📘 شو يعني؟

مصطلحات الذكاء الاصطناعي بالعربي

شرح مبسّط لكل مصطلح يمرّ في النشرة — بيكبر مع كل عدد.

كل المصطلحات — الجوهرية والأساسية أول، وبعدها البحثية.

📚 أو اقرأ مجموعة مترابطة مرّة وحدة

حدود النموذج وتكلفته ٨ مصطلحات مرتّبة البرومبت والتعامل مع النموذج ١٠ مصطلحات مرتّبة تقييم النماذج ٩ مصطلحات مرتّبة شبكة المصطلحات شوف شو بيرتبط بشو استكشف ←
AEO مقالة كاملة ←
تهيئة محرّكات الأجوبة — تنظيم المحتوى ليسهل اقتباسه داخل أجوبة الـ AI
agents مقالة كاملة ←
هي نماذج AI بتتصرف لوحدها وبتاخذ قرارات وبتنفذ خطوات متعددة عشان توصل لهدف، مش بس تجاوب على سؤال. هلقيت كلنا بنسمع عنهم لأنهم مستقبل الـ AI العملي.
AGI مقالة كاملة ←
Artificial General Intelligence — الذكاء الاصطناعي العام: آلة تعمل أي مهمة ذهنية بمرونة الإنسان؛ هدف لسّا ما تحقق
AI Bias مقالة كاملة ←
التحيّز في الذكاء الاصطناعي — ميل النظام لنتائج ظالمة بحق فئة بسبب تحيّز بيانات تدريبه
AI Slop مقالة كاملة ←
إغراق المحتوى المولّد الرديء — محتوى بكميات ضخمة وجودة متدنّية بلا مراجعة
AI Sovereignty مقالة كاملة ←
سيادة الذكاء الاصطناعي — قدرة الدولة تشغّل وتطوّر أنظمتها بلا ارتهان لمزوّد
API مقالة كاملة ←
واجهة برمجة التطبيقات، بنستعملها عشان نتواصل مع برنامج أو خدمة من غير ما نعرف تفاصيله الداخلية، يعني بنرسل طلب ونستقبل رد
ATS مقالة كاملة ←
Applicant Tracking System — نظام تتبّع المتقدّمين يقرأ السيرة نصّياً ويطابقها بالوظيفة
Autonomous Agent مقالة كاملة ←
وكيل مستقل — نظام ذكاء اصطناعي بيحقّق هدفاً بنفسه عبر حلقة تخطيط-تنفيذ-تصحيح بأقل تدخّل بشري
baseline مقالة كاملة ←
هوا المستوى الأساسي أو المرجعي اللي بنقارن فيه أي تحسين أو تجربة، بنحتاجه عشان نعرف إذا إشي جديد فعلاً أحسن.
benchmark مقالة كاملة ←
يعني مجموعة معايير واختبارات بنستخدمها عشان نشيك كيف أداء النموذج تبعنا، شو مستواه الفعلي. بنسمع عنها كتير عشان هي إشي أساسي لمعرفة إذا النموذج تبعك تمام أم لا.
Benchmark Saturation مقالة كاملة ←
إشباع الاختبار — وصول كل النماذج لنتايج متقاربة فيفقد قدرته يفرّق
Chatbot مقالة كاملة ←
شات بوت (روبوت المحادثة) — برنامج بيحاكي المحادثة مع البشر؛ يشمل الجيل القديم بالقواعد والحديث بالنماذج اللغوية
chunking مقالة كاملة ←
الـchunking هو إنه نقسّم الداتا لأجزاء أصغر، هالإشي بساعد النموذج يشتغل بكفاءة وما يضيع بالذاكرة
Code Completion مقالة كاملة ←
إكمال الكود — اقتراح السطر التالي داخل المحرّر أثناء الكتابة
Computer Vision مقالة كاملة ←
الرؤية الحاسوبية — فرع الذكاء الاصطناعي المختص بفهم محتوى الصور والفيديو
Computer-Use Agent مقالة كاملة ←
وكيل استخدام الحاسوب — بيتحكّم بالماوس والكيبورد من قراءة الشاشة
Context Rot مقالة كاملة ←
تآكل السياق — ضعف الالتزام بالتعليمات لما يطول النصّ المُمرَّر
context window مقالة كاملة ←
context window هو طول النص اللي النموذج بيقدر يشتغل عليه مرة وحدة، كل ما كان أكبر بنقدر نعطيه معلومات أكتر عشان يجاوب بدقة
data contamination مقالة كاملة ←
يعني لما البيانات اللي تعلّمنا عليها النموذج تتكرر في بيانات الاختبار، فالنموذج بيعطيك نتايج مزيفة. مش بدنا هيدا عشان ما بتعكس الواقع الحقيقي.
Data Leakage مقالة كاملة ←
تسريب البيانات — تسرّب معلومة من بيانات الاختبار لمرحلة التدريب فترتفع النتيجة بلا قدرة حقيقية
Data Residency مقالة كاملة ←
إقامة البيانات — اشتراط بقاء البيانات داخل حدود الدولة
deepfake مقالة كاملة ←
deepfake هو تقنية بتستعمل الذكاء الاصطناعي لتوليد فيديو أو صورة مزيفة تبدو حقيقية، عادةً لتغيير وجه شخص أو كلامه. بنشوفه كتير عشان بيأثر على الثقة بالمحتوى
diffusion مقالة كاملة ←
diffusion هو مفهوم بنستخدمه بنماذج توليد الصور، بيبدأ بصورة عشوائية وبعدين يضيف خطوات تصحيح تدريجية عشان يوصل للصورة المطلوبة.
DL مقالة كاملة ←
Deep Learning — التعلّم العميق: تعلّم آلة بشبكات عصبية بطبقات كتيرة؛ «عميق» = عدد الطبقات
Edge AI مقالة كاملة ←
الذكاء على الطرف — تشغيل الذكاء الاصطناعي على الجهاز نفسه بدل سيرفر بعيد؛ فوري وبلا نت وأكثر خصوصية
embeddings مقالة كاملة ←
embeddings هي تمثيلات رقمية للكلمات أو الصور بنخزن فيها المعنى بطريقة متجهية، لتسهل على النموذج يفهمهم
fine-tuning مقالة كاملة ←
تدريب إضافي لنموذج موجود بالفعل على بيانات جديدة وخاصة عشان يكون أفضل في مجال معين. يعني بدل ما نبني نموذج من الصفر، بنأخذ واحد موجود ونحسّنه. بنسمع عنه عشان بيوفر وقت وموارد كتير.
Function Calling مقالة كاملة ←
استدعاء الدوال — طلب النموذج تشغيل أداة خارجية لجلب معلومة أو تنفيذ فعل
Generative AI مقالة كاملة ←
الذكاء الاصطناعي التوليدي — نماذج بتولّد محتوى جديد (نص/صورة/صوت/فيديو) بدل تصنيف الموجود
GPU مقالة كاملة ←
GPU هو معالج رسومي يقدر ينفذ عمليات حسابية كتيرة بالموازي، عشان بنعتمد عليه لتدريب وتشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي بسرعة.
Guardrails مقالة كاملة ←
حواجز الأمان — قيود مدمجة تمنع النموذج من إنتاج محتوى ضار
hallucination مقالة كاملة ←
يعني النموذج بيخترع معلومات مش موجودة أصلاً وبيقدمها وكأنها حقيقية! إشي خطير لأنه الكمبيوتر بيكون واثق من إجابة غلط.
Knowledge Cutoff مقالة كاملة ←
حدود المعرفة — التاريخ الذي تنتهي عنده بيانات تدريب النموذج
large language model مقالة كاملة ←
Large language model هو نموذج ذكاء اصطناعي ضخم تدرب على كمية هائلة من النصوص، بدنا نستخدمه عشان يكتب نصوص، يجاوب أسئلة، أو يترجم بطريقة قريبة من البشر.
Least Privilege مقالة كاملة ←
أقلّ صلاحية — منح النظام الحدّ الأدنى من الأذونات اللازمة للمهمة
LLM مقالة كاملة ←
نموذج لغة ضخم بتعلم على مليارات الكلمات وبعدين بيقدر يتنبأ ويكتب نصوص زي ChatGPT و Claude. بدنا نعرف عنه عشان دخل كل شغلة بحياتنا من البحث للكتابة للبرمجة.
LLM as a Judge مقالة كاملة ←
النموذج كحَكَم — استخدام نموذج لغة لتقييم مخرجات نموذج آخر
Machine Learning مقالة كاملة ←
فرع من الذكاء الاصطناعي بخلي الأنظمة تتعلم من البيانات بدون ما نبرمجها بشكل صريح لكل مهمة.
ML مقالة كاملة ←
Machine Learning — تعلّم الآلة: فرع من الذكاء الاصطناعي بيستنتج فيه النظام القواعد من الأمثلة بدل برمجتها يدوياً
multimodal مقالة كاملة ←
النموذج بيقدر يتعامل مع أكتر من نوع بيانات، مثل النص والصورة مع بعض، هالشي بيسمح له يفهم إشي أكتر تعقيداً
Neural Network مقالة كاملة ←
شبكة عصبية — نظام حسابي من وحدات بسيطة بطبقات، بيتعلم بتعديل أوزانه من الأمثلة
NLP مقالة كاملة ←
Natural Language Processing — معالجة اللغة الطبيعية: فرع الذكاء الاصطناعي المختص بفهم اللغة البشرية وتوليدها
OCR مقالة كاملة ←
OCR أو Optical Character Recognition هو تقنية بتحول النصوص المكتوبة على صور أو مستندات لكتابة رقمية، بنستعمله عشان نقرأ نصوص من صور بسهولة.
overfitting مقالة كاملة ←
هاد إشي بيصير لما النموذج يحفظ بيانات التدريب بشكل مبالغ فيه وبيفشل مع بيانات جديدة، يعني زي طالب حفظ الأسئلة بس مش فاهم المادة، بنسمع عنه كتير عشان هو من أكبر مشاكل تدريب النماذج.
Pairwise Comparison مقالة كاملة ←
المقارنة الثنائية — الحكم بأيّ الجوابين أفضل بدل إعطاء علامة مطلقة
Parameter مقالة كاملة ←
البارامتر (المُعامِل) — رقم داخلي بالنموذج بيتعدّل بالتدريب؛ معرفة النموذج مخزّنة بمليارات منه
parameters مقالة كاملة ←
المعاملات — «مفاتيح الضبط» الداخلية اللي بيتعلمها النموذج؛ عددها هو مقياس حجمه
Position Bias مقالة كاملة ←
تحيّز الموقع — تفضيل أحد الجوابين بسبب ترتيب عرضه لا جودته
prompt مقالة كاملة ←
الـ prompt هو الأمر أو السؤال اللي بنكتبه إحنا للنموذج عشان يفهم شو بدنا منه، يعني هو 'الطلب' اللي بيشغّل الذكاء الاصطناعي، وبنسمع عنه كتير لأنه المفتاح اللي بيحدد جودة الإجابة.
quantization مقالة كاملة ←
الـ quantization هو تحويل القيم العائمة للوزن إلى أعداد صحيحة أصغر، يعني بنقلل الدقة شوي عشان النموذج يشتغل على أجهزة أقل قدرة.
Red Teaming مقالة كاملة ←
اختبار النظام بمهاجمته عمداً وبتفويض — كل ثغرة بتنكشف بتتصلح قبل الإطلاق
reinforcement learning مقالة كاملة ←
تعليم الذكاء الاصطناعي من خلال نظام الحوافز والعقوبات، زي لما تعلّم طفل بالمكافأة والعقاب عشان يتعلم السلوك الصحيح. بنستخدمه عشان الآلة تتعلم تاخذ قرارات ذكية بنفسها من غير ما نحطّ كل إجابة جاهزة.
Reproducibility مقالة كاملة ←
قابلية التكرار — أن يصل باحث آخر لنفس النتيجة بنفس البيانات والطريقة
Rogue Agent مقالة كاملة ←
وكيل خرج عن المسار — نفّذ سلوكاً غير مقصود (مش تمرّداً)
Self-Preference مقالة كاملة ←
تفضيل الذات — ميل النموذج لتفضيل النصوص التي أنتجها هو
SLM مقالة كاملة ←
اختصار لـ Statistical Language Model، يعني نموذج إحصائي بيتعلم من النصوص عشان يتوقع الكلمات الجاية، بنسمعه لأنه أساس كتير من تطبيقات NLP
Sovereign AI مقالة كاملة ←
الذكاء الاصطناعي السيادي — بنية ونماذج مملوكة ومشغّلة محلياً
Structured Data مقالة كاملة ←
البيانات المنظّمة — وسوم بتوضّح للآلة معنى أجزاء الصفحة

صفحة ١ من ٦٨ · ٤٠٣٩ مصطلح