רוצה להיות מהנדס AI גנרטיבי בשנת 2026? הנה מפת הדרכים הלימודית המלאה שלך. AI גנרטיבי מתפתח במהירות. אבל להיות מהנדס GenAI מצליח זה לא להשלים 50 קורסים או ללמוד כל מסגרת חדשה. להלן 10 מיומנויות חיוניות שאני ממליץ לשלוט בהן, בסדר הנכון.
1 المحولات وأساسيات LLM.
ابدأ بفهم البنية الكامنة وراء نماذج اللغة الحديثة. يتعلم:. هندسة المحولات والاهتمام الذاتي.
الاستعلام والمفتاح والقيمة (Q/K/V).
الاهتمام والإخفاء متعدد الرؤوس.
الترميز ونوافذ السياق وترميز الموقع.
كيف تولد دراسات LLM الاستجابات.
قواعد الكود:
2 التطبيقات وقواعد بيانات المتجهات.
فهم كيفية تمثيل الآلات واسترجاع المعلومات الدلالية. يتعلم:. التضمين النصي والتشابه الدلالي.
تشابه جيب التمام، منتج النقطة، المسافة الإقليدية.
تقريبي أقرب بحث الجيران.
فهرسة المتجهات والبحث عن التشابه.
قواعد بيانات المتجهات مثل FAISS وChroma وPinecone.
רוהיט נגי. אלגוריתמים של מסדי נתונים וקטוריים:. רוהיט נגי. הטבעות וקטוריות:. Satyajit Patnaik. יישום מעשי:.
3 مخرجات هندسية ومنظمة سريعة.
لا تقتصر الهندسة السريعة على كتابة تعليمات أفضل فحسب. يتعلق الأمر بتصميم تفاعلات موثوقة مع نماذج اللغة. يتعلم:. المطالبة بصفر طلقات وعدد اللقطات.
إرشادات النظام وهندسة السياق.
مخرجات JSON مدمجة.
قوالب سريعة والتحسين.
قراءة الأداة والتحقق منها.
4 الجيل المعزز للاسترجاع (RAG).
RAG היא אחת הגישות המעשיות ביותר לבניית יישומי GenAI ארגוניים. ללמוד:. בליעת מסמכים וחתיכה
דור הטבעה
שליפה סמנטית והיברידית
סינון מטא נתונים ודירוג מחדש
יצירת תגובה מבוססת.