كورس كلود مع جوجل كلاود فيرتكس إيه آي Claude with Google Cloud’s Vertex AIGoogle Cloud’s Vertex AI

يغطي هذا الكورس الشامل النطاق الكامل للعمل مع نماذج شركة (Anthropic) باستخدام منصة (Vertex AI) من جوجل كلاود (Google Cloud).

يتناول الكورس كيفية استخدام نماذج (Claude) من خلال منصة (Google Cloud’s Vertex AI). ستقوم بتنفيذ ميزات واجهة برمجة التطبيقات الأساسية (Core API features) مثل البث (Streaming) واستخدام الأدوات (Tool use)، بناء مسارات تقييم منهجية للمطالبات (Systematic prompt evaluation pipelines)، فهم أنظمة (RAG)، واستكشاف معماريات الوكلاء (Agent architectures).

إحصائيات وتفاصيل الكورس

• التكلفة: مجاني بالكامل (FREE). (Enroll in Course / Already registered? Sign In)
• المحتوى: 85 محاضرة (Lectures)، و 8 ساعات من محتوى الفيديو (Hours of video).
• التقييم: يتضمن 10 اختبارات (Quizzes).
• الشهادة: يمنح شهادة إتمام (Certificate of completion) عند الانتهاء.
• (يمكنك مشاركة الكورس عبر منصات X و LinkedIn).

أهداف التعلم (Learning objectives)

بنهاية هذا الكورس، ستكون قادراً على:

• إعداد ومصادقة (Authenticate) كلود عبر (Vertex AI) باستخدام حزمة تطوير أنثروبيك (Anthropic SDK).
• اختيار نماذج (Claude) المناسبة بناءً على الموازنة بين الذكاء، السرعة، والتكلفة (Intelligence, speed, and cost trade-offs).
• كتابة وتقييم المطالبات (Prompts) بشكل منهجي باستخدام مقاييس التقييم الموضوعية (Objective scoring metrics).
• تنفيذ استدعاء الأدوات (Tool calling) للبحث عبر الويب، عمليات الملفات، والوظائف المخصصة.
• بناء مسارات (RAG) مع تقسيم النصوص، التضمينات، والبحث الهجين (Hybrid search).
• استخدام الميزات المتقدمة مثل التفكير الممتد (Extended thinking)، الاستشهادات (Citations)، والتخزين المؤقت للمطالبات (Prompt caching).
• ربط كلود بالخدمات الخارجية باستخدام بروتوكول سياق النموذج (MCP – Model Context Protocol).
• تصميم مسارات العمل (Workflows) لتسلسل المهام المعروفة والوكلاء (Agents) لحل المشكلات بمرونة.

المتطلبات الأساسية (Prerequisites)

• إجادة البرمجة بلغة بايثون (Proficiency in Python programming).
• معرفة أساسية بالتعامل مع بيانات (JSON).
• حساب على (Google Cloud) مع إمكانية الوصول إلى خدمة (Vertex AI).

الفئة المستهدفة (Who this course is for) المطورون (Devs) الذين يرغبون في إضافة ميزات الذكاء الاصطناعي إلى تطبيقاتهم.

أقسام الكورس (Course sections)

• البدء مع كلود (Getting started with Claude) – 16 درساً: ابدأ من هنا لمعرفة الأساسيات. يغطي مصادقة واجهة برمجة التطبيقات، الطلبات الأساسية، إدارة المحادثات، مطالبات النظام، وتوليد المخرجات المهيكلة.
• هندسة المطالبات والتقييم (Prompt engineering & evaluation) – 16 درساً: تعلم كتابة المطالبات التي تعمل بالفعل. يركز على استراتيجيات المطالبة، أطر التقييم، ومناهج الاختبار المنهجية.
• استخدام الأدوات مع كلود (Tool use with Claude) – 14 درساً: توسيع نطاق كلود باستخدام أدوات ووظائف مخصصة. بناء تطبيقات باستخدام استدعاء الوظائف، التفاعلات متعددة الأدوار للأدوات، استدعاء الأدوات المجمعة، والاستفادة من الأدوات المساعدة المدمجة.
• التوليد المعزز بالاسترجاع (Retrieval augmented generation) – 10 دروس: دليل التنفيذ لأنظمة (RAG) في بيئة الإنتاج. يغطي تقسيم النصوص، التضمينات، البحث الهجين مع (BM25)، المعماريات متعددة الفهارس، إعادة الترتيب، والاسترجاع السياقي.
• بروتوكول سياق النموذج (Model Context Protocol – MCP) – 12 درساً: البروتوكول الخاص ببناء تطبيقات ذكاء اصطناعي معيارية. تعريف أدوات وموارد مخصصة، تنفيذ خوادم وعملاء (MCP)، والتعامل مع دورة حياة الدمج الكاملة.
• أداة كلود كود واستخدام الكمبيوتر (Claude Code & Computer Use) – 8 دروس: أداتان قويتان من أنثروبيك قيد العمل. (Claude Code) يسرع مسارات عمل التطوير، و(Computer Use) يؤتمت تفاعلات واجهة المستخدم. يتضمن أنماط دمج (MCP).
• الوكلاء ومسارات العمل (Agents and workflows) – 11 درساً: أنماط المعمارية لأنظمة الذكاء الاصطناعي المستقلة (Autonomous AI systems). فهم التنفيذ المتوازي، تسلسل العمليات، التوجيه المشروط، واستراتيجيات تصحيح الأخطاء الفعالة.