Foundations of Generative AI

نتائج التعلم

• وصف السياق التاريخي والتقني الذي أدى إلى أنظمة الذكاء الاصطناعي التوليدي الحديثة
• شرح دور الرموز والمحولات في النماذج التوليدية على المستوى المفاهيمي
• ربط مفاهيم تطوير النماذج بالتقييم والاستخدام المسؤول للذكاء الاصطناعي التوليدي

المهارات المشمولة

الذكاء الاصطناعي التوليدي, الرموز, المحولات, تطوير النماذج, الذكاء الاصطناعي المسؤول

المنهج

• أسس الذكاء التوليدي وتاريخه

  يضع الأنظمة التوليدية الحالية في سياقها التاريخي ويبني المفردات اللازمة للمفاهيم التقنية اللاحقة.

• الرموز والمحولات وتطوير النماذج

  يشرح الأسس الميكانيكية المسجلة ويربط الرموز والمحولات بالعملية الأشمل لتطوير النماذج التوليدية.

• التفسير المسؤول والخطوات التالية

  يربط الفهم التقني بالاستخدام المسؤول ويحدد ما يلزم لاحقاً من دراسة أعمق في البرمجة أو الرياضيات.

المتطلبات السابقة

• لا توجد متطلبات إلزامية؛ ويوصي السجل بأساسيات علوم الحاسوب والبرمجة والتفاضل.

الجمهور المستهدف

المبتدئون الذين يريدون تفسيراً مفاهيمياً لعمل الذكاء الاصطناعي التوليدي, الطلاب المستعدون لدراسة تقنية لاحقة في الذكاء الاصطناعي أو علوم الحاسوب

الأفضل لـ

• اخترها عندما تكون الرموز والمحولات وتطوير النماذج أهم من نصائح تعليمات العمل.
• تناسب من يريد أساساً أكاديمياً قبل تدريب يركز على التنفيذ.

معلومات الدورة

المزوّد:

Georgia Institute of Technology

المدة:

3 weeks (2 hours per week)

المستوى:

مبتدئ

اللغة:

English

الشهادة وطريقة التقديم

شهادة متاحة

الصيغة: Online, Self-paced