Arcanum12th

دورة

26 دروس 7 وحدات شهادة

AI Agents — From Theory to Living Systems

This course explores the evolution of AI agents, from fundamental theoretical models to their implementation in real-world, living systems. Participants will learn the principles of autonomous decision-making, interaction between agents, and integration with complex environments. The program combines theory, practical exercises, and case studies to prepare students for building intelligent multi-agent systems of the future.

Mykhailo Kapustin
3,374USD300
وصول دائم

المهارات التي ستكتسبها

  • test skill
أعجبتك هذه الدورة؟

الصيغة

كيف يجري التعلم

مسار منظم من دروس الفيديو والتطبيق العملي وملاحظات الموجّه.

دروس فيديو بنظرية وتطبيق

وحدات تنتقل بها وفق وتيرتك، مع وصول دائم.

26 دروس

7 وحدات

هيكل واضح خطوة بخطوة من الأساسيات إلى الإنتاج.

تطبيق عملي

مهام تفاعلية وواجبات على حالات واقعية.

مراجعة الواجب من الموجّه

ملاحظات مفصلة سطرًا بسطر وإرسالات غير محدودة.

شهادة

شهادة باسمك عند الإكمال.

برنامج الدورة

7 وحدات · 0 دروس · 0 واجبات

وحدة 1

ما هو وكيل الذكاء الاصطناعي ولماذا نحتاجه

ستتعلم ما الذي يميز وكيل الذكاء الاصطناعي عن البرمجيات العادية، وتستكشف نموذج PEAS، وتدرس الأنواع الرئيسية من الوكلاء — من التفاعلي إلى الهجين. عمليًا، ستقوم بإنشاء أول وكيل مصغر لك باستخدام Python.

وحدة 2

هندسة ودماغ الوكيل

في هذه الوحدة، ستستكشف البنية الداخلية لوكلاء الذكاء الاصطناعي — من نموذج BDI (المعتقد–الرغبة–النية) إلى طرق التخطيط من STRIPS إلى الاستدلال القائم على LLM. سنتعمق في نماذج الذاكرة، من قصيرة وطويلة المدى إلى قواعد البيانات المتجهة الحديثة مثل FAISS و Pinecone. ستتعلم أيضًا عن Chain-of-Thought والتفكير الذاتي كبدايات لـ «التفكير». عمليًا، ستبني وكيلاً بذاكرة ومخطط باستخدام LangChain وقواعد بيانات متجهة.

وحدة 3

نماذج اللغة باعتبارها النواة

في هذه الوحدة، ستستكشف نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) باعتبارها «دماغ» وكلاء الذكاء الاصطناعي — نقاط قوتها وضعفها. ستتعلم تقنيات هندسة الـ Prompt للتواصل الفعّال مع النماذج، بالإضافة إلى أساليب النقد الذاتي والتأمل التي تسمح للوكلاء بتحسين أنفسهم. كما سنستعرض معماريات متقدمة مثل AutoGPT وBabyAGI وMetaGPT. عمليًا، ستبني «Mini-AutoGPT» خاصتك.

وحدة 4

عوالم متعددة الوكلاء

في هذه الوحدة، ستتعمق في أنظمة الوكلاء المتعددين (MAS)، حيث يتفاعل العديد من الوكلاء ويتعاونون ويتنافسون. ستدرس التخطيط الموزع، واتخاذ القرار الجماعي، وبناء التوافق. تشمل دراسات الحالة Voyager (وكيل يستكشف Minecraft) وCAMEL (وكلاء حوار). سنناقش أيضًا الاقتصادات الرقمية وفكرة «مستعمرات الوكلاء». عمليًا، ستنشئ وكيلين يتعاونان ويتنافسان في الوقت نفسه.

وحدة 5

التعلم والتطور

تستكشف هذه الوحدة كيف يتعلم الوكلاء ويتطورون مع مرور الوقت. ستدرس التعلم المعزز باستخدام بيئات مثل OpenAI Gym، والتعلم الذاتي والتعلم فوقي، وكذلك المناهج التطورية حيث يخضع الوكلاء الرقميون للاختيار الطبيعي. سنناقش أيضًا كيفية تصميم وكلاء يصبحون أذكى بالفعل مع الخبرة. عمليًا، ستبني وكيلاً للتعلم المعزز يتعلم لعب لعبة أو تحسين مهمة.

وحدة 6

الأخلاق، السلامة والمستقبل

تتناول هذه الوحدة التحديات الأخلاقية والأمنية والاجتماعية لوكلاء الذكاء الاصطناعي. ستناقش أين يجب وضع الحد الفاصل بين الأداة و«شريك المحادثة»، ودور المرشحات والقيود، وأسئلة حول الوضع القانوني للوكلاء كـ«كيانات رقمية». وأخيرًا، سنستكشف مستقبل الوكلاء كجهات فاعلة اجتماعية جديدة في الدبلوماسية والعلم والفن. عمليًا، ستصمم وكيلاً آمنًا بقيود مدمجة.

وحدة 7

المشروع النهائي: أنشئ وكيلك الخاص

في المشروع النهائي، ستصمم وتنفذ وكيل ذكاء اصطناعي خاص بك قادرًا على التذكر والتخطيط والعمل. يجب أن يكون مدمجًا في بيئة واقعية (واجهة برمجة تطبيقات، دردشة أو خدمة ويب) ويعمل كأداة مفيدة أو باحث، وليس كلعبة. أمثلة على المشاريع: وكيل-مدير يدير المهام عبر Trello وSlack، وكيل-باحث يقرأ المقالات ويستخلص النتائج، أو وكيل-معالج يعمل عبر الحوار والتأمل.

مؤلفو الدورة

تعلم من ممارسين متخصصين

مواد الفيديو للدورة

2

FAQ

sad

Test que
Test ans

ما زالت لديك أسئلة؟

تواصل مع فريقنا

سنجيب عن أسئلتك حول البرنامج وخيارات الدفع والتدريب الجماعي.

  • رد خلال يوم عمل واحد
  • تدريب جماعي من 3 أشخاص

بالإرسال، فإنك توافق على سياسة الخصوصية.