شو يعني؟ قاموس مصطلحات الذكاء الاصطناعي بالعربي

agent مقالة كاملة ←

agent هو كيان ذكي بيقدر يتخذ قرارات ويتفاعل مع البيئة بشكل مستقل، بنستعمله لتصميم روبوتات أو أنظمة توصية

AI agent مقالة كاملة ←

AI agent هو كيان ذكي بيقدر يتصرف ويتفاعل مع البيئة، إشي بنبرمجه يحقق هدف معين مثل الروبوت أو المساعد الرقمي.

ASR مقالة كاملة ←

ASR (Automatic Speech Recognition) هو مقياس بيقيس دقة تحويل الكلام إلى نص، بنستعمله لنقيم نظام التعرف على الصوت إذا يكتب الكلام صح ولا لا.

chain-of-thought مقالة كاملة ←

chain-of-thought يعني بنطلب من الموديل يفكر بصوت عالي ويحكيلنا خطواته قبل ما يعطي الجواب، وهاد إشي بيحسّن دقة الإجابات كتير خصوصاً في المسائل اللي بدها تفكير.

coding agent مقالة كاملة ←

روبوت AI مخصص للبرمجة، بيفهم طلباتنا ويكتب كود أو يصححه، بنستعمله لتسريع الشغل على المشاريع.

CoT مقالة كاملة ←

Chain-of-Thought يعني نمط تفكير خطوة بخطوة للنموذج، بنخليه يشرح reasoning قبل ما يجاوب، فبنحسّن الفهم للمهام المعقدة

embedding مقالة كاملة ←

الـ embedding هو تمثيل الكلمات أو العناصر بأرقام بفضاء منخفض، الإشي هاد بيعطي معنى قريب للمعاني، فالموديل يقدر يتعامل مع الكلمات بسهولة.

GPT مقالة كاملة ←

GPT هو نموذج لغة كبير من OpenAI بيولد نصوص تشبه كتابة الإنسان، بنستعمله عشان نكتب محتوى أو نجاوب على أسئلة، مش بس للترجمة

knowledge distillation مقالة كاملة ←

عملية بتاخد معلومات نموذج ذكي كبير وتحطها في نموذج أصغر بدون ما تفقد الكتير من الجودة، أشبه بتلخيص كتاب سميك في نسخة مختصرة. بدنا هالشي عشان النماذج الصغيرة بتركض أسرع وتستهلك طاقة أقل.

latent reasoning مقالة كاملة ←

latent reasoning هو مفهوم بيعني إن النموذج بيستنتج معلومات مخفية أو غير مباشرة من البيانات، بنسمع عنه لأنه بيفتح فرص لتفسير أعمق للنتائج.

LLaMA مقالة كاملة ←

نموذج لغة كبير من Meta، بيقدر يولد نصوص ويجاوب على أسئلة، بنسمع عنه عشان قدرته الكبيرة وحجمه المفتوح للبحث.

LLM-as-a-judge مقالة كاملة ←

LLM-as-a-judge فكرة إننا نستعمل نموذج لغة كبير (LLM) ليكون الحكم أو المقيّم للنتايج، يعني بدنا نخلي النموذج يقرر إذا النتيجة صحيحة أو لا، بنستفيد من قدرته على الفهم العميق.

LoRA مقالة كاملة ←

اختصار Low-Rank Adaptation، يعني تعديل وتدريب نموذج ذكاء اصطناعي ضخم بس نضيف طبقات صغيرة خفيفة بدل ما نعدّل النموذج كله. استخدامها بيوفّر وقت وموارد عشان التدريب بيصير أسرع وأرخص.

MCP مقالة كاملة ←

MCP يعني Maximum Clique Problem، وهي مشكلة إيجاد أكبر مجموعة من العقد المرتبطة ببعضها، بنسمع عنها لأنها صعبة وبتستخدم لتقييم خوارزميات التحسين.

Model Context Protocol مقالة كاملة ←

بروتوكول بيحدد كيف النموذج يتعامل مع سياق المحادثة أو البيانات، بنستعمله عشان نطلع ردود أدق مش غريبة.

MoE مقالة كاملة ←

اختصار لـ Mixture of Experts، يعني نموذج فيه مجموعات من الخبراء المتخصصين كل واحد بيشتغل على جزء معين من المهمة.

monitorability مقالة كاملة ←

يعني إننا نقدر نراقب شو بيعمل نظام الذكاء الاصطناعي خطوة بخطوة، عشان لو صار إشي غلط نعرف منين جاء المشكلة. بنسمع عنه كتير لأن الأنظمة الكبيرة لازم تكون شفافة ومش 'صندوق أسود'.

multi-agent مقالة كاملة ←

يعني مش عامل ذكاء اصطناعي واحد، لا! احنا بنشغّل أكتر من وكيل (Agent) مع بعض وكل واحد عنده مهمة، وبيتعاونوا عشان ينجزوا إشي أكبر. بنسمع عنه لأنه بيخلي الأنظمة تحل مشاكل معقدة بشكل أسرع وأذكى.

ontology مقالة كاملة ←

الـ ontology هو مجموعة تعريفات وعلاقات بين المفاهيم، بنستعمله عشان نقدر ننظم المعلومات بشكل منظم. احنا بنسمعه لأنه بيساعدنا نبني نماذج ذكاء اصطناعي تفهم العالم.

PEFT مقالة كاملة ←

PEFT يعني Parameter-Efficient Fine-Tuning، طريقة لتدريب نماذج كبيرة مع تعديل قليل بالمعاملات، بدنا نستخدمها عشان نوفر موارد.

prompt engineering مقالة كاملة ←

هالطريقة يعني نكتب الـprompt بطريقة ذكية عشان نحصل على استجابة منيحة من الموديل. بنستعملها عشان نتحكم بالنتيجة ونقربها من اللي بدنا ياه

prompt injection مقالة كاملة ←

هجوم بنحط أوامر مخادعة داخل الـprompt لتلخبط الموديل، بدنا ننتبه له لأنه بيخلّي الموديل يطلع معلومات مش مقصودة.

RAG مقالة كاملة ←

اختصار Retrieval-Augmented Generation، يعني احنا بنجيب معلومات من قواعد بيانات خارجية ونخليها تساعد النموذج إنه يجاوب على أسئلتك بشكل أدق. بنسمع عنه عشان بيحسّن إجابات الذكاء الاصطناعي ويقلل الأخطاء.

recurrent depth مقالة كاملة ←

recurrent depth يعني عمق التكرار داخل الشبكات العصبية، يعني كم مرة النموذج بيرجع يشتغل على نفس البيانات عشان يلتقط تفاصيل أكتر

reranking مقالة كاملة ←

بعد ما بنجيب نتائج من بحث، الـ reranking بيرتبها من جديد بطريقة أذكى عشان أهم إشي يطلع فوق. زي ما بنرتب أوراقنا بعد ما نجمعها.

reward hacking مقالة كاملة ←

الـ reward hacking يعني إن النموذج يلاعب نظام المكافأة ليحصل على نقاط بس بطريقة مش مرغوبة، فبدنا ننتبه له.

RLHF مقالة كاملة ←

تعلم مع تقوية من ردود البشر (Reinforcement Learning from Human Feedback)، احنا بنستعمله ليخلّي النموذج يتصرف بطريقة أكتر طبيعية.

RRF مقالة كاملة ←

RRF أو Reciprocal Rank Fusion طريقة لتجميع نتايج محركات بحث أو نماذج تصنيف، بندمج القوائم بطريقة بتعطي وزن أعلى للنتايج اللي بتظهر بأعلى مرتبة.

synthetic data مقالة كاملة ←

هي بيانات مش حقيقية، إحنا اللي عملناها بالكمبيوتر أو بموديل ذكاء اصطناعي عشان نكمّل البيانات اللي ما عنّا منها كفاية. بنسمع عنها كتير لأن البيانات الحقيقية غالياً أو نادرة، والـ synthetic بتوفر كتير وقت وفلوس.

Whisper مقالة كاملة ←

Whisper موديل تحويل كلام لصوت لنص، بنستعمله عشان نكتب الكلام المتحكي بسهولة

2D-RoPE

2D-RoPE هو طريقة تمثيل النصوص على شكل شبكة ثنائية الأبعاد، بنستعملها عشان نقدر نفهم العلاقات المكانية بين الكلمات.

397B

397B هو نموذج لغة كبير بحجم 397 مليار بارامتر، بنستعمله عشان يقدر يولّد نصوص متقنة ويفهم أسئلة معقّدة، بنسمع عنه لأنه من أحدث النماذج وبيساعدنا بحلّ مشاكل الذكاء الاصطناعي.

3D bounding boxes

يعني رسم صناديق تلاتية الأبعاد حول الأشياء في الصور والفيديوهات عشان نحدد موقعها وحجمها بدقة. بنسمع عنها كتير في الروبوتات والسيارات ذاتية القيادة والألعاب عشان تساعد على فهم الفراغ والمسافات.

3D foundation model

3D foundation model هو نموذج أساسي بيتعامل مع بيانات ثلاثية الأبعاد مثل النقاط أو المجسمات، بنستفيد منه لتوليد أو تعديل مشاهد 3D، بنسمع عنه لأنه بيفتح باب لتطبيقات الواقع الافتراضي والروبوتات.

3D Gaussian Splatting

احنا بنستخدم كتير من الكرات الضبابية (الـ Gaussians) عشان نرسم صورة ثلاثية الأبعاد، وكل كرة بتساهم شوية في الصورة النهائية. هذا سريع جداً وسهل، لهيك بصير محبوب كتير في تطبيقات الواقع الافتراضي.

3D Gaussian Splatting (3DGS)

تقنية بتمثّل المشاهد الثلاثية بأقراص Gaussian لتوليد صور سريعة وعالية الجودة، بنسمع عنها لأنها بديلة خفيفة للـNeRF.

3D generative prior

الـ3D generative prior مفهوم بيستند على معرفة سابقة لتوليد شكل ثلاثي الأبعاد، بنستفيد منه عشان نحسن جودة النماذج اللي بتولد أشياء جديدة

3D point trajectories

احنا بننظر لمسار حركة نقطة معينة في الفضاء ثلاثي الأبعاد - يعني مثل تتبع النقط اللي بتتحرك في الهواء. هذا مهم عشان بنفهم كيف الأشياء بتتحرك والمسارات اللي بتقطعها.

3D reasoning

القدرة على الفهم والتعامل مع الفضاء ثلاثي الأبعاد، يعني النموذج يقدر يتخيل أو يفسّر مشاهد من كل الزوايا

3D-Fit

3D-Fit هو مفهوم بيهتم بتوفيق النماذج الثلاثية الأبعاد مع البيانات الحقيقية، يعني بنحاول نخلي النموذج يلتقط تفاصيل الإشي اللي بنشوفه عالأرض، بنسمع عنه عشان بنحتاج نماذج دقيقة لتطبيقات الواقع المعزز

3D-to-2D projection

3D-to-2D projection عملية تحويل مشهد ثلاثي الأبعاد لصورة ثنائية الأبعاد، بنستعملها عشان النموذج يشتغل على صور الكاميرا، مش كل شي بيحتاج 3D بس هالتحويل أساسي

3DCodeVerse

هيدا مفهوم بيدل على عالم افتراضي ثلاثي الأبعاد للبرمجة والتفاعل، بنسمعه لأنه بيخلّي المطورين يشتغلوا ببيئات واقعية أكتر.

4-bit quantization

يعني احنا بنضغط على أوزان النموذج من 32 بت لـ 4 بت بس، شي زي ما تضغطي صورة بجودة أقل بس تفضل تشتغل. بنسمع عنها عشان بتخلّي النماذج أسرع وأخف، وكل واحد يقدر يشتغل معاها على جهازه بدون ما يحتاج أجهزة غالية.

4DGS

4DGS نموذج بيشتغل على بيانات رباعية الأبعاد (زمان، مكان، خصائص، سياق)، بيساعدنا نفهم العلاقات المعقدة، بنسمعه لأنه بيفتح تطبيقات جديدة بالتحليل الزمني المكاني

6-DoF trajectory

6-DoF trajectory يعني مسار حركة الروبوت بست درجات حرية (الموقع والاتجاه)، بدنا نتحكم بحركة دقيقة ومحددة

6DoF

6DoF يعني ست درجات حرية، وهو مفهوم بالروبوتات والواقع الافتراضي بيوصف حركة الجسم بثلاث محاور ترجمة وثلاث محاور دوران، بنحتاجه عشان نحصل على تحكم طبيعي ودقيق

AAArena

داتاسيت اسمه AAArena، بيجمع بيانات ألعاب أو محاكاة لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي على اتخاذ قرارات سريعة. بنستفيد منه لتطوير AI بالألعاب والروبوتات

abduction

abduction هو طريقة استدلال بنستنتج فيها أفضل تفسير للبيانات، احنا بنستعمله عشان نفهم إشي معقّد من معلومات قليلة

abductive reasoning

الـabductive reasoning هو نوع من التفكير بنحاول فيه نستنتج أفضل تفسير للبيانات المتوفرة، مش بس نستنتج منطقياً لكن بنحاول نلاقي الفرضية الأقرب للواقع

Ability

القدرة أو المهارة اللي النموذج بيظهرها على حل مهمة معينة، بنقيسها لنشوف إذا النموذج قوي ولا مش.

Ability Graph

Ability Graph هو رسم بيوري العلاقات بين القدرات المختلفة للنظام، بنستعمله لتخطيط المهام وتحديد الشروط.

Ability-aware Environment Selection (AES)

Ability-aware Environment Selection (AES) هو مفهوم بيختار البيئة التدريبية حسب قدرة النموذج، يعني يضبط الصعوبة لتناسب مستوى النموذج. بنسمع عنه لأنه بيحسّن كفاءة التدريب.

ACAM

ACAM هو Attention-based Class Activation Mapping، تقنية بتظهرلنا وين النموذج يركز لما يتخذ قرار، بنستخدمها لتفسير النتائج وتأكد إن النموذج ما بيتحايل.

ACBench

ACBench مجموعة بيانات مخصوصة لتقييم نماذج الفهم المتعدد للصور والنصوص، احنا بنستعملها عشان نقارن أداء الـmodels على مهمات معقدة.

access control

access control يعني التحكم في مين يقدر يوصل للمعلومات أو يستخدم النظام، بنسمع عنه كتير عشان مش كل واحد لازم يشوف كل إشي خصوصاً في الأنظمة الحساسة.

accuracy per token

مقياس accuracy per token بيقيس دقّة كل كلمة أو توكن على حدة، مش بس النتيجة الكلية. بنستعمله عشان نعرف وين النموذج يضيع دقّة الإشي.

ACE

ACE مش مجرد اسم، هو إطار أو مجموعة معايير لتقييم الفهم اللغوي واستخراج المحتوى من النصوص

ACE-Data-0

ACE-Data-0 مجموعة بيانات متخصصة بتحتوي على نصوص ومهام تقييم للذكاء الاصطناعي، بنستعملها عشان نقيس أداء النماذج ونقارنها ببعض.

ACID

ACID هو مجموعة خصائص للمعاملات بقاعدة البيانات: Atomicity, Consistency, Isolation, Durability، بنضمن إن البيانات بتضل ثابتة ومأمونة

acoustic embeddings

acoustic embeddings تمثيلات صوتية بتحوّل الأصوات لمجموعة أعداد، بنستعملها لتعرّف على الكلام أو الموسيقى، يعني بنخلّي الآلة تفهم الإشارات الصوتية

مصطلحات الذكاء الاصطناعي بالعربي

📚 أو اقرأ مجموعة مترابطة مرّة وحدة