هندسة الذكاء الاصطناعي - تأليف Chip Huyen (غلاف ورقي)

ملخص الكتاب لم تكتفِ الطفرات الأخيرة في مجال الذكاء الاصطناعي بزيادة الطلب على منتجاته فحسب، بل ساهمت أيضاً في خفض حواجز الدخول أمام الراغبين في بناء منتجات الذكاء الاصطناعي. وقد أدى نهج "النموذج كخدمة" (model-as-a-service) إلى تحويل الذكاء الاصطناعي من تخصص معقد ونخبوي إلى أداة تطوير قوية يمكن لأي شخص استخدامها. أصبح بإمكان الجميع الآن، بما في ذلك أولئك الذين يمتلكون خبرة ضئيلة أو معدومة في الذكاء الاصطناعي، الاستفادة من نماذج الذكاء الاصطناعي لبناء التطبيقات. وتناقش المؤلفة Chip Huyen في هذا الكتاب هندسة الذكاء الاصطناعي: وهي عملية بناء التطبيقات باستخدام النماذج التأسيسية المتاحة بسهولة. يبدأ الكتاب بتقديم نظرة عامة على هندسة الذكاء الاصطناعي، موضحاً أوجه الاختلاف بينها وبين هندسة تعلم الآلة التقليدية، مع مناقشة البنية التكنولوجية الجديدة للذكاء الاصطناعي. ومع تزايد الاعتماد على الذكاء الاصطناعي، تزداد فرص حدوث إخفاقات كارثية، مما يجعل عملية التقييم تكتسب أهمية بالغة. يناقش هذا الكتاب مناهج مختلفة لتقييم النماذج مفتوحة النهايات، بما في ذلك نهج الذكاء الاصطناعي كحكم (AI-as-a-judge) الذي يشهد نمواً متسارعاً. سيكتشف مطورو تطبيقات الذكاء الاصطناعي كيفية التنقل في مشهد الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك النماذج، ومجموعات البيانات، ومعايير التقييم، والعدد اللامتناهي تقريباً من حالات الاستخدام وأنماط التطبيقات. ستتعلم إطار عمل لتطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي، بدءاً من التقنيات البسيطة وصولاً إلى الأساليب الأكثر تطوراً، كما ستكتشف كيفية نشر هذه التطبيقات بكفاءة. افهم ماهية هندسة الذكاء الاصطناعي وكيف تختلف عن هندسة تعلم الآلة التقليدية. تعلم عملية تطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي، والتحديات التي تواجه كل خطوة، والأساليب المتبعة لمعالجتها. استكشف تقنيات تكييف النماذج المختلفة، بما في ذلك prompt engineering و RAG و fine-tuning والوكلاء (agents) وهندسة مجموعات البيانات، وافهم كيفية وآلية عملها. افحص معوقات زمن الاستجابة والتكلفة عند تشغيل foundation models وتعلم كيفية التغلب عليها. اختر النموذج ومجموعة البيانات ومعايير التقييم والمقاييس المناسبة لاحتياجاتك. تعمل Chip Huyen على تسريع البيانات تعمل حالياً على تحليلات البيانات باستخدام وحدات معالجة الرسومات GPUs في Voltron Data. وقد عملت سابقاً لدى Snorkel AI و NVIDIA، كما أسست شركة ناشئة للبنية التحتية للذكاء الاصطناعي، ودرّست تصميم أنظمة تعلم الآلة في جامعة Stanford. وهي مؤلفة كتاب Designing Machine Learning Systems، الذي يُعد من الكتب الأكثر مبيعاً على Amazon في مجال الذكاء الاصطناعي. ويأتي كتاب هندسة الذكاء الاصطناعي ليكمل ويبني على ما ورد في كتاب Designing Machine Learning Systems الصادر عن O'Reilly.