نموذجك الخاص
نموذج مفتوح بحجم 27 مليار معامل مضبوط على مجالك، مع بطاقة في السجل: الأوزان والمقاييس والترخيص والإصدار.
خمسة مخرجات تخرج بها
الثلاثة الأولى تبنيها بيدك. الرابع تصادق عليه مايكروسوفت. والخامس يبدأ في تحقيق دخل.
تطبيق في الإنتاج
محادثة فوق مستنداتك مع بحث واستشهادات. منشور على السحابة، متاح برابط، يعمل على نموذجك.
حزمة تقييم
مجموعة اختبارات تلتقط الهلوسة والانحدار قبل الإصدار وتوقف النشر إذا تراجعت الجودة.
شهادة معتمدة
امتحان Microsoft AI-103. الشارة تُنشر على LinkedIn ويستطيع أي صاحب عمل التحقق منها.
عرض على المتجر
عرضك الخاص في كتالوج مايكروسوفت، حيث يبحث عملاء المؤسسات عن المنفذين.
ثمانية أسابيع
التطبيق العامل يظهر في نهاية الأسبوع الأول، قبل أي نظرية. بعدها تفككه طبقة طبقة وتستبدل كل طبقة بواحدة من صنعك.
- الأسبوع 1أول تطبيق سحابي لكبايثون، git، Docker، الصلاحيات. تنشر قالب المحادثة، ترفع مستنداتك، وتحصل على رابط حي
- الأسبوع 2كيف يعمل البحث في المستنداتالتقسيم إلى مقاطع، البحث الشعاعي والهجين، الاستشهادات، وطبقة التوجيهات
- الأسبوع 3التكلفة وزمن الاستجابةالرموز والتأخير كقيد تصميمي. التخزين المؤقت واختيار النموذج المناسب لكل مهمة
- الأسبوع 4ضبط النموذجQLoRA على نموذج 27B: جمع البيانات، التشغيل، الأخطاء الشائعة وكيفية اكتشافها
- الأسبوع 5نقطة الوصول الخاصة بكتشغيل النموذج على vLLM، تغليفه بواجهة متوافقة، واستبدال نموذج المزوّد به
- الأسبوع 6بوابات الجودةبناء حزمة تقييم وجعلها بوابة إلزامية قبل النشر. هذا أول ما يُسأل عنه في المقابلات
- الأسبوع 7الوكلاء والأدواتسيناريوهات متعددة الخطوات، استدعاء الأنظمة الخارجية، بروتوكول MCP، والتعافي من الأعطال
- الأسبوع 8مناقشة المشروعتعرض النظام على مراجع تقني وتشرح حدوده لمسؤول غير تقني
ثلاثة مسارات تسير بالتوازي
المسار الهندسي هو الأساس. المساران الآخران يستغرقان نصف ساعة أسبوعياً ويعملان في الخلفية، ليكتمل كل شيء في الوقت نفسه.
مهندس
ثمانية أسابيع من العمل على مشروع: من قالب جاهز إلى نموذجك الخاص في الإنتاج بجودة مقاسة.
شهادة AI-103
مدرّس ذكي داخل مساحة عملك يقودك عبر مجالات الامتحان، يتذكر أخطاءك ويعود إلى نقاط ضعفك. المجال التالي يبقى مغلقاً حتى تُتقن السابق.
شراكة مايكروسوفت
التحقق من الكيان القانوني يستغرق أسابيع، لذا يبدأ التقديم من الأسبوع الثاني. وبحلول التخرج يكون عرضك منشوراً في الكتالوج.
مدرّس متكيّف، لا مكتبة فيديو
لكل طالب مدرّس ذكي شخصي يعمل على نموذج 27B نفسه الذي تضبطه. ينطلق مما فعلته فعلاً، لا مما يفترضه المنهج.
يعمل على نموذجك
المدرّس يُقدَّم من نقطة الوصول المشتركة 27B داخل مساحة عملك. يقرأ شيفرتك وسجلاتك، لا كتاباً عاماً.
يتذكر أخطاءك
كل إجابة خاطئة وكل تشغيل فاشل يُحفظ. يعود المدرّس إلى نقاط الضعف حتى تثبت، ثم يتقدم.
بوابات إتقان، لا مواعيد نهائية
مجالات AI-103 تُفتح واحداً واحداً. يبقى التالي مغلقاً حتى تُتقن السابق، تماماً كما يُقيَّم الامتحان نفسه.
يتحقق بتشغيل الشيفرة
حين تقول إن شيئاً يعمل، ينفّذه المدرّس ويقرأ المخرجات الحقيقية. الإجابة المعقولة لا تُقبل؛ الصحيحة تُقبل.
المدرّس نفسه يقيّم نقاط تفتيش مشروعك الأسبوعية، فتتجمع مراجعة الامتحان والعمل الهندسي في سجل واحد.
عتاد حقيقي، لا محاكاة
لا يمكن تعلّم ضبط النماذج نظرياً. كل طالب يحصل على شريحة مخصصة بسعة 40 غيغابايت من معالج NVIDIA A100 على عنقود Lambda، الشريك في برنامج NVIDIA Inception. لا انتظار في طابور، ولا جار يلتهم ذاكرتك.
نموذج أساسي بحجم 27 مليار معامل متاح على مدار الساعة عبر نقطة وصول مشتركة، تعمل عليه تطبيقاتك ومدرّسك. أما شرائح التدريب فتحمل نسخة QLoRA من النموذج نفسه، وهو ما يكفي لخمس عشرة إلى ثلاثين جولة تدريب كاملة لكل شخص.
المعالجNVIDIA A100 80 GB
النموذج الأساسي27B على مدار الساعة
شريحة التدريب40 GB
ساعات الشريحة لكل طالب179
جولات تدريب كاملة15–30
جولة التخرج8 × A100, 640 GB
بيئة العملvLLM · Jupyter · Docker
كم يساوي هذا العمل في كتالوج مايكروسوفت
عرضان قائمان على Microsoft Marketplace. كلاهما يغطي تحديداً ما تتعلمه في الأسابيع الخمسة الأولى.
RAG Implementation: 4-Wk Proof of Concept
روبوت محادثة مخصص على Azure OpenAI مع بحث استرجاعي متقدم، مدمج بأنظمة العميل. أربعة أسابيع.
Azure AI RAG & Enterprise Search
نموذج أولي لبحث مؤسسي في المستندات. العرض يذكر المكوّنات: Azure OpenAI و Cognitive Search و Bot Framework و Azure Storage. أربعة أسابيع.
هذا مرجع سوقي وليس ضماناً للدخل. نحن نوصلك إلى نشر عرضك الخاص ونشرح المسارين: عرض إعلاني تُبرم فيه الصفقة مباشرة مع العميل، وعرض تعاملي تتم فوترته عبر مايكروسوفت. وما يحدث بعد ذلك يعتمد على مايكروسوفت وعليك.
من يوظّف الآن
النقص ليس في النظرية بل في التنفيذ: عدد القادرين على إيصال نموذج إلى نظام عامل أقل بثلاثة أضعاف من عدد الوظائف المفتوحة.
3.2 : 11.6 مليون وظيفة شاغرة مقابل 518 ألف مرشح مؤهل
1.3 مليونوظيفة في الذكاء الاصطناعي أُنشئت خلال عامين وفق LinkedIn
$350–550Kتقدير الحزمة السنوية لمهندس Forward Deployed في OpenAI
الكلمة المفتاحية في إعلانات مايكروسوفت هي Azure AI Foundry، وغالباً مقترنة بـ Copilot Studio. المطلوب ليس باحثين بل مهندسين يبنون الوكلاء وينشرونها. وامتحان AI-103 الجديد مبني على هذا بالضبط.
في OpenAI الدور الهندسي الأوسع انتشاراً هو Forward Deployed Engineer. المقابلة تتكون من برمجة على سيناريوهات وكيلة، وتصميم نظام تحت قيود التكلفة وزمن الاستجابة، وحوار مع مسؤول غير تقني. والأسبوع الثامن من الدورة مبني على هذه القائمة.
ثمة مهارة تُقدَّر على حدة: نشر النموذج داخل نطاق العميل نفسه. البنوك والقطاع الصحي والجهات الحكومية لا ترسل بياناتها إلى واجهة برمجية عامة. وهذا لا يُتعلّم في دورة تعيش على مفتاح سحابي واحد.
التكلفة
سعر واحد لثمانية أسابيع. يشمل الحوسبة والتحضير للامتحان والمرافقة حتى نشر عرضك.
$1,800
الدفعة الأولى · ثم $2,400
- 179 ساعة على شريحة تدريب A100 بسعة 40 غيغابايت
- نموذج أساسي 27B متاح على مدار الساعة
- ثمانية أسابيع من التدريس في مجموعة لا تتجاوز عشرين
- التحضير لامتحان AI-103 مع مدرّس شخصي
- جولة التخرج على عقدة من ثمانية معالجات
- مراجعة الشيفرة والمشروع في كل مرحلة
يُدفع بشكل منفصل
امتحان AI-103مباشرة إلى مايكروسوفت
اشتراك Azure الخاص بك$30–60 للدورة
التسجيل في Partner Centerوفق قواعد مايكروسوفت
الإنفاق على اشتراك Azure الخاص بك يبقى صغيراً لأن الجولات الثقيلة تجري على عنقودنا لا في سحابتك. ويُشترط وجود ملف دفع في Azure عند الالتحاق، فالأسبوع الأول يبدأ به.
من يقف خلف البرنامج
كل ما يلي يمكن التحقق منه في سجلات عامة. لا شيء هنا يعتمد على كلمتنا وحدها.
الشركة البريطانية في المجموعة مسجّلة في UK Register of Learning Providers ولديها رقم مزوّد مُتحقَّق منه. يمكنك التحقق بنفسك على ukrlp.co.uk. ولنكن دقيقين في وصف ما يعنيه ذلك: السجل يؤكد هوية قانونية مُتحقَّقاً منها. وهو ليس اعتماداً للجودة ولا تزكية لأي دورة من وزارة التعليم البريطانية.
عضوية في برنامج NVIDIA لشركات التقنية. ومنه تأتي القدرة الحوسبية للأكاديمية. البرنامج لا ينشر دليل أعضاء، لذا نرسل خطاب تأكيد عند الطلب.
صفة ناشر في متجر مايكروسوفت التجاري، وهو المسار نفسه الذي ينشر به الخريجون عروضهم. التأكيد من Partner Center عند الطلب.
لطلب أي خطاب تأكيد: dev@hybt.ai. نرسله باسم المستلم وبتاريخ.
أسئلة
إجابات قصيرة على أكثر ما يسأله المتقدمون. وما عدا ذلك، راسلنا.
هل أحتاج إلى حاسوب ببطاقة رسومية؟
لا. يكفي حاسوب محمول بمتصفح. كل الحوسبة تجري على عنقود NVIDIA A100 لدينا، ويتصل الطالب ببيئة جاهزة عبر المتصفح أو عبر SSH من محرره الخاص.
أي نموذج يدرّبه الطلاب؟
نموذج مفتوح بحجم 27 مليار معامل. النسخة الأساسية متاحة على مدار الساعة عبر نقطة وصول مشتركة، وضبط QLoRA يجري على شريحة مخصصة بسعة 40 غيغابايت من A100. وتكفي ساعات كل طالب لخمس عشرة إلى ثلاثين جولة كاملة.
ما الذي يشمله السعر؟
179 ساعة على شريحة تدريب A100 بسعة 40 غيغابايت، ووصول على مدار الساعة إلى النموذج الأساسي 27B، وثمانية أسابيع من التدريس في مجموعة لا تتجاوز عشرين، والتحضير لامتحان Microsoft AI-103، وجولة تخرج على عقدة من ثمانية معالجات، ومراجعة الشيفرة في كل مرحلة.
ما الذي يُدفع بشكل منفصل؟
امتحان AI-103 يُدفع مباشرة إلى مايكروسوفت. واشتراك Azure الخاص بك يكلف من 30 إلى 60 دولاراً طوال الدورة لأن الجولات الثقيلة تجري على عنقودنا. والتسجيل في Partner Center يتبع قواعد مايكروسوفت.
أي شهادة يحصل عليها الخريجون؟
شهادة Microsoft AI-103، أي Developing AI Apps and Agents on Azure، المؤدية إلى اعتماد Azure AI Apps and Agents Developer Associate. وقد حلّت محل AI-102 الملغاة، ويشكّل المجال التوليدي والوكيل نحو ثلث وزنها.
كيف يحقق الخريج دخلاً من المهارة؟
بنشر عرضه الخاص في كتالوج Microsoft Marketplace. ونغطي المسارين: عرض إعلاني تُبرم فيه الصفقة مباشرة مع العميل، وعرض تعاملي تتم فوترته عبر مايكروسوفت.
ما تحتاجه عند الالتحاق
لا نشترط خبرة سابقة بالنماذج. نشترط أن تكتب شيفرة وأن تقرأ السجلات.
- بايثون بمستوى قراءة شيفرة الآخرين وتعديلها بثقة
- سطر الأوامر، git، وفهم عملي لـ Docker
- حساب Azure مع ملف دفع مرتبط
- إنجليزية تكفي لقراءة التوثيق
- من عشر إلى اثنتي عشرة ساعة أسبوعياً، أربع منها متزامنة
- حاسوب محمول؛ كل الحوسبة تجري على عنقودنا
التقديم للدفعة الأولى
الاختيار عبر مقابلة تقنية مدتها ثلاثون دقيقة: نراجع شيفرتك ونناقش المشكلة التي سيحلها مشروع تخرجك.
عشرون مقعداً متبقياً · البداية 12 أكتوبر 2026
ملاحظات من الميدان
ما نقيسه على عتادنا أثناء بناء البرنامج. الأرقام معروضة والطريقة موضّحة.
Memory bandwidth, not memory size, decides which model runs well on a DGX Spark
A DGX Spark holds 128 GB, so a 72B model fits. It still generates about five tokens per second. Here is the arithmetic that explains why, and what to run instead.
من يدير الأكاديمية
مجموعة عابرة للحدود تعمل في الذكاء الاصطناعي التطبيقي والحوسبة الطرفية السيادية والأتمتة الصناعية.
HYBT Technologies, Inc.
نيوارك، ديلاوير. المركز التقني للمجموعة وجهة الشراكات مع المزوّدين. عضو في NVIDIA Inception، ومنه تأتي القدرة الحوسبية للأكاديمية.
Digital Qazaqstan LTD
لندن. الملكية الفكرية والبحث والنشر. عضو في Microsoft AI Cloud Partner Program.
AL SAFI FZE
المنطقة الحرة بأم القيوين. المركز التشغيلي لمنطقة الشرق الأوسط وشمال أفريقيا، مرخّص لتطوير الذكاء الاصطناعي والتعليم فيه. المشغّل للأكاديمية.
برامج الشراكة: NVIDIA Inception — الوصول إلى البنية الحوسبية ومنظومة NVIDIA. Microsoft AI Cloud Partner Program — صفة ناشر في المتجر التجاري، ومن خلاله ينشر الخريجون عروضهم الخاصة. RAKTN — شراكة تقنية إقليمية.
هذه البرامج لا تنشر أدلة أعضاء علنية، لذا تُصدر التأكيدات بخطابات عند الطلب: dev@hybt.ai.