بناء Full‑Stack AI Apps: من الفكرة إلى الإنتاج
٣٠ يناير ٢٠٢٦
دليل عميق وعملي لبناء تطبيقات full-stack AI يغطي البنية، الأمن، القابلية للتوسع، الاختبار، وأمثلة واقعية من أنظمة الإنتاج الحديثة.
#mlops
Model Serving Patterns: من Batch إلى Real-Time Inference
٢٨ يناير ٢٠٢٦
استكشف أنماط model serving الحديثة — من batch و online inference إلى streaming و edge deployment — مع أمثلة واقعية، code demos، ورؤى إنتاجية.
إتقان أنظمة مراقبة النماذج: الحفاظ على نماذج ML صادقة
٢٢ يناير ٢٠٢٦
غوص عميق في أنظمة مراقبة النماذج — لماذا تهم، وكيف تعمل، وكيفية بناء نظام يتوسع. يشمل أمثلة واقعية، وكود، وأفضل الممارسات.
دليل أساسيات MLOps: من النموذج إلى الإنتاج
١ يناير ٢٠٢٦
دليل مفصل عملي لفهم أساسيات MLOps — من model training و deployment إلى monitoring و automation و scaling في production environments.
أفضل مهارات تقنية لعام 2026: ما تحتاجه للبقاء في المقدمة
٢١ ديسمبر ٢٠٢٥
سوق العمل التقني يتطور بسرعة. اكتشف المهارات الأكثر طلبًا لعام 2026، من هندسة الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي إلى DevOps وهندسة السحابة والأمن السيبراني.
تخفيض تكاليف نماذج اللغة الكبيرة دون المساس بالجودة: استراتيجيات عملية مجدية
١٤ ديسمبر ٢٠٢٥
- غوص عميق في استراتيجيات واقعية لتقليل تكاليف نماذج اللغة الكبيرة — من اختيار النموذج والتكميم إلى التخزين المؤقت والتجميع وأنابيب الاستدلال الأكثر ذكاءً.
كيفية MLOps: بناء أنظمة التعلم الآلي الموثوقة والقابلة للتوسع
٢٩ نوفمبر ٢٠٢٥
- دليل عملي ومفصل بعمق للتمكن من MLOps - بدءًا من إصدار النماذج وصولاً إلى CI/CD والمراقبة والتوسع والممارسات الإنتاجية في العالم الحقيقي.
أفضل أدوات AI مفتوحة المصدر في عام 2025: القوة والحرية والعملية
٢٩ نوفمبر ٢٠٢٥
- استكشف أكثر أدوات AI مفتوحة المصدر قدرة في عام 2025 — من تدريب النماذج إلى النشر — مع أمثلة واقعية، وكود، وبصائر عملية للمطورين والفرق.
الأمن السيبراني في عصر الذكاء الاصطناعي: الدفاع عن جبهة رقمية جديدة
٣١ أكتوبر ٢٠٢٥
- يغير الذكاء الاصطناعي ليس فقط كيفية بناء التكنولوجيا، بل أيضًا كيفية حمايتها. استكشف سطح التهديد المتوسع، ومخاطر الديب فيك، وممارسات DevOps الآمنة، واستراتيجيات الاستعداد المؤسسي لعصر الأنظمة الذكية.