الدروس

اكتشف كيفية عمل LLMs، بدءًا من بنية المحولات وحتى القدرات الناشئة والقيود الواقعية.

أتقن تقنيات المطالبة المتقدمة بدءًا من الصفر وحتى شجرة الأفكار، وتعلم كيفية إنشاء قوالب مطالبة آمنة وقابلة لإعادة الاستخدام.

افهم بنيات التعلم العميق الثلاثة الرئيسية ولماذا سيطرت المحولات على الذكاء الاصطناعي الحديث.

تعرف على وقت وكيفية تحسين النماذج أو استخدام الجيل المعزز للاسترجاع لإنشاء تطبيقات الذكاء الاصطناعي الخاصة بالمجال.

اكتشف كيف يقوم وكلاء الذكاء الاصطناعي بالمراقبة والتفكير والتصرف - ولماذا يشكل التعاون بين الوكلاء مستقبل الذكاء الاصطناعي.

الغوص العميق في الاهتمام الذاتي، والاهتمام متعدد الرؤوس، والتشفير الموضعي، وبنية المحولات التي تدعم كل نموذج لغة كبير حديث.

استكشف قوانين التوسع التجريبية التي تحكم أداء النماذج، واستراتيجيات التدريب المثلى من حيث الحوسبة، وهندسة الأنظمة الموزعة وراء تدريب نماذج الطليعة.

فهم كيفية تحويل نماذج اللغة الخام إلى مساعدين مفيدين وغير ضارين من خلال الضبط الدقيق الخاضع للإشراف، ونمذجة المكافآت، والتعلم المعزز من ردود الفعل البشرية.

تعرف على كيفية قيام وكلاء الذكاء الاصطناعي بالمراقبة والتفكير والتصرف بشكل مستقل باستخدام استخدام الأدوات والذاكرة واستراتيجيات التخطيط والبنيات متعددة الوكلاء لمهام العالم الحقيقي المعقدة.

استكشف سطح الهجوم لأنظمة الذكاء الاصطناعي الحديثة - بدءًا من عمليات كسر الحماية والحقن الفوري وحتى أمثلة الخصومة وتسميم البيانات - وتعرف على استراتيجيات الدفاع التي تحميها.

استرجاع التصميم الذي يعمل على تحسين الإجابات بدلاً من إخفاء البيانات الضعيفة خلف نموذج موثوق.

انتقل من العروض التوضيحية المثيرة للإعجاب إلى الوكلاء المحدودين والقابلين للملاحظة الذين يستخدمون الأدوات بأمان.

اجعل الجودة والسلامة ووقت الاستجابة والتكلفة قابلة للقياس قبل أن تصل ميزة الذكاء الاصطناعي إلى المستخدمين.