قاموس الذكاء الاصطناعي — صفحة ٤

Android Open Source Project (AOSP)

AOSP هو مجموعة الكود المفتوح لنظام أندرويد، بدنا نستخدمه ونعدّل فيه عشان نبني أنظمة تشغيل مخصصة إلنا أو لتطبيقاتنا.

angular dispersion

هو قياس لتشتّت الزوايا بين المتجهات، بنستعمله عشان نشوف إذا المتجهات متقاربة ولا متباعدة ضمن الفضاء.

annotation consistency

annotation consistency هو مقياس بيفحص إذا التوسيمات (annotations) اللي عملها ناس أو أدوات مختلفة متطابقة، مهم لأنه يضمن جودة البيانات.

annotation pipeline

annotation pipeline هو سير عمل بنمرّ من خلاله البيانات لنضيف لها تسميات أو تعليقات، يعني خطوة بخطوة بنجهّز البيانات لتدريب الموديل.

Answer-Backtracked Credit Assignment (ABC)

هو طريقة بنعطي فيها الائتمان للخطوات اللي سبقت النتيجة، بنرجع للورا عشان نعرف أي خطوة كان إلها دور، عشان نقدر نطور النموذج

ANTAP

نموذج ANTAP هو نموذج تعلم عميق بنستعمله لتصنيف أو توليد بيانات، وبدنا نعرف كيف بيشتغل على مهام معينة.

anti-hacking safeguards

إجراءات أمان بنضيفها ع الأنظمة لتمنع الاختراق، مثل كشف السلوك المشبوه وتشفير البيانات، عشان نحمي بياناتنا من القراصنة.

AntiSkillBench

AntiSkillBench هو مفهوم بيختبر قدرة النموذج على التعامل مع مهارات معاكسة أو صعبة، بدنا نشوف إذا النموذج مش بس بيحفظ إشي سهل.

AnTrap

AnTrap هو مفهوم بنحكي فيه عن الفخ اللي بنقع فيه لما الموديل يركز على تفاصيل مش مهمة وبس ينسى الفكرة الرئيسية، بنسمع عنه عشان بنحاول نتفادى الأخطاء هيدي بالذكاء الاصطناعي

Apache Arrow

Apache Arrow هو إطار بيانات عمودي بيسمح بنقل وتخزين البيانات بسرعة بين الأنظمة، عشان ما نضيع وقت في تحويل الصيغ

API-Bank

API-Bank مجموعة ضخمة من طلبات الـAPI وإجاباتها، بنستعملها لتدريب أو اختبار نماذج الذكاء الاصطناعي عشان تكون أذكى وتستجيب صح.

Apodex 1.1

Apodex 1.1 هو نموذج تعلم عميق بنستعمله لتوليد نصوص أو صور، احنا بنحتاجه عشان نحصل على حلول سريعة ودقيقة

APPA

APPA هو نموذج لتصنيف أو توليد النصوص مبني على بنية معينة، احنا بنشوفه بحل مشاكل خاصة بالمجال.

Apple-PI

Apple-PI هو مفهوم بيحكي عن دمج تقنيات الذكاء الاصطناعي داخل منتجات أبل بطريقة شخصية ومخصصة. بنسمعه لأن أبل بتستثمر بهالطريقة لتقدم تجارب فريدة للمستخدمين.

approach-level diversity

approach-level diversity يعني تنوّع الطرق أو الاستراتيجيات اللي النموذج بيستخدمها لحل مشكلة، مش بس تغيير الكلمات، بدنا نضمن حلول أوسع وأكتر إبداعاً

AR-oriented mask cache

AR-oriented mask cache هو تخزين مؤقت للأقنعة مخصص لتطبيقات الواقع المعزز، بيساعدنا نسرّع المعالجة لأن القناع جاهز ومهيأ

ARC-AGI-2

مقياس لتقييم قدرة الذكاء الاصطناعي على حل مشاكل شبيهة بالإنسان، بنقارن فيه النماذج عشان نشوف إذا وصلوا للـAGI ولا لأ.

ARC-AGI-3

ARC-AGI-3 مجموعة اختبارات بتقيس قدرة الذكاء الاصطناعي على حل مشاكل من الحياة اليومية، وبدنا نعرف إذا الموديل عنده فهم عام، مش بس حفظ

ARCH‑COMP

هو benchmark بنقيس فيه أداء نماذج الذاكرة المتسلسلة، بنستعمله عشان نقارن بين ال architectures ونشوف إشي أحسن

Arena مقالة كاملة ←

الـArena هو مساحة تجريبية بنحط فيها النماذج تتنافس أو تتفاعل، زي ملعب بنلعب فيه لنشوف أي نموذج أقوى.

Ares

Ares هو model صمم لتوليد ردود دقيقة وسريعة، اسمه مستلهم من إله الحرب لأنه بيقوي الأداء في مهام الصراع اللغوي.

ARFT

ARFT يعني Adaptive Retrieval Fine‑Tuning، بنستخدمه لتعديل طريقة استرجاع المعلومات حسب الحاجة.

argmax

argmax هو الدالة اللي بتاخد مجموعة أعداد وبتعطيك الإشي اللي عنده أكبر قيمة، بنستعمله عشان نحدد أي اختيار هو الأفضل

argumentative component detection

argumentative component detection هو مهمة بتحدد أجزاء الحجة مثل الادعاء أو الدليل، عشان نقدر نفهم بنية النقاش.

articulated objects

الأشياء المرنة والمفصلية اللي في أجزاء متحركة متصلة ببعضها، زي الباب والدرج والكرسي - مش جسم صلب واحد بحت.

artifact

artifact هو أي ملف أو نتيجة بتطلع من تجربة تعلم الآلة، مثل نموذج مدرب أو تقرير، بنحافظ عليه عشان نعيد التجربة لاحقاً.

ASAM

ASAM هو أسلوب تعديل وزن النموذج بذكاء عشان يظل ثابت ومستقر وقت التدريب، بنسمع عنه لتحسين الأداء

ASI-Bench

ASI-Bench هو مجموعة اختبارات بنقيس فيها قدرة الأنظمة الذكية المتقدمة على حل مهام صعبة، بنسمعه لأنه معيار مهم لتقييم مستوى الذكاء الصناعي المتقدم.

AskChem-Bench

AskChem-Bench مجموعة بيانات (dataset) فيها أسئلة وإجابات كيميائية، بنستعملها لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي عشان يفهموا الإشي الكيميائي بشكل أعمق.

ASM trajectories

ASM trajectories هو مفهوم بيوصف مسارات الحركة أو التغيّر في نماذج الـ ASM (Active Shape Models)، بنسمعه لأنه بيفيدنا نفهم كيف بتتطور الأشكال مع الوقت.

Aspect-based Sentiment Analysis

تحليل المشاعر حسب الجوانب يعني إنه بنحدد رأي الناس عن كل جزء من المنتج مش بس رأي عام، عشان نعرف شو الإشي اللي حابينه أو مش حابينه فيه.

ASR+LLM

دمج نظام التعرف على الكلام (Automatic Speech Recognition) مع نموذج لغة كبير (Large Language Model) عشان نحصل على فهم أعمق للنصوص الصوتية وإنتاج ردود ذكية.

AssayFormer

AssayFormer نموذج بيحلل بيانات التجارب، بنستعمله عشان نفهم النتائج وإحنا مش بنضيع وقت.

association context retrieval

association context retrieval هو استرجاع معلومات بناءً على علاقة الكلمات أو المفاهيم، يعني بنلاقي إشي مرتبط بالسياق المطلوب. بنسمع عنه لأنه بيساعد الأنظمة تفهم طلباتنا أعمق.

associative memory

ذاك النوع من الذاكرة بيمكّن النموذج يربط بين أشياء متعلقة ببعض، زي ما الذاكرة البشرية بتربط إشي بآخر. بنستخدمه لزيادة القدرة على تذكر معلومات سابقة.

Associative Recurrent Memory Transformer (ARMT)

هو نموذج بستخدم الذاكرة المتكررة والربط التشابكي، بنستعمله عشان يقدر يتذكر معلومات سابقة ويطبقها على نصوص جديدة.

AST

الشجرة النحوية (Abstract Syntax Tree) بتمثل بنية الكود أو النص بشكل هرمي، كل عقدة بتعبر عن عنصر. بنسمعه لأنه بيساعدنا نفهم بنية البرامج أو الجمل.

AST mean similarity

AST mean similarity بيقيس تشابه الأشجار النحوية للشفرة بين النموذج والشفرة الحقيقية، بنستعمله عشان نقيم جودة الفهم البنيوي للبرنامج

asymmetric attention

الـasymmetric attention يعني إنه الموديل بيعطي وزن مختلف بين العناصر حسب الاتجاه، يعني ما بيكون التفاعل متساوي بين كل شي، احنا بنسمعه لأنه بيساعد النموذج يلتقط علاقات أعمق

asynchronous RL

الـ asynchronous RL هو طريقة تعلم تعزيزي بتخلّي الوكيل يتعلم ويحدّث سياساته بشكل غير متزامن مع البيئة، يعني ما بنستنى كل خطوة يخلص قبل ما نبدأ خطوة تانية. بنسمع عنه عشان بيساعد يسرّع التدريب على الأنظمة الكبيرة.

asynchronous training

التدريب اللامتزامن يعني بنعلم الموديل بدون ما كل العُقد تشتغل بنفس الوقت، فكل وحدة بتشتغل على إشي لحالها. بنسمع عنه عشان بيقلل زمن التدريب وبيستفيد من موارد الحوسبة المتفرقة.

ATAS

موديل ATAS هو نموذج تعلم عميق بيحاول يتوقع أو يولّد نصوص أو أفعال، بنسمع عنه لأنه بيستخدم لتوليد محتوى ذكي وبيساعد بحل مشاكل اللغة.

ATE

الـATE هو اختصار لـAbsolute Trajectory Error، مقياس بيقيس الفرق بين المسار الحقيقي والمسار المتوقع للروبوت، بنقيس فيه الدقة

ATL

ATL يعني Adaptive Transfer Learning، بدنا ننقل المعرفة من موديل كبير لمهمة أصغر وبطريقة مرنة.

Atomic Evaluation Units (AEUs)

وحدات تقييم منفردة بتقيس جودة جزء معين من النتيجة، بنسمع عنها لأنه بتساعدنا نحدد وين التحسينات المطلوبة

Atomic Score

Metric يعني مقياس بنقيس فيه الدقة على مستوى التفاصيل الدقيقة، بنستعمله لنفهم قديش النموذج بيفهم التفاصيل الصغيرة.

AtomicOp

AtomicOp يعني عملية وحدة ما بتنقسم، يا إما بتنجح كلها أو لا شي، بنستعملها عشان نضمن سلامة البيانات بالبرمجة المتوازية

Atomized Chain-of-Evaluation

سلسلة تقييم مقسمة إلى خطوات صغيرة مستقلة، احنا بنستعملها عشان نفحص كل جزء من المخرجات بدقة

ATT&CK

ATT&CK هو مجموعة بيانات بتجمع هجمات السايبر وتكتيكاتها، بنستعمله لتدريب نماذج الأمن السيبراني.

attention مقالة كاملة ←

الـ attention هو آلية بتخلي النموذج يركز على أجزاء معينة من النص وقت ما بيولد أو يفهم، يعني بنقول له يركز على الإشي المهم.

Attention Head

"Attention Head" هو جزء من نموذج الـTransformer، بيسمح للموديل يركز على كلمات معينة بالجملة، بدنا نعرفه عشان هو أساس توليد النصوص وفهم السياق.

attention heads

رؤوس الانتباه هي أجزاء بالموديل بتشتغل مع بعضها لتحدد أي جزء من النص أو الصورة لازم يركز عليه، كل راس بتعطي نظرة مختلفة

attention maps

هي خرايط بتوضّح وين النموذج بيركّز انتباهه لما بيشوف صورة أو بيقرأ جملة، زي إشي بنسلّط فيه ضوء على الأجزاء المهمة، وبنستخدمها عشان نفهم ليش النموذج اتخذ قراره.

attention masking

هي تقنية بنستخدمها عشان نخلي النموذج ما يشوف إشي معين أثناء التدريب أو التوليد، زي تغطية الكلمات الجاية عشان ما يغش. بنسمع عنها لأنها جزء أساسي بتصميم كل نماذج الـ Transformer.

Attention Residuals

Attention Residuals هي فكرة إضافة بقايا للآلية الانتباهية لتقوية التعلم، بنسمع عنها لأنه بتساعد على تقليل فقدان المعلومات خلال التدريب.

Attention Separation

هالمفهوم بيفصل انتباه النموذج لأجزاء مختلفة من المدخلات، يعني ما بيخلط بين المعلومات، وهاد بساعده يركز على كل إشي بحد ذاته.

attention triangle

attention triangle هو بنية بتجمع ثلاث مكونات من الانتباه: query, key, value، وبيساعد النموذج يركّز على علاقات مختلفة بين الكلمات. بنسمع عنه عشان بيفتح فرص تحسين الفهم السياقي.

attention-head activation

الـ attention-head activation هو تفعيل رأس الانتباه داخل الـ transformer، بنشوف أي إشي النموذج بيركّز عليه وقت المعالجة.

attention-head groups

attention-head groups يعني مجموعات رؤوس الانتباه، بنقسم الرؤوس لمجموعات لتقليل التعقيد وزيادة الفعالية، احنا بنستفيد منها عشان ما تكون الشبكة ثقيلة

attention-level enrichment

إثراء آلية الـ attention بمعلومات إضافية تخليها أكثر وعي بالتفاصيل المهمّة في البيانات. بنسمع عنها عشان بتحسّن من دقّة النموذج في التركيز على الأجزاء اللي فعلاً تهمّ.

مصطلحات الذكاء الاصطناعي بالعربي

📚 أو اقرأ مجموعة مترابطة مرّة وحدة