دليل الدورات
التقييمات: ذكاء اصطناعي موثوق
قياس وتتبع وثقة في الذكاء الاصطناعي، كما في حزمة اختبارات.
- متوسط
- 16 درسًا
- 3 مشاريع
- نحو 2.5 ساعة
- EN · UZ · KO · RU · ES · FR · DE · AR
- رُوجعت تفاصيل الأدوات منذ 12 سبتمبر 2026
في 2026، تُعد هندسة التوجيهات دون تقييمات عملاً للمبتدئين؛ فالتقييمات هي ما يحوّل تطوير الذكاء الاصطناعي إلى هندسة. بدءاً من تحليل الأخطاء ومجموعات البيانات المرجعية، ستتعلم كتابة أدوات تقييم تعتمد على التطابق التام والتقريبي، وسلالم التقدير، واستخدام LLM حَكَماً، ومنع تراجع الجودة في CI. ثم ستقرأ تتبّع التنفيذ لتحديد الخطوة البطيئة أو المكلفة، وتفهم المقاطع والمقاييس، وتشخّص الأعطال من بيانات قابلية الرصد. وتختتم الدورة بالجانب الاقتصادي: تكلفة الرموز، والتخزين المؤقت وتوجيه الطلبات بين النماذج، وتقليل زمن الاستجابة، وعدم الإصدار إلا عندما تكون لوحة التقييم خضراء.
المنهج
القسم 1
لماذا نحتاج إلى التقييمات؟
من الحكم بالنظر إلى القياس.
- الانطباع لا يكفي مع التوسع
- تحليل الأخطاء أولاً
- مجموعات البيانات المرجعية
- ما الذي نقيسه؟
القسم 2
كتابة أدوات التقييم
تطابق، وسلم تقدير، وحَكَم، وبوابة تحقق.
- التطابق التام والتقريبي
- التقييم بسلم تقدير
- استخدام LLM حَكَماً
- بوابات منع تراجع الجودة
القسم 3
قابلية الرصد وتتبّع التنفيذ
رؤية ما فعله الذكاء الاصطناعي فعلاً.
- ما تتبّع التنفيذ؟
- قراءة تتبّع التنفيذ
- السجلات والمقاطع والمقاييس
- تشخيص الأخطاء من تتبّع التنفيذ
القسم 4
التكلفة وزمن الاستجابة والثقة
إصدار سريع وقليل التكلفة وبثقة.
- اقتصاديات الرموز
- التخزين المؤقت وتوجيه النماذج
- تقليل زمن الاستجابة
- الإصدار بثقة
مسارات التعلّم
مهندس الذكاء الاصطناعي
بناء منتج ذكاء اصطناعي حقيقي وتشغيله: يبحث في محتواك، ولا يستخدم إلا الأدوات التي وافقت عليها، ويُختبر بالطريقة نفسها كل مرة، وله خطة للتعامل مع الفشل، ويعرض سرعته وتكلفته.
تسلسل من 11 دورة
مطور يعتمد على الذكاء الاصطناعي
إطلاق تطبيق TypeScript آمن بمساعدة الذكاء الاصطناعي ضمن سير عملك: خوارزميات مختبرة، وأدوات ضمن حدود آمنة، وقرارات معمارية يمكنك شرحها، وإصدارات يمكنك التحقق منها بعد إطلاقها.
تسلسل من 16 دورة
فكرتك على أرض الواقع. البداية في 60 ثانية.
تجربة مجانية لمدة 7 أيام في كل خطة للأعضاء الجدد لأول مرة · الإلغاء في أي وقت
البدء