ورشة عمل جوسا | مقدمة إلى نماذج اللغة

في هذه الورشة التطبيقية سنتعرّف على ثلاث طرق للعمل مع نماذج الذكاء الاصطناعي: بناء النماذج من الصفر، الاستفادة من النماذج الجاهزة مسبقًا، ثم إعادة ضبطها (Fine-tuning) لتلبية احتياجاتك الخاصة. سنبدأ بأساسيات جمع البيانات وتنظيفها وبناء النماذج ودمجها، لتكتسب خبرة عملية مع سير عمل واقعي.

في هذه الورشة التفاعلية، سنستكشف ثلاث طرق للعمل مع نماذج الذكاء الاصطناعي: البناء من الصفر، استخدام النماذج الجاهزة، وتخصيص هذه النماذج (Fine-tuning) لتلبية احتياجاتك الخاصة. نبدأ بتغطية أساسيات جمع البيانات وتنقيتها، وبناء النماذج ودمجها في التطبيقات، مما يمنحك خبرة عملية ضمن سير عمل واقعي.

ستتعلّم أيضًا كيف تدمج الذكاء الاصطناعي في مشاريعك باستخدام واجهات برمجة التطبيقات (APIs) والمكتبات، وكيف تُجري تعديلات دقيقة على النماذج باستخدام مكتبة Transformers.

بنهاية الورشة، من المتوقع أن يتمكّن المشاركون من:

استخدام النماذج المدرّبة أو الجاهزة مسبقًا في الكود لمجموعة من المهام
تعديل نماذج معينة لتلائم مجموعات بيانات محددة
فهم أمثلة حقيقية حول كيفية دمج الذكاء الاصطناعي في التطبيقات

الفئة المستهدفة

هذه الورشة موجّهة لطلبة الجامعات في تخصصات تكنولوجيا المعلومات والمبتدئين، بما في ذلك الراغبين في دمج الذكاء الاصطناعي في برمجياتهم أو البدء بالعمل مع نماذج اللغة.

المتطلبات

معرفة أساسية إلى متوسطة بلغة بايثون.

البرنامج

14:00 - 16:00		مقدمة في تعلّم الآلة والتعلّم المُوجّه جمع البيانات وتنظيفها باستخدام Pandas/Google Sheets اختيار النماذج وتدريبها (غابة عشوائية، الانحدار الخطي) عرض النتائج بيانيًا باستخدام Matplotlib
16:00 - 16:15		(استراحة)
16:15 - 17:00		دمج نموذج جاهز مسبقًا استخدام المكتبات وواجهات البرمجة (مثل Gemini)
17:00 - 18:00		إعادة ضبط نموذج جاهز مسبقًا باستخدام مكتبة Transformers (مثل BERT) التكيّف مع بيانات جديدة