إتقان الذكاء الاصطناعي الوكيل باستخدام أطر عمل متعددة الوكلاء مثل LangGraph و CrewAI و BeeAI و AG2 (AutoGen).
ما ستتعلمه
- قم بتطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي الوكيلة التي تدمج الأدوات، وتدعم الاستدلال، وتحسن الأداء من خلال التأمل.
- صمم وكلاء الذكاء الاصطناعي باستخدام LangGraph من خلال مبادئ تصميم الذكاء الاصطناعي الوكيل مثل الذاكرة والتكرار وRAG وأنماط سير العمل
- قم بتنظيم أنظمة متعددة العوامل باستخدام CrewAI للتعاون والتنسيق وسير العمل
- قم ببناء مساعدين ذكاء اصطناعي تفاعليين قائمين على المحادثة باستخدام BeeAI و AG2؛ قارن أطر عمل الذكاء الاصطناعي من حيث قابلية تطبيقها في حالات الاستخدام الواقعية
المهارات التي ستكتسبها
- الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي (AI/ML)
- التحليلات
- طلب الالتحاق ببرنامج الماجستير في القانون
- نمذجة اللغة الكبيرة
- تصور البيانات
- استدعاء الأدوات
- تطوير التطبيقات
الأدوات التي ستتعلمها
- لانغ تشين
- سير العمل الآلي
- الذكاء الاصطناعي التوليدي
- لانغغراف
- سير عمل الذكاء الاصطناعي
- تنسيق الذكاء الاصطناعي
- هندسة سريعة
عزز خبرتك في مجال تخصصك
- تعلم المهارات المطلوبة من خبراء الجامعات والصناعة
- أتقن موضوعًا أو أداة من خلال مشاريع عملية
- تطوير فهم عميق للمفاهيم الأساسية
- احصل على شهادة مهنية من شركة IBM
التخصص – سلسلة من 3 دورات
هل أنت مستعد لبناء الجيل القادم من تطبيقات الذكاء الاصطناعي؟ يزودك هذا التخصص من خبراء IBM بالمهارات اللازمة لتطوير أنظمة الذكاء الاصطناعي الوكيلة باستخدام أطر العمل الحديثة وأنماط سير العمل.
ستبدأ باستخدام LangGraph ، لإنشاء وكلاء يدعمون الذاكرة والتكرار والمنطق الشرطي والتوليد المعزز بالاسترجاع ( Agentic RAG ).
بعد ذلك، ستتعرف على وكلاء التطوير الذاتي الذين يستخدمون التفكير والتحليل المنطقي، وستصمم أنظمة متعددة الوكلاء تتعاون من خلال التنسيق. مع CrewAI ، ستتعلم كيفية هيكلة الوكلاء والمهام والأدوات في سير عمل معياري لحل مشاكل واقعية.
وأخيرًا، ستوسع نطاق أدواتك باستخدام أطر عمل مثل AG2 (AutoGen) و BeeAI ، وتطبيقها على حالات مثل الإجابة على الأسئلة، والتلخيص، والتطبيقات القائمة على المحادثة. كما ستدرس أنماط التصميم مثل التسلسل والتوجيه لجعل الأنظمة قابلة للتوسع وموثوقة.
ستطبق المفاهيم التي تعلمتها باستخدام المختبرات العملية لبناء أنظمة وكلاء مدعومة بنماذج التعلم الآلي مثل OpenAI GPT و Meta Llama و IBM Granite .
بنهاية هذا البرنامج، ستكون قادرًا على مقارنة الأطر البرمجية، وتطبيق أنماط تصميم الذكاء الاصطناعي ، وتنفيذ التنسيق ، وبناء أنظمة ذكاء اصطناعي تدعم التعاون بين عدة وكلاء وسير العمل المتقدم . هذه هي المهارات المطلوبة بشدة والتي يبحث عنها أصحاب العمل في مطوري البرمجيات، ومهندسي تعلم الآلة، وعلماء البيانات، ومهندسي الذكاء الاصطناعي العام.
مشروع التعلم التطبيقي
في هذا التخصص، ستُكمل تدريبات عملية تُساعدك على تصميم سير عمل الوكلاء، وتكوين أنظمة متعددة الوكلاء، ودمج الأدوات في تطبيقات مُهيكلة. يُتاح لك الوصول إلى بيئات المختبرات السحابية مجانًا. في نهاية البرنامج، ستكون قد أنشأت نماذج أولية فعّالة باستخدام LangGraph وCrewAI وBeeAI وAG2 (AutoGen) لمواجهة تحديات واقعية في مهام التعاون والمحادثات.
بعض الأمثلة على المختبرات والمشاريع هي:
- قم ببناء مساعد الرياضيات AI باستخدام LangChain
- تحليل البيانات المدعوم بالذكاء الاصطناعي باستخدام LCEL
- أنشئ وكلاء تفاعليين لإدارة التعلم باستخدام الأدوات
- بناء وكيل انعكاس باستخدام LangGraph
- بناء وكيل انعكاسي مع دمج المعرفة الخارجية
- رد الفعل: بناء عملاء يفكرون قبل التصرف
- DocChat: بناء نظام RAG متعدد الوكلاء
- تطبيق نظام CrewBase وهيكلة الطاقم
- أنشئ مخططًا منظمًا للوجبات والبقالة باستخدام CrewAI
- بناء أنظمة الذكاء الاصطناعي الوكيلة باستخدام BeeAI
- قم بإنشاء روبوت محادثة متعدد الوكلاء باستخدام AG2 (AutoGen) للرعاية الصحية