AWS Certified Cloud Practitioner
خدمات الذكاء الاصطناعي وتعلّم الآلة في AWS
تعرّف على طبقات الذكاء الاصطناعي في AWS: الخدمات الجاهزة مثل Rekognition و Comprehend، ومنصة Amazon SageMaker لبناء نماذجك، والذكاء الاصطناعي التوليدي عبر Amazon Bedrock و Amazon Q.
- صِف الطبقات الثلاث لمنظومة الذكاء الاصطناعي وتعلّم الآلة في AWS
- طابِق خدمات الذكاء الاصطناعي الجاهزة الشائعة مع المشكلات التي تحلّها
- اشرح ما Amazon SageMaker وكيف يختلف عن الخدمات الجاهزة
- حدّد Amazon Bedrock و Amazon Q كخدمتي الذكاء الاصطناعي التوليدي في AWS
لماذا يهم هذا
تمنحك AWS تعلّم الآلة عند ثلاثة مستويات مختلفة من الجهد. تستطيع استدعاء خدمة ذكاء اصطناعي جاهزة فتحصل على نتيجة بطلب API واحد، أو تبني نموذجك وتدرّبه على منصة Amazon SageMaker، أو تستفيد من الذكاء الاصطناعي التوليدي عبر foundation models. لا يطلب منك اختبار CLF-C02 تدريب نموذج أو كتابة كود. يطلب منك التعرّف على أهم الخدمات ومطابقة المشكلة الموصوفة بالخدمة الصحيحة.
يرسم هذا الدرس منظومة الذكاء الاصطناعي وتعلّم الآلة في AWS حتى تتوقّف الأسماء عن التداخل. سترى كيف تختلف الطبقات، وما وظيفة كل خدمة جاهزة، وأين يقع SageMaker، وأي الخدمات تغطّي الذكاء الاصطناعي التوليدي.
الطبقات الثلاث لمنظومة الذكاء الاصطناعي
تخيّل تعلّم الآلة في AWS ثلاث طبقات متراكبة، من الأقل جهداً إلى الأكثر تحكّماً.
الخدمات الجاهزة في الأعلى. درّبت AWS هذه النماذج مسبقاً، فترسل البيانات إلى API وتستعيد إجابة: تصنيفاً لصورة، أو مشاعر جملة، أو ملفاً صوتياً من نص. لا تحتاج إلى أي معرفة بتعلّم الآلة. هنا تقع معظم أسئلة Cloud Practitioner.
منصة تعلّم الآلة، Amazon SageMaker، في الوسط. تلجأ إليها حين لا تناسبك الخدمات الجاهزة وتحتاج إلى بناء نموذج وتدريبه ونشره على بياناتك. تزيل عنك الكثير من العبء، لكنك تؤدّي هنا عمل تعلّم آلة حقيقياً.
الذكاء الاصطناعي التوليدي أحدث طبقة. يتيح لك Amazon Bedrock و Amazon Q استخدام foundation models لتوليد النصوص والإجابة عن الأسئلة وبناء المساعدين، دون تدريب نموذج من الصفر.
قاعدة سريعة: إذا كانت AWS قد حلّت المشكلة مسبقاً فاستخدم خدمة جاهزة، وإذا احتجت نموذجاً مخصّصاً فاستخدم SageMaker، وإذا أردت ذكاءً اصطناعياً توليدياً فاستخدم Bedrock أو Q.
الخدمات الجاهزة للذكاء الاصطناعي
تقدّم هذه الخدمات ذكاءً جاهزاً عبر API. لا تدرّب أي شيء. يتوقّع منك الاختبار معرفة وظيفة كل واحدة واختيار الصحيحة لسيناريو معيّن.
| الخدمة | ماذا تفعل | استخدام نموذجي |
|---|---|---|
| Amazon Rekognition | تحليل الصور والفيديو | كشف الأشياء والأشخاص والنصوص والمشاهد، وتحليل الوجوه ومقارنتها، وتنقية المحتوى |
| Amazon Comprehend | معالجة اللغة الطبيعية | استخراج المشاعر والعبارات المفتاحية والكيانات واللغة من النص |
| Amazon Textract | استخراج النص والبيانات من المستندات | سحب النص والجداول وحقول النماذج من ملفات PDF والصور الممسوحة |
| Amazon Translate | الترجمة بين اللغات | ترجمة النص بين اللغات للمواقع والتطبيقات |
| Amazon Polly | تحويل النص إلى كلام | تحويل النص المكتوب إلى صوت منطوق طبيعي |
| Amazon Transcribe | تحويل الكلام إلى نص | تحويل الصوت المنطوق إلى نص، مثل الترجمة النصية أو تفريغ المكالمات |
| Amazon Lex | واجهات المحادثة | بناء روبوتات دردشة نصية وصوتية وأنظمة الرد الصوتي التفاعلي |
| Amazon Kendra | البحث الذكي | البحث في مستندات المؤسسة والحصول على إجابات مباشرة |
| Amazon Personalize | التوصيات | توليد توصيات منتجات ومحتوى مخصّصة لكل مستخدم |
| Amazon Forecast | التنبؤ بالسلاسل الزمنية | توقّع قيم مستقبلية كالطلب أو المخزون من بيانات تاريخية |
| Amazon Fraud Detector | كشف الاحتيال | رصد النشاط المحتمل احتياله عبر الإنترنت |
بعض الأزواج يخلط بينها كثيرون، فثبّتها الآن:
- Polly مقابل Transcribe. Polly تحوّل النص إلى كلام (يدخل نص ويخرج صوت). Transcribe تحوّل الكلام إلى نص (يدخل صوت ويخرج نص). كلٌّ منهما صورة معكوسة للأخرى.
- Comprehend مقابل Translate. Comprehend تحلّل معنى النص (المشاعر، الكيانات، اللغة). Translate تحوّل النص من لغة إلى أخرى.
- Rekognition مقابل Textract. Rekognition تحلّل الصور والفيديو بحثاً عن الأشياء والأشخاص والمشاهد. Textract تسحب النص والبيانات المنظّمة من المستندات كالنماذج والجداول.
Amazon SageMaker
Amazon SageMaker هو منصة بناء نماذج تعلّم الآلة وتدريبها ونشرها. تستخدمه حين لا تغطّي الخدمات الجاهزة مشكلتك وتحتاج إلى نموذج مدرَّب على بياناتك المحدّدة، مثل توقّع أعطال المعدّات من قراءات أجهزة الاستشعار الخاصة بك.
يوفّر SageMaker أدوات سير عمل تعلّم الآلة كاملاً في مكان واحد: تهيئة البيانات، واختيار الخوارزمية، وتدريب النموذج، وضبطه، ونشره لإجراء التنبؤات. ويدير البنية التحتية الأساسية حتى تركّز على النموذج لا على الخوادم.
في الاختبار، احفظ سطراً واحداً واضحاً: الخدمة الجاهزة منتج نهائي تستدعيه عبر API، بينما SageMaker الورشة التي تبني فيها النموذج بنفسك. فإذا وصف سؤال فريقاً يبني نموذجاً مخصّصاً ويدرّبه، فالإجابة SageMaker.
الذكاء الاصطناعي التوليدي: Amazon Bedrock و Amazon Q
يستخدم الذكاء الاصطناعي التوليدي نماذج foundation models الكبيرة لإنتاج محتوى جديد، كالنصوص والملخّصات والإجابات. تقدّم AWS خدمتين ينبغي أن تعرفهما.
Amazon Bedrock خدمة مُدارة بالكامل تتيح foundation models من Amazon وكبرى شركات الذكاء الاصطناعي عبر API واحد. تستطيع تجربة هذه النماذج، وتخصيصها ببياناتك، وبناء تطبيقات ذكاء اصطناعي توليدي دون إدارة أي بنية تحتية أو تدريب نموذج من الصفر. Bedrock هي خدمة المطوّرين الذين يبنون ميزات توليدية داخل تطبيقاتهم.
Amazon Q مساعد ذكاء اصطناعي توليدي. يجيب Amazon Q Business عن الأسئلة، ويلخّص المعلومات، وينجز المهام باستخدام بيانات شركتك الداخلية، فيساعد الموظفين على العمل أسرع. ويساعد Amazon Q Developer في كتابة الكود واختباره وتصحيحه والعمل مع موارد AWS. فكّر في Q كمساعد جاهز للاستخدام، بينما Bedrock لبنة تبني بها تطبيقاتك التوليدية.
نصائح للاختبار
- تتألّف منظومة الذكاء الاصطناعي في AWS من ثلاث طبقات: الخدمات الجاهزة (استدعاء API)، و Amazon SageMaker (بناء نموذجك)، والذكاء الاصطناعي التوليدي (Amazon Bedrock و Amazon Q).
- لا تتطلّب الخدمات الجاهزة خبرة في تعلّم الآلة. طابِق الخدمة بالمهمة: Rekognition (الصور والفيديو)، و Comprehend (معنى النص)، و Textract (البيانات من المستندات)، و Translate (اللغات)، و Polly (نص إلى كلام)، و Transcribe (كلام إلى نص)، و Lex (روبوتات الدردشة)، و Kendra (البحث)، و Personalize (التوصيات)، و Forecast (التنبؤ بالسلاسل الزمنية)، و Fraud Detector (الاحتيال).
- تذكّر الزوجين المتعاكسين: Polly نص إلى كلام، و Transcribe كلام إلى نص.
- Amazon SageMaker منصة بناء النماذج المخصّصة وتدريبها ونشرها. اخترها حين يتضمّن السيناريو بناء نموذج على بياناتك.
- يتيح Amazon Bedrock foundation models عبر API واحد لبناء تطبيقات توليدية. و Amazon Q مساعد ذكاء اصطناعي توليدي جاهز للاستخدام.