي من خلال الاختبار والتقييم والتنقيح.

  • التلخيص

    استخدام النماذج اللغوية الكبيرة لتلخيص النصوص الطويلة إلى مخرجات موجزة.

  • الاستنتاج

    تغطي مهام مثل تصنيف المشاعر، وتحديد الموضوع، واستخراج المعلومات.

  • التحويل

    تطبيق النماذج اللغوية الكبيرة في الترجمة، وإعادة الصياغة، وتصحيح الإملاء، وتصحيح القواعد، والتحويلات ذات الصلة.

  • التوسيع

    توضح كيفية توسيع الأوامر القصيرة إلى استجابات أطول مثل رسائل البريد الإلكتروني.

  • روبوت الدردشة

    توضح كيفية دمج الأوامر الحوارية واستدعاءات واجهة برمجة التطبيقات لبناء روبوت دردشة مخصص.

  • الخاتمة

    مراجعة تقنيات هندسة الأوامر الرئيسية وأنماط التطوير التي تمت تغطيتها في الدورة.

المتطلبات السابقة

  • يُوصى بمعرفة أساسية بلغة بايثون
  • لا تتطلب معرفة متقدمة في تعلم الآلة

الجمهور المستهدف

المطورون, مهندسو الأوامر, مهندسو البرمجيات, مبتدئو الذكاء الاصطناعي ذوو المعرفة الأساسية ببايثون, ممارسو تعلم الآلة, المحترفون الذين يبنون تطبيقات مدعومة بالنماذج اللغوية الكبيرة

الأفضل لـ

  • المطورون الذين يتعلمون هندسة الأوامر العملية
  • المتعلمون الذين يتبعون مسار تعلم مطور الذكاء الاصطناعي
  • المتعلمون الذين يتبعون مسار تعلم مهندس الأوامر
  • المطورون الذين يجربون واجهات برمجة تطبيقات النماذج اللغوية الكبيرة
  • المحترفون الذين يرغبون في ممارسة عملية لهندسة الأوامر

المزايا

  • قصيرة ومركزة للغاية
  • يقدمها مدربون من DeepLearning.AI وOpenAI
  • أمثلة برمجية عملية
  • تغطي العديد من أنماط تطبيقات النماذج اللغوية الكبيرة الشائعة
  • تتضمن تكراراً منهجياً للأوامر
  • مناسبة للمبتدئين ذوي المعرفة الأساسية ببايثون

العيوب

  • تتطلب بعض الإلمام الأساسي ببايثون للأمثلة البرمجية
  • تركز على أنماط التطبيقات التمهيدية بدلاً من هندسة النماذج اللغوية الكبيرة المتقدمة
  • لا توفر تغطية عميقة للنشر في بيئة الإنتاج، أو البنية التحتية للتقييم، أو أنظمة الوكلاء المتقدمة

معلومات الدورة

المزوّد:
DeepLearning.AI
المدرّس:
Isa Fulford and Andrew Ng
المدة:
1 hour 30 minutes
المستوى:
مبتدئ
اللغة:
English

الشهادة وطريقة التقديم

شهادة متاحة

الصيغة: Online, Self-paced, Video lessons, Interactive code examples

أدوات يمكنك استخدامها مع هذه الدورة

مسارات تعلم ذات صلة

مسار تعلم خبير أتمتة الذكاء الاصطناعي

مسار تعلم عملي للمحترفين الذين يرغبون في أتمتة العمليات المتكررة ودمج الذكاء الاصطناعي في سير عمل الأعمال. يغطي المسار تحليل سير العمل، ومنصات الأتمتة، والمعالجة بمساعدة الذكاء الاصطناعي، والبيانات المهيكلة، والتحقق، ومعالجة الأخطاء، والمراقبة، والتوثيق، ومشاريع المحفظة.

مسار تعلم مطور الذكاء الاصطناعي

مسار تعلم منظم لمطوري الذكاء الاصطناعي الطموحين الذين يرغبون في فهم أنظمة الذكاء الاصطناعي الحديثة وبناء تطبيقات مفيدة مدعومة بالذكاء الاصطناعي. يجمع المسار بين المفاهيم الأساسية، وأدوات الذكاء الاصطناعي العملية، وسير عمل البرمجة، والمشاريع الموجهة، ومعالم التطوير.

مسار تعلم هندسة الأوامر (Prompt Engineering)

مسار تعلم عملي لتطوير مهارات هندسة الأوامر عبر مساعدي الذكاء الاصطناعي الحديثين وسير العمل. يغطي المسار هيكل الأمر، وتصميم السياق، ومقارنة النماذج، وقيود المخرجات، والتقييم، وسير عمل البحث، والتكرار، والمشاريع العملية.

مصطلحات ذات صلة