المجلَّد الأوَّل — كيف يَعمل الذكاء الاصطناعي التوليدي

دليلٌ واضحٌ وعمليٌّ إلى أساسيات نماذج اللغة الكبيرة.

المَدخل بلغةٍ بسيطة إلى السلسلة بأَسرها. ينطلق من الصفر — الرموز، التدريب، فِعلُ التنبُّؤ البسيط بالرمز التالي — لِيَبنيَ صورةً صادقةً، خاليةً من الجزل التقني، لِما هو نموذج اللغة الكبير، وكيف يُدرَّب، ولماذا يَتصرَّف كما يَتصرَّف، دون افتراض أيِّ خلفيةٍ سابقة. الأساسُ الذي يَبني عليه كلُّ مجلَّدٍ لاحق.

تَصفَّح هذا المجلَّد على أمازون ←

المجلَّد الثاني — نماذج اللغة من خلال الرياضيات

استكشافُ ما يَجري داخل الذكاء الاصطناعي بنظرةٍ رياضية.

جولةٌ صارمةٌ رياضياً لكنَّها قابلةٌ للقراءة في ما يَدور داخل الذكاء الاصطناعي: الانتباه، ديناميَّاتُ التحسين، طوبوغرافيات الخسارة, وسلوكُ التوسُّع، مَشروحاتٍ بالرياضيات التي تَجعلها تَعمل. كلُّ معادلةٍ مُهمَّة مُشتقَّةٌ كاملةً — كلُّ واحدةٍ مَلفوفةٌ في حكايةٍ، وتشبيهٍ، ومثالٍ عَدديٍّ مَحلول. للقارئ الذي يُريد الرياضيات التي يَتركها المجلَّد الأوَّل في الهامش.

تَصفَّح هذا المجلَّد على أمازون ←

المجلَّد الثالث — تَعزيز الذكاء الاصطناعي المؤسَّسي بـ RAG

دليلٌ عمليٌّ لبناء أنظمة التوليد المعزَّز بالاسترجاع للمؤسَّسة.

RAG عمليّاً — قواعد البيانات المتَّجهة، استراتيجيات التقطيع، ومعماريَّة تَأريض النموذج في مستنداتك أنت لِإجاباتٍ مؤسَّسيةٍ موثوقةٍ ومُحدَّثة. المجلَّد الذي تَقرؤه إن كانت مَهمَّتك أن تَنشُر ميزات ذكاءٍ اصطناعيٍّ مَطلوبٌ منها أن تَبقى راهنةً وأن تَستشهد بِمصادرها.

المجلَّد الرابع — تَصميم إدراك الذكاء الاصطناعي بـ MCP

هَندسةُ السياق والأدوات والذاكرة لِوكلاء ذكاءٍ اصطناعيٍّ موثوقين.

نَمذجةُ السياق المُهيكَل وتَنسيقه: كيف تُشكِّل استدلال النموذج بِهندسةٍ للسياق والمَواقف التي يَراها، بدلاً من النموذج نفسه. المجلَّد الذي تَقرؤه إن كنت تَبني أنظمةً وكيلية — مَخزونات الأدوات، الحلقات الطويلة، الذاكرة عبر الجلسات، وانضباط تَصميم ما يَجوز للنموذج أن يَراه.

المجلَّد الخامس — بناء تطبيقات LLM في العالم الحقيقي

تَصميمُ أنظمة LLM وتقييمها وتَشغيلها في الإنتاج.

دليلٌ يَتمحور حول الأنظمة من النموذج الأوَّلي إلى الإنتاج — تَصميم واجهات APIs، حلقات التقييم، الرَّصد، والتكامل — يُحوِّل نموذجاً قادراً إلى منتجٍ يُعتمد عليه. المجلَّد الذي يُحوِّل الفَهم المعماري إلى خدماتٍ تَنشُر مع مُستخدمين حقيقيِّين عليها.

المجلَّد السادس — توسيع أنظمة الذكاء الاصطناعي

هَندسةُ استدلال LLM منخفض الكُمون للإنتاج على نِطاقٍ واسع.

هَندسةُ استدلالٍ عالي الأداء: الخدمة الموزَّعة، تحسين الكُمون، ونَمذجة الكُلفة لِأنظمةٍ يَجب أن تَردَّ ملايين المرَّات في اليوم. المجلَّد الذي تَقرؤه حين يَنمو نظامُك الذكي خارج خادمٍ واحد ويَصير عليه أن يَتصرَّف كقطعةٍ حقيقية من البنية التحتية.

المجلَّد السابع — أمن الذكاء الاصطناعي

الدفاعُ عن أنظمة LLM من الحقن الموجِّهي وكَسر القيود والتهديدات العدائية.

تَصميمُ ذكاءٍ اصطناعيٍّ آمنٍ ومتين: المخاطر العدائية، الحقن الموجِّهي، أُطُر الحوكمة، والتصميم الدفاعي للأنظمة المنشورة في العالم الحقيقي. المجلَّد الذي تَقرؤه حين يَجب التعامل مع نظامك الذكي بوصفه بنيةً تحتيةً ذات صلةٍ بالأمن.