حقيبتك الأفضل عربيا في تطوير المحتوي التدريبي
حقيبتك الشريك الأول لك فى تطوير المحتوى التدريبي فى الوطن العربي.

مميزات الحقيبة

دليل المدرب
مذكرة المتدرب
الأنشطة
نسخة العرض
فيديوهات
الملف التعريفي
تحديث سنة 2024

حقيبة تدريبية دورة مقدمة مبنية على بايثون للنماذج اللغوية الكبيرة

تعلم كيفية إنشاء مساعد افتراضي لقراءة المستندات الخاصة بك باستخدام نماذج نماذج اللغة (LLMs). سوف يوفر لك هذه الحقائب التدريبية تعليمات خطوة بخطوة وتمارين عملية لمساعدتك على فهم وتنفيذ نماذج اللغة لتحليل واستخراج المستندات. قم بتحسين أنظمة إدارة المستندات الخاصة بك وزيادة الإنتاجية باستخدام هذه الحقيبة التدريبية الشاملة.

مراجعة
English - العربية
محاضرات تفاعلية

مميزات الحقيبة

مذكرة المتدرب
دليل المدرب
الأنشطة
نسخة العرض
فيديوهات
الملف التعريفي
هل أنت مدرب يبحث عن تحسين مهارات التدريس في مجال نماذج اللغة الكبيرة؟ لا تبحث بعيداً! حقائب تدريبنا الأساسية المبنية على لغة Python لدورة مقدمة لنماذج اللغة الكبيرة مصممة خصيصًا للمدربين مثلك. تغطي هذه الحقائب التدريبية الشاملة جميع المفاهيم والتقنيات الأساسية المتعلقة بنماذج اللغة الكبيرة. سواء كنت مدرباً ذا خبرة أو مبتدئاً، ستزودك هذه الحقائب بأفكار وموارد قيمة لنقل المعرفة الخاصة بك بفاعلية. تشمل الحقائب التدريبية منهجاً مفصلاً يبدأ بمقدمة إلى أساسيات نماذج اللغة وأهمية النماذج اللغوية الكبيرة في مختلف الصناعات. ثم يتقدم لاستكشاف بنية النماذج، ومبادئ عملها، وتطبيقات النماذج الشهيرة مثل GPT-3 وBERT ونماذج المحول. تتضمن الحقائب التدريبية أيضًا تمارين عملية وأمثلة تطبيقية باستخدام لغة Python، وهي لغة البرمجة الشائعة في تحليل البيانات ومعالجة اللغة الطبيعية. ستزودك بالمهارات اللازمة لتعليم المتعلمين كيفية بناء وتدريب وتعديل نماذج اللغة الخاصة بهم. بالإضافة إلى ذلك، توفر الحقائب التدريبية أمثلة عملية وحالات استخدام من العالم الحقيقي تساعد المدربين على ربط المعرفة النظرية بالتطبيقات العملية. كما تقدم نصائح وتقنيات لمعالجة المشاكل والتحديات الشائعة التي قد تنشأ أثناء التدريب. مع هذه الحقائب التدريبية، يمكنك إنشاء جلسات تدريب مشوقة وتفاعلية تتناسب مع احتياجات المتعلمين المتنوعين. ستكتسب الثقة والخبرة لتوجيه المتدربين عبر تفاصيل نماذج اللغة الكبيرة وتمكينهم من تطبيق المعرفة الجديدة في مجالاتهم المحددة. لا تفوت هذه الفرصة لرفع مهاراتك التدريبية وأن تصبح مدربًا ماهرًا في مجال نماذج اللغة الكبيرة. اشتري حقائب تدريبنا المبنية على لغة Python لمقدمة نماذج اللغة الكبيرة اليوم واجعل جلسات التدريب الخاصة بك تحقق النجاح الكبير.
مقدمة عن نماذج اللغة
تعريف وأهمية نماذج اللغة
أنواع مختلفة من نماذج اللغة
نظرة عامة على النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) وأهميتها
فهم الخريجات القانون الدولي الماجستير
توضيح كيفية عمل LLMs
الهندسات المعمول بها عادة لآليات التعلم العميق
تقنيات التدريب للدارسين في مجال الماجستير في القانون LLMs
إعداد البيانات لتدريب LLM
اختيار ومعالجة مجموعة البيانات
تشريع الرموز وتنظيف البيانات
تقنيات تعزيز البيانات
التدريب على الماجستير في القانون (LLMs)
اختيار معاملات تكييف مناسبة
استراتيجيات التدريب لحاملي شهادة الماجستير في القانون (LLMs)
مراقبة وتقييم أثناء التدريب.
عملية ضبط الروبوتات اللغوية المعتمدة على الشبكات التعلم العميق
أهمية ضبط نماذج اللغة الطويلة
طرق مختلفة لضبط الدقة
نقل المعرفة باستخدام LLMs
تقييم LLMs
المقاييس المستخدمة لتقييم أداء LLM
مقارنة التمارين المكثفة مناهج الماجستير في القانون مقابل نماذج الأساسية
القيود والتحديات في تقييم الماجستير في القانون التجاري والقانون المدني
تطبيقات الـ LLM في معالجة اللغة الطبيعية (NLP)
معالجة اللغة الطبيعية (NLP) المهام المدعومة بواسطة نماذج اللغة العصبية اللغوية
أمثلة على تطبيقات الماجستير في القانون LLM في توليد النصوص، تحليل المشاعر، الترجمة الآلية، إلخ.
أمثلة على تطبيقات LLM في توليد النصوص، تحليل المشاعر، ترجمة الآلة، وما إلى ذلك.
أفضل الممارسات لاستخدام LLM (تعهد اللغة الوسيطة)
إرشادات لاستخدام الماجستير في القانون بشكل فعال
التعامل مع التحيزات والقيود في موديلات اللغة طويلة الذاكرة
الاعتبارات الأخلاقية عند استخدام الآلات اللغوية الخاصة (LLMs)
الاتجاهات المستقبلية في بحث الدراسات العليا في القانون (LLM)
الاتجاهات الحالية والتطورات في أبحاث الرسالة الماجستير في القانون
المجالات المحتملة للتحسين لطلاب الدراسات العليا في القانون
التحديات والفرص في مجال التخصصات القانونية الماجستير المتخصصة.

™IMAS

ضمن مفاهيم تصميم الأنظمة المنهجية في التدريب، تأتي مصفوفة IMAS كأداة من أدوات صناعة التدريب المعاصرة، والتي تتعامل مع آلية تجميع عناصر الحقيبة التدريبية في شكل متكامل ومتماسك لضمان توافق هذه العناصر مع تحقيق أهداف التدريب ورفع كفاءة الأداء مشارك ومدرب ومنظم. إنه يمكّن المطور من تطوير سيناريو تدريب احترافي مدروس جيدًا وإدارة وقت الجلسة التدريبية. يمكن للجلسة معالجة أي موضوع.

المؤسسة العامة للتدريب التقني والمهني

صممت منهجية خاصة بالجودة الداخلية في الوحدات التدريبية التابعة لها، حيث تشمل على خمسة معايير رئيسية، تتضمن الإدارة والقيادة، والمدربين، والخدمات المقدمة للمتدربين، والمناهج، وبيئة التدريب، وذلك بهدف تطوير جودة التدريب المقدم في المنشآت التدريبية لمواكبة حاجة سوق العمل المحلي.

™ISID

يعد أول برنامج من نوعه في تقييم وتصنيف الحقائب التدريبية ويهدف إلى أن يكون مرجعاً مهماً للشركات والمؤسسات لضمان جودة التدريب المقدم لكوادرها من أجل تطوير الأداء وتطويره وتحسينه. إن جعل هذه المعايير دولية ليس فقط لأنها منتشرة في أكثر من قارة واحدة ومئات البلدان والمنظمات، ولكن أيضًا لأنها متوافقة مع العديد. تقنيات أسترالية ويابانية وكندية وأمريكية.

كيف يمكنني تحليل بيانات JSON؟
معظم لغات البرمجة تأتي مع وظائف مدمجة أو مكتبات لتحليل JSON. هذه الأدوات تتيح لك تحويل بيانات JSON إلى هياكل البيانات الأصلية، مثل الصفوف والقواميس، مما يجعل من السهل التلاعب بالبيانات والوصول إليها.
معظم لغات البرمجة تأتي مع وظائف مدمجة أو مكتبات لتحليل JSON. هذه الأدوات تتيح لك تحويل بيانات JSON إلى هياكل البيانات الأصلية، مثل الصفوف والقواميس، مما يجعل من السهل التلاعب بالبيانات والوصول إليها.
ما هو نموذج اللغة الكبير؟
النموذج اللغوي الكبير (LLM) هو نوع من نماذج الذكاء الاصطناعي التي تستخدم تقنيات التعلم العميق لتوليد نصوص تشبه البشر بناءً على الإدخال المعطى. تم تدريب هذه النماذج على كميات ضخمة من البيانات النصية ويمكنها توليد إخراج متماسك وذات سياق مناسب.
النموذج اللغوي الكبير (LLM) هو نوع من نماذج الذكاء الاصطناعي التي تستخدم تقنيات التعلم العميق لتوليد نصوص تشبه البشر بناءً على الإدخال المعطى. تم تدريب هذه النماذج على كميات ضخمة من البيانات النصية ويمكنها توليد إخراج متماسك وذات سياق مناسب.
ما هو هدف هذه الحقائب التدريبية؟
الغرض من هذه الحقائب التدريبية هو تقديم مقدمة شاملة لنماذج اللغة الكبيرة (LLMs) المبنية على لغة Python، بما في ذلك كيفية تدريبها واستخدامها بشكل فعال. يغطي هذه الحقائب أساسيات LLMs وتطبيقاتها، بالإضافة إلى أمثلة عملية تطبيقية باستخدام برمجة Python.
الغرض من هذه الحقائب التدريبية هو تقديم مقدمة شاملة لنماذج اللغة الكبيرة (LLMs) المبنية على لغة Python، بما في ذلك كيفية تدريبها واستخدامها بشكل فعال. يغطي هذه الحقائب أساسيات LLMs وتطبيقاتها، بالإضافة إلى أمثلة عملية تطبيقية باستخدام برمجة Python.
. هل يُعَد الاطلاع السابق على لغة البايثون ضروريًا للاستفادة من محتوى التدريب هذا؟
نعم ، يُوصى بفهم أساسي لبرمجة Python للاستفادة القصوى من هذا المصدر التدريبي. يفترض هذا المصدر التدريبي بعض المعرفة المسبقة ببناء الجملة في Python ومفاهيم البرمجة.
نعم ، يُوصى بفهم أساسي لبرمجة Python للاستفادة القصوى من هذا المصدر التدريبي. يفترض هذا المصدر التدريبي بعض المعرفة المسبقة ببناء الجملة في Python ومفاهيم البرمجة.
. ما هي المواضيع التي يتم تغطيتها في هذه الحقائب التدريبية؟
هذه الحقيبة التدريبية تغطي مجموعة واسعة من المواضيع المتعلقة بنماذج اللغة الكبيرة (LLMs)، بما في ذلك مقدمة في الLLMs، بنيتها المعمارية، النماذج المُدربة مُسبقاً المتاحة، تقنيات تحسين الأداء المعروفة، وحالات الاستخدام العملية. كما يوفر هذه الحقيبة تمارين برمجية تطبيقية باستخدام لغة البرمجة بايثون وأمثلة لتعزيز المفاهيم المتعلمة.
هذه الحقيبة التدريبية تغطي مجموعة واسعة من المواضيع المتعلقة بنماذج اللغة الكبيرة (LLMs)، بما في ذلك مقدمة في الLLMs، بنيتها المعمارية، النماذج المُدربة مُسبقاً المتاحة، تقنيات تحسين الأداء المعروفة، وحالات الاستخدام العملية. كما يوفر هذه الحقيبة تمارين برمجية تطبيقية باستخدام لغة البرمجة بايثون وأمثلة لتعزيز المفاهيم المتعلمة.

3 مراجعات لـ حقيبة تدريبية دورة مقدمة مبنية على بايثون للنماذج اللغوية الكبيرة

  1. Mohammed Nasser Al-Faisal

    الحقيبة التدريبية كانت ممتازة

  2. Youssef Salem Al-Yamani

    الحقيبة التدريبية غنية بالمعلومات والمادة قُدمت بشكل ممتاز سأعود لمراجعة هذه المادة مجددًا.

  3. Yasser Sultan

    استفدت كثيرًا من محتوى الحقيبة التدريبية وتنظيم الوقت لعرض المادة كان رائعًا

يسمح فقط للزبائن مسجلي الدخول الذين قاموا بشراء هذا المنتج ترك مراجعة.

هل أنت مدرب يبحث عن تحسين مهارات التدريس في مجال نماذج اللغة الكبيرة؟ لا تبحث بعيداً! حقائب تدريبنا الأساسية المبنية على لغة Python لدورة مقدمة لنماذج اللغة الكبيرة مصممة خصيصًا للمدربين مثلك. تغطي هذه الحقائب التدريبية الشاملة جميع المفاهيم والتقنيات الأساسية المتعلقة بنماذج اللغة الكبيرة. سواء كنت مدرباً ذا خبرة أو مبتدئاً، ستزودك هذه الحقائب بأفكار وموارد قيمة لنقل المعرفة الخاصة بك بفاعلية. تشمل الحقائب التدريبية منهجاً مفصلاً يبدأ بمقدمة إلى أساسيات نماذج اللغة وأهمية النماذج اللغوية الكبيرة في مختلف الصناعات. ثم يتقدم لاستكشاف بنية النماذج، ومبادئ عملها، وتطبيقات النماذج الشهيرة مثل GPT-3 وBERT ونماذج المحول. تتضمن الحقائب التدريبية أيضًا تمارين عملية وأمثلة تطبيقية باستخدام لغة Python، وهي لغة البرمجة الشائعة في تحليل البيانات ومعالجة اللغة الطبيعية. ستزودك بالمهارات اللازمة لتعليم المتعلمين كيفية بناء وتدريب وتعديل نماذج اللغة الخاصة بهم. بالإضافة إلى ذلك، توفر الحقائب التدريبية أمثلة عملية وحالات استخدام من العالم الحقيقي تساعد المدربين على ربط المعرفة النظرية بالتطبيقات العملية. كما تقدم نصائح وتقنيات لمعالجة المشاكل والتحديات الشائعة التي قد تنشأ أثناء التدريب. مع هذه الحقائب التدريبية، يمكنك إنشاء جلسات تدريب مشوقة وتفاعلية تتناسب مع احتياجات المتعلمين المتنوعين. ستكتسب الثقة والخبرة لتوجيه المتدربين عبر تفاصيل نماذج اللغة الكبيرة وتمكينهم من تطبيق المعرفة الجديدة في مجالاتهم المحددة. لا تفوت هذه الفرصة لرفع مهاراتك التدريبية وأن تصبح مدربًا ماهرًا في مجال نماذج اللغة الكبيرة. اشتري حقائب تدريبنا المبنية على لغة Python لمقدمة نماذج اللغة الكبيرة اليوم واجعل جلسات التدريب الخاصة بك تحقق النجاح الكبير.
مقدمة عن نماذج اللغة
تعريف وأهمية نماذج اللغة
أنواع مختلفة من نماذج اللغة
نظرة عامة على النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) وأهميتها
فهم الخريجات القانون الدولي الماجستير
توضيح كيفية عمل LLMs
الهندسات المعمول بها عادة لآليات التعلم العميق
تقنيات التدريب للدارسين في مجال الماجستير في القانون LLMs
إعداد البيانات لتدريب LLM
اختيار ومعالجة مجموعة البيانات
تشريع الرموز وتنظيف البيانات
تقنيات تعزيز البيانات
التدريب على الماجستير في القانون (LLMs)
اختيار معاملات تكييف مناسبة
استراتيجيات التدريب لحاملي شهادة الماجستير في القانون (LLMs)
مراقبة وتقييم أثناء التدريب.
عملية ضبط الروبوتات اللغوية المعتمدة على الشبكات التعلم العميق
أهمية ضبط نماذج اللغة الطويلة
طرق مختلفة لضبط الدقة
نقل المعرفة باستخدام LLMs
تقييم LLMs
المقاييس المستخدمة لتقييم أداء LLM
مقارنة التمارين المكثفة مناهج الماجستير في القانون مقابل نماذج الأساسية
القيود والتحديات في تقييم الماجستير في القانون التجاري والقانون المدني
تطبيقات الـ LLM في معالجة اللغة الطبيعية (NLP)
معالجة اللغة الطبيعية (NLP) المهام المدعومة بواسطة نماذج اللغة العصبية اللغوية
أمثلة على تطبيقات الماجستير في القانون LLM في توليد النصوص، تحليل المشاعر، الترجمة الآلية، إلخ.
أمثلة على تطبيقات LLM في توليد النصوص، تحليل المشاعر، ترجمة الآلة، وما إلى ذلك.
أفضل الممارسات لاستخدام LLM (تعهد اللغة الوسيطة)
إرشادات لاستخدام الماجستير في القانون بشكل فعال
التعامل مع التحيزات والقيود في موديلات اللغة طويلة الذاكرة
الاعتبارات الأخلاقية عند استخدام الآلات اللغوية الخاصة (LLMs)
الاتجاهات المستقبلية في بحث الدراسات العليا في القانون (LLM)
الاتجاهات الحالية والتطورات في أبحاث الرسالة الماجستير في القانون
المجالات المحتملة للتحسين لطلاب الدراسات العليا في القانون
التحديات والفرص في مجال التخصصات القانونية الماجستير المتخصصة.

™IMAS

ضمن مفاهيم تصميم الأنظمة المنهجية في التدريب، تأتي مصفوفة IMAS كأداة من أدوات صناعة التدريب المعاصرة، والتي تتعامل مع آلية تجميع عناصر الحقيبة التدريبية في شكل متكامل ومتماسك لضمان توافق هذه العناصر مع تحقيق أهداف التدريب ورفع كفاءة الأداء مشارك ومدرب ومنظم. إنه يمكّن المطور من تطوير سيناريو تدريب احترافي مدروس جيدًا وإدارة وقت الجلسة التدريبية. يمكن للجلسة معالجة أي موضوع.

المؤسسة العامة للتدريب التقني والمهني

صممت منهجية خاصة بالجودة الداخلية في الوحدات التدريبية التابعة لها، حيث تشمل على خمسة معايير رئيسية، تتضمن الإدارة والقيادة، والمدربين، والخدمات المقدمة للمتدربين، والمناهج، وبيئة التدريب، وذلك بهدف تطوير جودة التدريب المقدم في المنشآت التدريبية لمواكبة حاجة سوق العمل المحلي.

™ISID

يعد أول برنامج من نوعه في تقييم وتصنيف الحقائب التدريبية ويهدف إلى أن يكون مرجعاً مهماً للشركات والمؤسسات لضمان جودة التدريب المقدم لكوادرها من أجل تطوير الأداء وتطويره وتحسينه. إن جعل هذه المعايير دولية ليس فقط لأنها منتشرة في أكثر من قارة واحدة ومئات البلدان والمنظمات، ولكن أيضًا لأنها متوافقة مع العديد. تقنيات أسترالية ويابانية وكندية وأمريكية.

كيف يمكنني تحليل بيانات JSON؟
معظم لغات البرمجة تأتي مع وظائف مدمجة أو مكتبات لتحليل JSON. هذه الأدوات تتيح لك تحويل بيانات JSON إلى هياكل البيانات الأصلية، مثل الصفوف والقواميس، مما يجعل من السهل التلاعب بالبيانات والوصول إليها.
معظم لغات البرمجة تأتي مع وظائف مدمجة أو مكتبات لتحليل JSON. هذه الأدوات تتيح لك تحويل بيانات JSON إلى هياكل البيانات الأصلية، مثل الصفوف والقواميس، مما يجعل من السهل التلاعب بالبيانات والوصول إليها.
ما هو نموذج اللغة الكبير؟
النموذج اللغوي الكبير (LLM) هو نوع من نماذج الذكاء الاصطناعي التي تستخدم تقنيات التعلم العميق لتوليد نصوص تشبه البشر بناءً على الإدخال المعطى. تم تدريب هذه النماذج على كميات ضخمة من البيانات النصية ويمكنها توليد إخراج متماسك وذات سياق مناسب.
النموذج اللغوي الكبير (LLM) هو نوع من نماذج الذكاء الاصطناعي التي تستخدم تقنيات التعلم العميق لتوليد نصوص تشبه البشر بناءً على الإدخال المعطى. تم تدريب هذه النماذج على كميات ضخمة من البيانات النصية ويمكنها توليد إخراج متماسك وذات سياق مناسب.
ما هو هدف هذه الحقائب التدريبية؟
الغرض من هذه الحقائب التدريبية هو تقديم مقدمة شاملة لنماذج اللغة الكبيرة (LLMs) المبنية على لغة Python، بما في ذلك كيفية تدريبها واستخدامها بشكل فعال. يغطي هذه الحقائب أساسيات LLMs وتطبيقاتها، بالإضافة إلى أمثلة عملية تطبيقية باستخدام برمجة Python.
الغرض من هذه الحقائب التدريبية هو تقديم مقدمة شاملة لنماذج اللغة الكبيرة (LLMs) المبنية على لغة Python، بما في ذلك كيفية تدريبها واستخدامها بشكل فعال. يغطي هذه الحقائب أساسيات LLMs وتطبيقاتها، بالإضافة إلى أمثلة عملية تطبيقية باستخدام برمجة Python.
. هل يُعَد الاطلاع السابق على لغة البايثون ضروريًا للاستفادة من محتوى التدريب هذا؟
نعم ، يُوصى بفهم أساسي لبرمجة Python للاستفادة القصوى من هذا المصدر التدريبي. يفترض هذا المصدر التدريبي بعض المعرفة المسبقة ببناء الجملة في Python ومفاهيم البرمجة.
نعم ، يُوصى بفهم أساسي لبرمجة Python للاستفادة القصوى من هذا المصدر التدريبي. يفترض هذا المصدر التدريبي بعض المعرفة المسبقة ببناء الجملة في Python ومفاهيم البرمجة.
. ما هي المواضيع التي يتم تغطيتها في هذه الحقائب التدريبية؟
هذه الحقيبة التدريبية تغطي مجموعة واسعة من المواضيع المتعلقة بنماذج اللغة الكبيرة (LLMs)، بما في ذلك مقدمة في الLLMs، بنيتها المعمارية، النماذج المُدربة مُسبقاً المتاحة، تقنيات تحسين الأداء المعروفة، وحالات الاستخدام العملية. كما يوفر هذه الحقيبة تمارين برمجية تطبيقية باستخدام لغة البرمجة بايثون وأمثلة لتعزيز المفاهيم المتعلمة.
هذه الحقيبة التدريبية تغطي مجموعة واسعة من المواضيع المتعلقة بنماذج اللغة الكبيرة (LLMs)، بما في ذلك مقدمة في الLLMs، بنيتها المعمارية، النماذج المُدربة مُسبقاً المتاحة، تقنيات تحسين الأداء المعروفة، وحالات الاستخدام العملية. كما يوفر هذه الحقيبة تمارين برمجية تطبيقية باستخدام لغة البرمجة بايثون وأمثلة لتعزيز المفاهيم المتعلمة.

3 مراجعات لـ حقيبة تدريبية دورة مقدمة مبنية على بايثون للنماذج اللغوية الكبيرة

  1. Mohammed Nasser Al-Faisal

    الحقيبة التدريبية كانت ممتازة

  2. Youssef Salem Al-Yamani

    الحقيبة التدريبية غنية بالمعلومات والمادة قُدمت بشكل ممتاز سأعود لمراجعة هذه المادة مجددًا.

  3. Yasser Sultan

    استفدت كثيرًا من محتوى الحقيبة التدريبية وتنظيم الوقت لعرض المادة كان رائعًا

يسمح فقط للزبائن مسجلي الدخول الذين قاموا بشراء هذا المنتج ترك مراجعة.

مميزات الحقيبة

مذكرة المتدرب
دليل المدرب
الأنشطة
نسخة العرض
فيديوهات
الملف التعريفي
تحديث سنة 2024

حقيبة تدريبية دورة مقدمة مبنية على بايثون للنماذج اللغوية الكبيرة

تعلم كيفية إنشاء مساعد افتراضي لقراءة المستندات الخاصة بك باستخدام نماذج نماذج اللغة (LLMs). سوف يوفر لك هذه الحقائب التدريبية تعليمات خطوة بخطوة وتمارين عملية لمساعدتك على فهم وتنفيذ نماذج اللغة لتحليل واستخراج المستندات. قم بتحسين أنظمة إدارة المستندات الخاصة بك وزيادة الإنتاجية باستخدام هذه الحقيبة التدريبية الشاملة.

مراجعة
English - العربية
محاضرات تفاعلية

مميزات الحقيبة

مذكرة المتدرب
دليل المدرب
الأنشطة
نسخة العرض
فيديوهات
الملف التعريفي
هل أنت مدرب يبحث عن تحسين مهارات التدريس في مجال نماذج اللغة الكبيرة؟ لا تبحث بعيداً! حقائب تدريبنا الأساسية المبنية على لغة Python لدورة مقدمة لنماذج اللغة الكبيرة مصممة خصيصًا للمدربين مثلك. تغطي هذه الحقائب التدريبية الشاملة جميع المفاهيم والتقنيات الأساسية المتعلقة بنماذج اللغة الكبيرة. سواء كنت مدرباً ذا خبرة أو مبتدئاً، ستزودك هذه الحقائب بأفكار وموارد قيمة لنقل المعرفة الخاصة بك بفاعلية. تشمل الحقائب التدريبية منهجاً مفصلاً يبدأ بمقدمة إلى أساسيات نماذج اللغة وأهمية النماذج اللغوية الكبيرة في مختلف الصناعات. ثم يتقدم لاستكشاف بنية النماذج، ومبادئ عملها، وتطبيقات النماذج الشهيرة مثل GPT-3 وBERT ونماذج المحول. تتضمن الحقائب التدريبية أيضًا تمارين عملية وأمثلة تطبيقية باستخدام لغة Python، وهي لغة البرمجة الشائعة في تحليل البيانات ومعالجة اللغة الطبيعية. ستزودك بالمهارات اللازمة لتعليم المتعلمين كيفية بناء وتدريب وتعديل نماذج اللغة الخاصة بهم. بالإضافة إلى ذلك، توفر الحقائب التدريبية أمثلة عملية وحالات استخدام من العالم الحقيقي تساعد المدربين على ربط المعرفة النظرية بالتطبيقات العملية. كما تقدم نصائح وتقنيات لمعالجة المشاكل والتحديات الشائعة التي قد تنشأ أثناء التدريب. مع هذه الحقائب التدريبية، يمكنك إنشاء جلسات تدريب مشوقة وتفاعلية تتناسب مع احتياجات المتعلمين المتنوعين. ستكتسب الثقة والخبرة لتوجيه المتدربين عبر تفاصيل نماذج اللغة الكبيرة وتمكينهم من تطبيق المعرفة الجديدة في مجالاتهم المحددة. لا تفوت هذه الفرصة لرفع مهاراتك التدريبية وأن تصبح مدربًا ماهرًا في مجال نماذج اللغة الكبيرة. اشتري حقائب تدريبنا المبنية على لغة Python لمقدمة نماذج اللغة الكبيرة اليوم واجعل جلسات التدريب الخاصة بك تحقق النجاح الكبير.
مقدمة عن نماذج اللغة
تعريف وأهمية نماذج اللغة
أنواع مختلفة من نماذج اللغة
نظرة عامة على النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) وأهميتها
فهم الخريجات القانون الدولي الماجستير
توضيح كيفية عمل LLMs
الهندسات المعمول بها عادة لآليات التعلم العميق
تقنيات التدريب للدارسين في مجال الماجستير في القانون LLMs
إعداد البيانات لتدريب LLM
اختيار ومعالجة مجموعة البيانات
تشريع الرموز وتنظيف البيانات
تقنيات تعزيز البيانات
التدريب على الماجستير في القانون (LLMs)
اختيار معاملات تكييف مناسبة
استراتيجيات التدريب لحاملي شهادة الماجستير في القانون (LLMs)
مراقبة وتقييم أثناء التدريب.
عملية ضبط الروبوتات اللغوية المعتمدة على الشبكات التعلم العميق
أهمية ضبط نماذج اللغة الطويلة
طرق مختلفة لضبط الدقة
نقل المعرفة باستخدام LLMs
تقييم LLMs
المقاييس المستخدمة لتقييم أداء LLM
مقارنة التمارين المكثفة مناهج الماجستير في القانون مقابل نماذج الأساسية
القيود والتحديات في تقييم الماجستير في القانون التجاري والقانون المدني
تطبيقات الـ LLM في معالجة اللغة الطبيعية (NLP)
معالجة اللغة الطبيعية (NLP) المهام المدعومة بواسطة نماذج اللغة العصبية اللغوية
أمثلة على تطبيقات الماجستير في القانون LLM في توليد النصوص، تحليل المشاعر، الترجمة الآلية، إلخ.
أمثلة على تطبيقات LLM في توليد النصوص، تحليل المشاعر، ترجمة الآلة، وما إلى ذلك.
أفضل الممارسات لاستخدام LLM (تعهد اللغة الوسيطة)
إرشادات لاستخدام الماجستير في القانون بشكل فعال
التعامل مع التحيزات والقيود في موديلات اللغة طويلة الذاكرة
الاعتبارات الأخلاقية عند استخدام الآلات اللغوية الخاصة (LLMs)
الاتجاهات المستقبلية في بحث الدراسات العليا في القانون (LLM)
الاتجاهات الحالية والتطورات في أبحاث الرسالة الماجستير في القانون
المجالات المحتملة للتحسين لطلاب الدراسات العليا في القانون
التحديات والفرص في مجال التخصصات القانونية الماجستير المتخصصة.

™IMAS

ضمن مفاهيم تصميم الأنظمة المنهجية في التدريب، تأتي مصفوفة IMAS كأداة من أدوات صناعة التدريب المعاصرة، والتي تتعامل مع آلية تجميع عناصر الحقيبة التدريبية في شكل متكامل ومتماسك لضمان توافق هذه العناصر مع تحقيق أهداف التدريب ورفع كفاءة الأداء مشارك ومدرب ومنظم. إنه يمكّن المطور من تطوير سيناريو تدريب احترافي مدروس جيدًا وإدارة وقت الجلسة التدريبية. يمكن للجلسة معالجة أي موضوع.

المؤسسة العامة للتدريب التقني والمهني

صممت منهجية خاصة بالجودة الداخلية في الوحدات التدريبية التابعة لها، حيث تشمل على خمسة معايير رئيسية، تتضمن الإدارة والقيادة، والمدربين، والخدمات المقدمة للمتدربين، والمناهج، وبيئة التدريب، وذلك بهدف تطوير جودة التدريب المقدم في المنشآت التدريبية لمواكبة حاجة سوق العمل المحلي.

™ISID

يعد أول برنامج من نوعه في تقييم وتصنيف الحقائب التدريبية ويهدف إلى أن يكون مرجعاً مهماً للشركات والمؤسسات لضمان جودة التدريب المقدم لكوادرها من أجل تطوير الأداء وتطويره وتحسينه. إن جعل هذه المعايير دولية ليس فقط لأنها منتشرة في أكثر من قارة واحدة ومئات البلدان والمنظمات، ولكن أيضًا لأنها متوافقة مع العديد. تقنيات أسترالية ويابانية وكندية وأمريكية.

كيف يمكنني تحليل بيانات JSON؟
معظم لغات البرمجة تأتي مع وظائف مدمجة أو مكتبات لتحليل JSON. هذه الأدوات تتيح لك تحويل بيانات JSON إلى هياكل البيانات الأصلية، مثل الصفوف والقواميس، مما يجعل من السهل التلاعب بالبيانات والوصول إليها.
معظم لغات البرمجة تأتي مع وظائف مدمجة أو مكتبات لتحليل JSON. هذه الأدوات تتيح لك تحويل بيانات JSON إلى هياكل البيانات الأصلية، مثل الصفوف والقواميس، مما يجعل من السهل التلاعب بالبيانات والوصول إليها.
ما هو نموذج اللغة الكبير؟
النموذج اللغوي الكبير (LLM) هو نوع من نماذج الذكاء الاصطناعي التي تستخدم تقنيات التعلم العميق لتوليد نصوص تشبه البشر بناءً على الإدخال المعطى. تم تدريب هذه النماذج على كميات ضخمة من البيانات النصية ويمكنها توليد إخراج متماسك وذات سياق مناسب.
النموذج اللغوي الكبير (LLM) هو نوع من نماذج الذكاء الاصطناعي التي تستخدم تقنيات التعلم العميق لتوليد نصوص تشبه البشر بناءً على الإدخال المعطى. تم تدريب هذه النماذج على كميات ضخمة من البيانات النصية ويمكنها توليد إخراج متماسك وذات سياق مناسب.
ما هو هدف هذه الحقائب التدريبية؟
الغرض من هذه الحقائب التدريبية هو تقديم مقدمة شاملة لنماذج اللغة الكبيرة (LLMs) المبنية على لغة Python، بما في ذلك كيفية تدريبها واستخدامها بشكل فعال. يغطي هذه الحقائب أساسيات LLMs وتطبيقاتها، بالإضافة إلى أمثلة عملية تطبيقية باستخدام برمجة Python.
الغرض من هذه الحقائب التدريبية هو تقديم مقدمة شاملة لنماذج اللغة الكبيرة (LLMs) المبنية على لغة Python، بما في ذلك كيفية تدريبها واستخدامها بشكل فعال. يغطي هذه الحقائب أساسيات LLMs وتطبيقاتها، بالإضافة إلى أمثلة عملية تطبيقية باستخدام برمجة Python.
. هل يُعَد الاطلاع السابق على لغة البايثون ضروريًا للاستفادة من محتوى التدريب هذا؟
نعم ، يُوصى بفهم أساسي لبرمجة Python للاستفادة القصوى من هذا المصدر التدريبي. يفترض هذا المصدر التدريبي بعض المعرفة المسبقة ببناء الجملة في Python ومفاهيم البرمجة.
نعم ، يُوصى بفهم أساسي لبرمجة Python للاستفادة القصوى من هذا المصدر التدريبي. يفترض هذا المصدر التدريبي بعض المعرفة المسبقة ببناء الجملة في Python ومفاهيم البرمجة.
. ما هي المواضيع التي يتم تغطيتها في هذه الحقائب التدريبية؟
هذه الحقيبة التدريبية تغطي مجموعة واسعة من المواضيع المتعلقة بنماذج اللغة الكبيرة (LLMs)، بما في ذلك مقدمة في الLLMs، بنيتها المعمارية، النماذج المُدربة مُسبقاً المتاحة، تقنيات تحسين الأداء المعروفة، وحالات الاستخدام العملية. كما يوفر هذه الحقيبة تمارين برمجية تطبيقية باستخدام لغة البرمجة بايثون وأمثلة لتعزيز المفاهيم المتعلمة.
هذه الحقيبة التدريبية تغطي مجموعة واسعة من المواضيع المتعلقة بنماذج اللغة الكبيرة (LLMs)، بما في ذلك مقدمة في الLLMs، بنيتها المعمارية، النماذج المُدربة مُسبقاً المتاحة، تقنيات تحسين الأداء المعروفة، وحالات الاستخدام العملية. كما يوفر هذه الحقيبة تمارين برمجية تطبيقية باستخدام لغة البرمجة بايثون وأمثلة لتعزيز المفاهيم المتعلمة.

3 مراجعات لـ حقيبة تدريبية دورة مقدمة مبنية على بايثون للنماذج اللغوية الكبيرة

  1. Mohammed Nasser Al-Faisal

    الحقيبة التدريبية كانت ممتازة

  2. Youssef Salem Al-Yamani

    الحقيبة التدريبية غنية بالمعلومات والمادة قُدمت بشكل ممتاز سأعود لمراجعة هذه المادة مجددًا.

  3. Yasser Sultan

    استفدت كثيرًا من محتوى الحقيبة التدريبية وتنظيم الوقت لعرض المادة كان رائعًا

يسمح فقط للزبائن مسجلي الدخول الذين قاموا بشراء هذا المنتج ترك مراجعة.

هل أنت مدرب يبحث عن تحسين مهارات التدريس في مجال نماذج اللغة الكبيرة؟ لا تبحث بعيداً! حقائب تدريبنا الأساسية المبنية على لغة Python لدورة مقدمة لنماذج اللغة الكبيرة مصممة خصيصًا للمدربين مثلك. تغطي هذه الحقائب التدريبية الشاملة جميع المفاهيم والتقنيات الأساسية المتعلقة بنماذج اللغة الكبيرة. سواء كنت مدرباً ذا خبرة أو مبتدئاً، ستزودك هذه الحقائب بأفكار وموارد قيمة لنقل المعرفة الخاصة بك بفاعلية. تشمل الحقائب التدريبية منهجاً مفصلاً يبدأ بمقدمة إلى أساسيات نماذج اللغة وأهمية النماذج اللغوية الكبيرة في مختلف الصناعات. ثم يتقدم لاستكشاف بنية النماذج، ومبادئ عملها، وتطبيقات النماذج الشهيرة مثل GPT-3 وBERT ونماذج المحول. تتضمن الحقائب التدريبية أيضًا تمارين عملية وأمثلة تطبيقية باستخدام لغة Python، وهي لغة البرمجة الشائعة في تحليل البيانات ومعالجة اللغة الطبيعية. ستزودك بالمهارات اللازمة لتعليم المتعلمين كيفية بناء وتدريب وتعديل نماذج اللغة الخاصة بهم. بالإضافة إلى ذلك، توفر الحقائب التدريبية أمثلة عملية وحالات استخدام من العالم الحقيقي تساعد المدربين على ربط المعرفة النظرية بالتطبيقات العملية. كما تقدم نصائح وتقنيات لمعالجة المشاكل والتحديات الشائعة التي قد تنشأ أثناء التدريب. مع هذه الحقائب التدريبية، يمكنك إنشاء جلسات تدريب مشوقة وتفاعلية تتناسب مع احتياجات المتعلمين المتنوعين. ستكتسب الثقة والخبرة لتوجيه المتدربين عبر تفاصيل نماذج اللغة الكبيرة وتمكينهم من تطبيق المعرفة الجديدة في مجالاتهم المحددة. لا تفوت هذه الفرصة لرفع مهاراتك التدريبية وأن تصبح مدربًا ماهرًا في مجال نماذج اللغة الكبيرة. اشتري حقائب تدريبنا المبنية على لغة Python لمقدمة نماذج اللغة الكبيرة اليوم واجعل جلسات التدريب الخاصة بك تحقق النجاح الكبير.
مقدمة عن نماذج اللغة
تعريف وأهمية نماذج اللغة
أنواع مختلفة من نماذج اللغة
نظرة عامة على النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) وأهميتها
فهم الخريجات القانون الدولي الماجستير
توضيح كيفية عمل LLMs
الهندسات المعمول بها عادة لآليات التعلم العميق
تقنيات التدريب للدارسين في مجال الماجستير في القانون LLMs
إعداد البيانات لتدريب LLM
اختيار ومعالجة مجموعة البيانات
تشريع الرموز وتنظيف البيانات
تقنيات تعزيز البيانات
التدريب على الماجستير في القانون (LLMs)
اختيار معاملات تكييف مناسبة
استراتيجيات التدريب لحاملي شهادة الماجستير في القانون (LLMs)
مراقبة وتقييم أثناء التدريب.
عملية ضبط الروبوتات اللغوية المعتمدة على الشبكات التعلم العميق
أهمية ضبط نماذج اللغة الطويلة
طرق مختلفة لضبط الدقة
نقل المعرفة باستخدام LLMs
تقييم LLMs
المقاييس المستخدمة لتقييم أداء LLM
مقارنة التمارين المكثفة مناهج الماجستير في القانون مقابل نماذج الأساسية
القيود والتحديات في تقييم الماجستير في القانون التجاري والقانون المدني
تطبيقات الـ LLM في معالجة اللغة الطبيعية (NLP)
معالجة اللغة الطبيعية (NLP) المهام المدعومة بواسطة نماذج اللغة العصبية اللغوية
أمثلة على تطبيقات الماجستير في القانون LLM في توليد النصوص، تحليل المشاعر، الترجمة الآلية، إلخ.
أمثلة على تطبيقات LLM في توليد النصوص، تحليل المشاعر، ترجمة الآلة، وما إلى ذلك.
أفضل الممارسات لاستخدام LLM (تعهد اللغة الوسيطة)
إرشادات لاستخدام الماجستير في القانون بشكل فعال
التعامل مع التحيزات والقيود في موديلات اللغة طويلة الذاكرة
الاعتبارات الأخلاقية عند استخدام الآلات اللغوية الخاصة (LLMs)
الاتجاهات المستقبلية في بحث الدراسات العليا في القانون (LLM)
الاتجاهات الحالية والتطورات في أبحاث الرسالة الماجستير في القانون
المجالات المحتملة للتحسين لطلاب الدراسات العليا في القانون
التحديات والفرص في مجال التخصصات القانونية الماجستير المتخصصة.

™IMAS

ضمن مفاهيم تصميم الأنظمة المنهجية في التدريب، تأتي مصفوفة IMAS كأداة من أدوات صناعة التدريب المعاصرة، والتي تتعامل مع آلية تجميع عناصر الحقيبة التدريبية في شكل متكامل ومتماسك لضمان توافق هذه العناصر مع تحقيق أهداف التدريب ورفع كفاءة الأداء مشارك ومدرب ومنظم. إنه يمكّن المطور من تطوير سيناريو تدريب احترافي مدروس جيدًا وإدارة وقت الجلسة التدريبية. يمكن للجلسة معالجة أي موضوع.

المؤسسة العامة للتدريب التقني والمهني

صممت منهجية خاصة بالجودة الداخلية في الوحدات التدريبية التابعة لها، حيث تشمل على خمسة معايير رئيسية، تتضمن الإدارة والقيادة، والمدربين، والخدمات المقدمة للمتدربين، والمناهج، وبيئة التدريب، وذلك بهدف تطوير جودة التدريب المقدم في المنشآت التدريبية لمواكبة حاجة سوق العمل المحلي.

™ISID

يعد أول برنامج من نوعه في تقييم وتصنيف الحقائب التدريبية ويهدف إلى أن يكون مرجعاً مهماً للشركات والمؤسسات لضمان جودة التدريب المقدم لكوادرها من أجل تطوير الأداء وتطويره وتحسينه. إن جعل هذه المعايير دولية ليس فقط لأنها منتشرة في أكثر من قارة واحدة ومئات البلدان والمنظمات، ولكن أيضًا لأنها متوافقة مع العديد. تقنيات أسترالية ويابانية وكندية وأمريكية.

كيف يمكنني تحليل بيانات JSON؟
معظم لغات البرمجة تأتي مع وظائف مدمجة أو مكتبات لتحليل JSON. هذه الأدوات تتيح لك تحويل بيانات JSON إلى هياكل البيانات الأصلية، مثل الصفوف والقواميس، مما يجعل من السهل التلاعب بالبيانات والوصول إليها.
معظم لغات البرمجة تأتي مع وظائف مدمجة أو مكتبات لتحليل JSON. هذه الأدوات تتيح لك تحويل بيانات JSON إلى هياكل البيانات الأصلية، مثل الصفوف والقواميس، مما يجعل من السهل التلاعب بالبيانات والوصول إليها.
ما هو نموذج اللغة الكبير؟
النموذج اللغوي الكبير (LLM) هو نوع من نماذج الذكاء الاصطناعي التي تستخدم تقنيات التعلم العميق لتوليد نصوص تشبه البشر بناءً على الإدخال المعطى. تم تدريب هذه النماذج على كميات ضخمة من البيانات النصية ويمكنها توليد إخراج متماسك وذات سياق مناسب.
النموذج اللغوي الكبير (LLM) هو نوع من نماذج الذكاء الاصطناعي التي تستخدم تقنيات التعلم العميق لتوليد نصوص تشبه البشر بناءً على الإدخال المعطى. تم تدريب هذه النماذج على كميات ضخمة من البيانات النصية ويمكنها توليد إخراج متماسك وذات سياق مناسب.
ما هو هدف هذه الحقائب التدريبية؟
الغرض من هذه الحقائب التدريبية هو تقديم مقدمة شاملة لنماذج اللغة الكبيرة (LLMs) المبنية على لغة Python، بما في ذلك كيفية تدريبها واستخدامها بشكل فعال. يغطي هذه الحقائب أساسيات LLMs وتطبيقاتها، بالإضافة إلى أمثلة عملية تطبيقية باستخدام برمجة Python.
الغرض من هذه الحقائب التدريبية هو تقديم مقدمة شاملة لنماذج اللغة الكبيرة (LLMs) المبنية على لغة Python، بما في ذلك كيفية تدريبها واستخدامها بشكل فعال. يغطي هذه الحقائب أساسيات LLMs وتطبيقاتها، بالإضافة إلى أمثلة عملية تطبيقية باستخدام برمجة Python.
. هل يُعَد الاطلاع السابق على لغة البايثون ضروريًا للاستفادة من محتوى التدريب هذا؟
نعم ، يُوصى بفهم أساسي لبرمجة Python للاستفادة القصوى من هذا المصدر التدريبي. يفترض هذا المصدر التدريبي بعض المعرفة المسبقة ببناء الجملة في Python ومفاهيم البرمجة.
نعم ، يُوصى بفهم أساسي لبرمجة Python للاستفادة القصوى من هذا المصدر التدريبي. يفترض هذا المصدر التدريبي بعض المعرفة المسبقة ببناء الجملة في Python ومفاهيم البرمجة.
. ما هي المواضيع التي يتم تغطيتها في هذه الحقائب التدريبية؟
هذه الحقيبة التدريبية تغطي مجموعة واسعة من المواضيع المتعلقة بنماذج اللغة الكبيرة (LLMs)، بما في ذلك مقدمة في الLLMs، بنيتها المعمارية، النماذج المُدربة مُسبقاً المتاحة، تقنيات تحسين الأداء المعروفة، وحالات الاستخدام العملية. كما يوفر هذه الحقيبة تمارين برمجية تطبيقية باستخدام لغة البرمجة بايثون وأمثلة لتعزيز المفاهيم المتعلمة.
هذه الحقيبة التدريبية تغطي مجموعة واسعة من المواضيع المتعلقة بنماذج اللغة الكبيرة (LLMs)، بما في ذلك مقدمة في الLLMs، بنيتها المعمارية، النماذج المُدربة مُسبقاً المتاحة، تقنيات تحسين الأداء المعروفة، وحالات الاستخدام العملية. كما يوفر هذه الحقيبة تمارين برمجية تطبيقية باستخدام لغة البرمجة بايثون وأمثلة لتعزيز المفاهيم المتعلمة.

3 مراجعات لـ حقيبة تدريبية دورة مقدمة مبنية على بايثون للنماذج اللغوية الكبيرة

  1. Mohammed Nasser Al-Faisal

    الحقيبة التدريبية كانت ممتازة

  2. Youssef Salem Al-Yamani

    الحقيبة التدريبية غنية بالمعلومات والمادة قُدمت بشكل ممتاز سأعود لمراجعة هذه المادة مجددًا.

  3. Yasser Sultan

    استفدت كثيرًا من محتوى الحقيبة التدريبية وتنظيم الوقت لعرض المادة كان رائعًا

يسمح فقط للزبائن مسجلي الدخول الذين قاموا بشراء هذا المنتج ترك مراجعة.

منتجات ذات صلة

هذه الحقائب التدريبيةمصممة لمساعدة الأفراد على تحسين سرعتهم وذكائهم وقوتهم. تغطي مختلف التقنيات والاستراتيجيات لتعزيز الأداء، سواء كان في المجال الرياضي أوالأكاديمي أوأي مجال آخر يتطلب التفكير السريع والقوة البدنية.

هذا الحقيبة التدريبية تعلمك كيفية إنشاء الروبوتات باستخدام DialogFlow، Slack، Facebook Messenger، Twilio، ومنصات أخرى. ستكتسب المهارات اللازمة لبناء ونشر الروبوتات لأغراض مختلفة، مثل دعم العملاء، وجذب العملاء الجدد، وتحسين العمليات التلقائية.

تقدم مادة تدريب غوغل ديالوج فلاو للمستخدمين كيفية إنشاء بوتات دردشة ذكية واحترافية للمواقع والشركات دون الحاجة إلى البرمجة. توفر هذه المادة تعليمات خطوة بخطوة لاستخدام ديالوج فلاو لبناء بوتات دردشة يمكنها التفاعل مع العملاء والرد على الاستفسارات الشائعة وتحسين تجربة المستخدم بشكل عام.

;

تعلم كيفية إنشاء مساعد افتراضي لقراءة المستندات الخاصة بك باستخدام نماذج نماذج اللغة (LLMs). سوف يوفر لك هذه الحقائب التدريبية تعليمات خطوة بخطوة وتمارين عملية لمساعدتك على فهم وتنفيذ نماذج اللغة لتحليل واستخراج المستندات. قم بتحسين أنظمة إدارة المستندات الخاصة بك وزيادة الإنتاجية باستخدام هذه الحقيبة التدريبية الشاملة.

تعلم كيفية إنشاء مساعد افتراضي لقراءة المستندات الخاصة بك باستخدام نماذج نماذج اللغة (LLMs). سوف يوفر لك هذه الحقائب التدريبية تعليمات خطوة بخطوة وتمارين عملية لمساعدتك على فهم وتنفيذ نماذج اللغة لتحليل واستخراج المستندات. قم بتحسين أنظمة إدارة المستندات الخاصة بك وزيادة الإنتاجية باستخدام هذه الحقيبة التدريبية الشاملة.

حقيبة تدريبية دورة مقدمة مبنية على بايثون للنماذج اللغوية الكبيرة