هندسة المُحفِّزات مقابل الضبط الدقيق – متى نحتاج إلى الضبط الدقيق

**🚀 جلسة مجانية: هندسة المُحفِّزات مقابل الضبط الدقيق – ما الفرق بينهما؟** انضم إلينا في جلسة تفاعلية نُبَيِّن فيها مفهومين من أهم المفاهيم عند العمل مع نماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة (LLMs): **هندسة المُحفِّزات** و**الضبط الدقيق**. في هذه الجلسة، ستتعلم: * ما المقصود فعليًا بـ **التدريب المسبق** في سياق نماذج الذكاء الاصطناعي. * الفرق بين **الضبط الدقيق** و**هندسة المُحفِّزات**، ومتى تستخدم كل منهما. * أمثلة واقعية توضح كيف يمكن لتصميم المُحفِّزات أن يُحقق نتائج قوية دون الحاجة لإعادة التدريب. * الحالات التي يصبح فيها الضبط الدقيق ضروريًا لتحقيق الأداء والتجهيز المخصص. سواء كنت مطوّر برمجيات، أو عالم بيانات، أو مجرد مهتم بالذكاء الاصطناعي، فإن هذه الجلسة ستوفر لك **فهمًا واضحًا وعمليًا** لهذين المفهومين وكيف يُشكِّلان تطبيقات الذكاء الاصطناعي التي نستخدمها اليوم. 👉 **من يجب أن يحضر؟** * المتخصصون في المجال التقني الذين يستكشفون الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي * الطلاب والمهتمون الذين يرغبون في معرفة المزيد عن النماذج الكبيرة (LLMs) * أي شخص يبني تطبيقات تعتمد على الذكاء الاصطناعي هذه فرصة تعليمية **مجانية تمامًا** — انضم مستعدًا لطرح الأسئلة، والتفاعل، واستخلاص رؤى يمكنك تطبيقها فورًا! سجّل [من هنا!](https://academy.zynpulseai.com/web/checkout/68c7e55e9027b59ce21b94c0)