التحول الرقمي والذكاء الاصطناعي

تقنيات معالجة اللغات الطبيعية (NLP) وتطوير المساعدات الذكية

يتعلم المشارك معالجة النصوص العربية آلياً وبناء نماذج لفهم النية والكيانات والمشاعر، ثم تطوير مساعد ذكي نصي أو صوتي يسترجع المعرفة ويدير الحوار، وتقييمه وتشغيله بضوابط سلامة واضحة.

المدة5 أيام تدريبية
المحتوى5 محاور · 10 جلسات
بعد البرنامجشهادة حضور معتمدة

لمحة عن الدورة

تتعامل المؤسسات يومياً مع كمّ كبير من النصوص والكلام: رسائل العملاء، والتقارير، والعقود، وتسجيلات المكالمات، وأغلبه بالعربية بفصحاها ولهجاتها. تستطيع تقنيات معالجة اللغات الطبيعية (NLP) تحويل هذا الكمّ إلى معرفة قابلة للبحث وخدمات تفاعلية، لكن نقل نموذج يعمل جيداً على نصوص إنجليزية إلى بيئة عربية متعددة اللهجات يكشف سريعاً فجوات في الفهم والدقة. تبني الدورة المهارات على مراحل: تمثيل النصوص وتحديات الصرف واللهجات العربية، ثم مهام الفهم كتحديد النية واستخراج الكيانات وتحليل المشاعر، ثم تطوير المساعدات الذكية بإدارة الحوار والاسترجاع المعزز واستدعاء الأدوات، وصولاً إلى المساعدات الصوتية والتقييم وطبقات الحماية والتشغيل. تجمع الجلسات بين شرح المفاهيم ومختبرات على دفاتر برمجية بلغة بايثون ومكتبات مفتوحة المصدر، ويبني المشاركون خلالها نموذجاً أولياً لمساعد عربي يجيب من قاعدة معرفة محددة ويُختبر بسيناريوهات محادثة كاملة.

الأهداف المتوقعة من الدورة

01

تجهيز النصوص العربية للمعالجة الآلية بمعالجة التقطيع والتطبيع والصرف واللهجات، واختيار التمثيل والنموذج المناسبين لكل مهمة.

02

بناء نماذج لتحديد النية واستخراج الكيانات وتحليل المشاعر، والمفاضلة بين الضبط الدقيق والتوجيه بالتعليمات حسب البيانات المتاحة.

03

تطوير مساعد ذكي يدير الحوار ويسترجع الإجابات من قاعدة معرفة ويستدعي أنظمة الأعمال، مع طبقات حماية وتحويل إلى موظف بشري.

04

تقييم المساعدات الذكية بمقاييس المهام والسيناريوهات الكاملة، وتشغيلها بكلفة وزمن استجابة مضبوطين ضمن حلقة تحسين مستمر.

المستهدفون

01

مطورو البرمجيات ومهندسو تعلم الآلة الذين يبنون تطبيقات تفهم النصوص العربية أو تتحاور مع المستخدمين.

02

علماء البيانات العاملون على تحليل ملاحظات العملاء والوثائق والمحادثات النصية والصوتية.

03

مديرو المنتجات الرقمية المسؤولون عن مساعدات المحادثة في التطبيقات والمواقع ومراكز الاتصال.

04

الباحثون في اللسانيات الحاسوبية والمهتمون بتطوير موارد وأدوات للغة العربية ولهجاتها.

المحاور العلمية

اضغط على أي محور لاستعراض جلساته وبنوده.

01

المحور الأول: أسس معالجة اللغات الطبيعية وخصوصية النص العربي

2 جلسات · 6 نقاط

1الجلسة الأولى: من النص الخام إلى تمثيل قابل للحساب

  • مراحل تهيئة النص: التقطيع إلى وحدات (Tokenization)، والتطبيع، وإزالة التشكيل، والتعامل مع الرموز التعبيرية والروابط والأخطاء الإملائية.
  • تطور تمثيل النصوص من حقيبة الكلمات ووزن TF-IDF إلى التضمينات الكثيفة (Embeddings) والتمثيلات السياقية في نماذج المحولات (Transformers).
  • خوارزميات التقطيع إلى وحدات فرعية كترميز أزواج البايت (BPE)، وأثرها على عدد الرموز في النص العربي وكلفة معالجته.

2الجلسة الثانية: الصرف واللهجات والكتابة المختلطة في العربية

  • الغنى الصرفي للعربية وأدوات التحليل الصرفي وفصل السوابق واللواحق، وأثر ذلك على دقة البحث والتصنيف.
  • تنوع اللهجات والكتابة العربية بحروف لاتينية والتنقل بين العربية والإنجليزية في الرسالة الواحدة، وأساليب التعامل مع كل حالة.
  • انتقاء النماذج والموارد المدربة على العربية واختبار تغطيتها للفصحى واللهجات المستهدفة قبل البناء عليها في المشروع.
02

المحور الثاني: تقنيات الفهم اللغوي وبناء نماذج التصنيف والاستخراج

2 جلسات · 6 نقاط

1الجلسة الأولى: تحديد النية واستخراج الكيانات وتحليل المشاعر

  • تصنيف النصوص وتحديد النية (Intent Classification) في الرسائل القصيرة، وبناء مجموعة أمثلة متوازنة وواضحة الحدود لكل نية.
  • التعرف على الكيانات المسماة (NER) واستخراج حقول مثل التواريخ والمبالغ وأرقام الطلبات من نصوص حرة غير منظمة.
  • تحليل المشاعر على مستوى الجوانب (Aspect-Based) للتمييز بين رضا العميل عن السعر واستيائه من التوصيل في التعليق نفسه.

2الجلسة الثانية: الضبط الدقيق والتعلم بأمثلة قليلة وتوسيع البيانات

  • الضبط الدقيق لنموذج محولات مدرب مسبقاً على مهمة تصنيف عربية، ومقارنة نتائجه بنموذج لغوي كبير موجَّه بالتعليمات.
  • التعلم بأمثلة قليلة ومن دون أمثلة، والحالات التي تغني فيها التعليمات الجيدة عن جمع بيانات موسومة كبيرة.
  • توسيع بيانات التدريب بإعادة الصياغة والترجمة العكسية والتوليد الاصطناعي، مع ضوابط تمنع تسرب أمثلة الاختبار إلى التدريب.
03

المحور الثالث: تطوير المساعدات الذكية: إدارة الحوار والاسترجاع واستدعاء الأدوات

2 جلسات · 6 نقاط

1الجلسة الأولى: بنية المساعد الذكي وإدارة مسار المحادثة

  • مكونات المساعد: فهم المدخلات، وتتبع حالة الحوار، واختيار الإجراء، وصياغة الرد، والتكامل مع أنظمة الأعمال.
  • المفاضلة بين الحوار القائم على مسارات محددة والحوار التوليدي المفتوح، والتصميم الهجين الذي يحصر التوليد في مواضع آمنة.
  • ملء الخانات (Slot Filling) وطرح أسئلة الاستيضاح والتعامل مع انتقال المستخدم إلى موضوع آخر في منتصف المحادثة.

2الجلسة الثانية: ربط المساعد بقواعد المعرفة وأنظمة المؤسسة

  • تجهيز قاعدة المعرفة بتقسيم المستندات إلى مقاطع، واختيار نموذج التضمين، وفهرستها في قاعدة بيانات متجهية.
  • البحث الهجين الذي يجمع المطابقة المعجمية (BM25) والبحث الدلالي، مع إعادة ترتيب النتائج لرفع صلة المقاطع المسترجعة.
  • استدعاء الوظائف (Function Calling) ليستعلم المساعد عن حالة طلب أو يحجز موعداً عبر واجهات الأنظمة بصلاحيات محددة.
04

المحور الرابع: المساعدات الصوتية وتقييم جودة المساعدات الذكية وسلامتها

2 جلسات · 6 نقاط

1الجلسة الأولى: التعرف على الكلام وتوليده وتصميم الحوار الصوتي

  • التعرف الآلي على الكلام (ASR) وتحديات اللهجات والضوضاء والمصطلحات الخاصة، وقياس الأداء بمعدل خطأ الكلمات (WER).
  • تحويل النص إلى كلام (TTS) واختيار الصوت ونبرة الرد، وضبط نطق الأسماء والأرقام والتواريخ في العربية.
  • تصميم الحوار الصوتي بمراعاة قيود الذاكرة السمعية: ردود أقصر، وتأكيد المعلومات الحرجة، وإتاحة مقاطعة المساعد.

2الجلسة الثانية: مقاييس التقييم وطبقات الحماية

  • مقاييس المهام اللغوية كالدقة والاستدعاء ومقياس F1، وحدود مقاييس التداخل النصي مثل BLEU وROUGE في الحكم على النص المولَّد.
  • تقييم المساعد من طرف إلى طرف بسيناريوهات محادثة كاملة، واستخدام نموذج لغوي مقيِّماً وفق معايير مكتوبة مع مراجعة بشرية لعينة.
  • كشف المدخلات الخبيثة ومحاولات حقن التعليمات، وتصفية المخرجات، وتحويل المحادثة إلى موظف بشري عند الحاجة.
05

المحور الخامس: تشغيل المساعدات الذكية وتحسينها بعد الإطلاق

2 جلسات · 6 نقاط

1الجلسة الأولى: خيارات النشر وزمن الاستجابة والخصوصية

  • المفاضلة بين خدمات النماذج السحابية والنماذج المفتوحة المستضافة داخلياً من حيث الخصوصية وزمن الاستجابة والكلفة.
  • خفض الكلفة وزمن الاستجابة بالتخزين المؤقت للإجابات المتكررة، وتوجيه الطلبات البسيطة إلى نموذج أصغر.
  • حماية البيانات الشخصية في المحادثات بإخفاء الحقول الحساسة قبل المعالجة ووضع سياسة للاحتفاظ بسجلات الحوار.

2الجلسة الثانية: تحليل المحادثات وحلقة التحسين المستمر

  • تحليل سجلات المحادثات لاكتشاف النوايا غير المغطاة ونقاط التعثر التي يترك عندها المستخدمون المحادثة.
  • تحويل المحادثات الفاشلة إلى أمثلة تدريب وحالات اختبار جديدة تُشغَّل قبل كل إصدار من المساعد.
  • مشروع ختامي: نموذج أولي لمساعد ذكي عربي يجيب من قاعدة معرفة محددة، مع مجموعة اختبار وخطة تحسين موثقة.

ما يحصل عليه المشارك

5 محاور علمية

مخطّط علميّ متدرّج

10 جلسة تدريبية

موزَّعة على 5 أيام

30 بنداً تفصيلياً

محتوى تطبيقي مفصَّل

شهادة حضور معتمدة

بعد إتمام البرنامج

أكمل بيانات التسجيل

سنتواصل معك خلال يوم عمل لتأكيد الحجز.

جاهز للبدء؟

احجز مقعدك في البرنامج وابدأ رحلة تطوير مهاراتك.

سجّل الآن

شارك هذه الدورة