طارق بن جعبل طعيمان

مهندس ذكاء اصطناعي

0%

النماذج اللغوية الضخمة
مشروع عملي احترافي

Multi-modal LLM Application

تطبيق يعالج النصوص والصور معاً (GPT-4 Vision)

متقدم
3 أسابيع
4 مهارات

مقدمة المشروع

في هذا المشروع العملي، ستتعلم كيفية تطبيق يعالج النصوص والصور معاً (gpt-4 vision). هذا المشروع مصمم خصيصاً لمستوى متقدمويستغرق تقريباً 3 أسابيع لإكماله بشكل كامل.

سنتبع منهجية CRISP-DM (Cross-Industry Standard Process for Data Mining) المعترف بها عالمياً، والتي تضمن بناء مشروع احترافي قابل للتطبيق في بيئة الإنتاج.

ماذا ستتعلم؟

📊 فهم Multi-modal LLMs
🔍 استكشاف GPT-4 Vision capabilities
🧹 تحضير بيانات متعددة الوسائط
⚙️ بناء تطبيق multi-modal
✅ تقييم فهم الصور
🚀 نشر تطبيق تفاعلي
منهجية CRISP-DM

خطوات العمل التفصيلية

اتبع هذه الخطوات الست لبناء مشروع احترافي

1
📊

Business Understanding

فهم المشكلة

تحديد الأهداف والمتطلبات من منظور الأعمال

الخطوات العملية:

تطبيقات تفهم الصور والنصوص

2
🔍

Data Understanding

فهم البيانات

جمع البيانات الأولية والتعرف عليها وتحديد جودتها

الخطوات العملية:

جمع صور مع أوصاف

3
🧹

Data Preparation

تحضير البيانات

تنظيف وتحويل البيانات لتكون جاهزة للنمذجة

الخطوات العملية:

ترميز الصور لـ base64

4
⚙️

Modeling

بناء النموذج

اختيار وتطبيق تقنيات النمذجة المناسبة

الخطوات العملية:

استخدام GPT-4 Vision API

5

Evaluation

التقييم

تقييم النموذج والتأكد من تحقيق الأهداف

الخطوات العملية:

اختبار فهم مشاهد معقدة

6
🚀

Deployment

النشر

نشر النموذج في بيئة الإنتاج

الخطوات العملية:

تطبيق لوصف الصور أو OCR

المصادر والأدوات

GPT-4 Vision Documentation
LangChain Multi-modal
Vision Use Cases

المهارات المطلوبة

Multi-modal AIGPT-4 VisionImage UnderstandingLangChain

إحصائيات سريعة

المستوىمتقدم
المدة3 أسابيع
المهارات4
الخطوات6
العودة للمشاريع