إذا كنت مطور برمجيات تقليدياً تتساءل كيف تنتقل إلى الذكاء الاصطناعي، فأنت بالفعل متقدم على المنحنى. مهاراتك في البرمجة تمنحك ميزة كبيرة.
ما تعرفه بالفعل وينتقل معك
حل المشكلات: تقسيم المشكلات المعقدة إلى أجزاء يمكن إدارتها.
تصميم الأنظمة: بناء أنظمة قابلة للتوسع والصيانة.
التحكم بالإصدارات: Git و CI/CD وسير عمل النشر.
تصميم API: إنشاء واستهلاك واجهات برمجة التطبيقات.
ما تحتاج لتعلمه
هندسة الم prompts: حتى للمطورين، معرفة كيفية التواصل مع الذكاء الاصطناعي أمر بالغ الأهمية.
قواعد البيانات المتجهة: نوع جديد من قواعد البيانات قد لا تكون عملت معه من قبل.
واجهات برمجة تطبيقات نماذج اللغة الكبيرة: OpenAI و Anthropic وواجهات النماذج مفتوحة المصدر.
التقييم: كيفية قياس جودة نظام الذكاء الاصطناعي.
بناء أول ميزة ذكاء اصطناعي لك
ابدأ ببساطة: أضف ميزة ذكاء اصطناعي إلى تطبيق موجود. تحسين بحث باستخدام التضمينات، نقطة نهاية لتلخيص المحتوى، أو توصية مدعومة بالذكاء الاصطناعي.
الأخطاء الشائعة
الإفراط في الهندسة: لست بحاجة للضبط الدقيق لكل مشكلة. ابدأ بالم prompts، ثم RAG، ثم الضبط الدقيق فقط إذا لزم الأمر.
تجاهل التكاليف: استدعاءات واجهة برمجة تطبيقات نماذج اللغة الكبيرة تتراكم. طبق التخزين المؤقت وتحديد المعدل من اليوم الأول.
تخطي التقييم: قس ما إذا كانت ميزة الذكاء الاصطناعي لديك تحسن تجربة المستخدم فعلاً.
مسار التعلم
- خذ برنامج هندسة الم prompts من 212AY (3 أسابيع)
- ابنِ تطبيق RAG
- انشر ميزة ذكاء اصطناعي في الإنتاج
- استكشف الوكلاء والأتمتة
خلفيتك في هندسة البرمجيات هي ميزة هائلة. مع تدريب مركّز على الذكاء الاصطناعي، يمكنك الانتقال إلى تطوير الذكاء الاصطناعي أسرع مما تعتقد.