📘 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 ←
policy learning
يعني البرنامج الذكي بتعلم القرارات والخطوات الصح اللي لازم يعملها عشان يوصل لهدفه. بنسمع عنه لأنه أساسي في كل شغلة من الروبوتات لحتى الألعاب الذكية.
policy violation
policy violation يعني إنه النموذج خالف قواعد الاستخدام أو الأخلاقيات، احنا بنراقبه عشان ما يصير محتوى غير لائق أو خطر.
POS tagging
POS tagging يعني تصنيف كل كلمة بنوعها النحوي، مثلاً فعل أو اسم، وبدنا هالخطوة لتفهم الجمل بشكل أعمق.
positive predictive value
positive predictive value مقياس بيقولنا نسبة الإيجابيات الصحّة من كل الإيجابيات اللي النموذج عطانا إياها، عشان نعرف دقته.
post-training
post-training يعني المرحلة اللي بتيجي بعد التدريب الأساسي للموديل، وبنضبطه أكتر عشان يكون أفضل في مهام معينة أو أكثر أماناً وانسجاماً مع ما بدنا إياه.
post-training quantization
post-training quantization هو تقليل دقة أوزان الموديل بعد ما تدرب، عشان نقلل حجمه وسرعة التنفيذ بدون ما نخسر كتير من الدقة.
Pre-trained مقالة كاملة ←
متدرّب مسبقاً — تعلّم من نصوص هائلة قبل استخدامك إله
pre-training
هي العملية الأولى اللي بنعلم فيها النموذج على كمية ضخمة من الكلام من الإنترنت عشان يتعلم يفهم اللغة والمفاهيم بشكل عام قبل ما نخصصه لمهام معينة.
precision
precision هو مقياس بيقيس نسبة النتائج الصحيحة من اللي النموذج صنفها إيجابية، بنقوله بدقة لأنه بيوضح قدّيش النموذج مش بيفوت على الأخطاء.
predictive maintenance مقالة كاملة ←
الصيانة التنبّؤية — توقّع العطل قبل حدوثه من أنماط البيانات
predictive validity
يعني قدرة النموذج إنه يتنبّأ بشكل صحيح على بيانات جديدة ما شفها قبل هيك. بنهتم بالمصطلح هاد عشان احنا بدنا نتأكد إن النموذج ما بيكون مجرد حفظ، بل بيفهم البيانات فعلاً.
pretrained language model
موديل لغة مدرب مسبقاً على كمية هائلة من النصوص، احنا بنستفيد منه عشان يقدر يفهم ويولّد نصوص بدون ما نحتاج ندربه من الصفر
pretraining
المرحلة الأولى واللي بتاخد وقت طويل في تعليم النموذج: بنعلمو على كمية ضخمة من البيانات العامة عشان يتعلم الأساسيات والمهارات الكبيرة اللي بيستخدمها بعدين في مهام محددة.
Prisoner's Dilemma
موقف لعبة بتبين كيف شخصين إذا تعاونوا بيكسبوا أكتر، بس الخوف من خيانة الطرف التاني بيخليهم يختاروا تصرف مش هو الأفضل.
probabilistic مقالة كاملة ←
احتمالي — يعمل بترجيح الأرجح إحصائياً لا بالفهم
ProcessBench
ProcessBench هو مجموعة قياسية (benchmark) لتقييم أداء الأنظمة في معالجة البيانات المتسلسلة والمعالجات المتوازية. بنسمع عنه لأنه بيوفر معيار موحد نقارن فيه حلولنا.
Progressive Disclosure مقالة كاملة ←
الكشف التدريجي — الوكيل بيفتح تفاصيل المهارة المناسبة بس، فذاكرته بتظل صافية
Project Rules File مقالة كاملة ←
ملفّ قواعد المشروع — بيقراه المساعد كل جلسة فيعرف قرارات الفريق
Prolog
Prolog لغة برمجة مخصصة للمنطق والقواعد، بنكتب فيها حقائق وقواعد وبنستعلم عنها، بنستعملها بحل المشاكل اللي فيها استنتاج منطقي زي الذكاء الاصطناعي والبحث.
Prompt Caching مقالة كاملة ←
تخزين السياق المتكرّر لتقليل كلفة الطلبات المتشابهة
prompt design
تصميم الـprompt يعني كيف بنكتب السؤال أو الطلب للنموذج، بدنا نختار كلمات وتنسيق يساعد النموذج يجاوبنا بطريقة دقيقة ومفيدة
prompt enhancement
prompt enhancement يعني تحسين الـ prompt أو السؤال اللي بنعطيه للموديل، بنعمله لتقليل الأخطاء وزيادة الدقة، بنسمع عنه عشان بيحسّن النتائج بسرعة.
prompt optimization
يعني احنا بندور على أحسن طريقة لنكتب السؤال أو التعليمات للذكاء الاصطناعي عشان يعطينا أفضل إجابة، زي بدل ما نقول 'اكتب قصة' نقول 'اكتب قصة درامية بطل فيها شاب فلسطيني'.
prompt template مقالة كاملة ←
قالب برومبت جاهز — مثال تنطلق منه وتبدّل تفاصيله بدل ما تكتب من الصفر
prompting
إحنا بنعطي الموديل جملة أو سؤال كـ prompt ليقودوا الرد، هيك بنستفيد من معرفته بدون ما نعيد تدريب.
protein sequences
protein sequences سلاسل بروتين هي ترتيب الأحماض الأمينية اللي بتكوّن البروتين، بنستعملها في الذكاء الاصطناعي لتوقع وظائف البروتين.
pruning
الـ pruning يعني بنقص حجم النموذج عن طريق حذف الوصلات أو النيورونات اللي ما إلها تأثير كبير، عشان النموذج يصير أخف وأسرع.
pseudo-label
احنا بنستعمل مصطلح pseudo‑label لما النموذج يعطي تصنيف للبيانات بدون ما تكون عندنا علامة حقيقية، بنضيف هالتصنيف لتدريب النموذج
PSNR
اختصار Peak Signal-to-Noise Ratio - يعني بنقيس كم الفرق كبير بين الصورة الأصلية والصورة اللي نتجت من النموذج. يعني كم واحد من الصورة صحيح وكم واحد ضوضاء. بنسمع عنه لأنه أسرع طريقة نقيس جودة الصور.
PTQ
PTQ يعني Post-Training Quantization، وهي طريقة بنقلل فيها حجم النموذج بعد ما نتدرب عليه عن طريق تقليل الدقة، بنستعملها عشان النموذج يصير أخف وأسهل للنشر.
pull request
pull request هو طلب سحب بالكود على منصات مثل GitHub، يعني بنطلب من الفريق يدمج التغييرات. بنستعمله عشان نتعاون ونراجع الكود قبل ما يروح للفرع الرئيسي
PyTorch
مكتبة برمجة مفتوحة المصدر للذكاء الاصطناعي، بنستعملها لبناء وتدريب الشبكات العصبية بسهولة
QA
QA أو Question Answering هو نظام بيفهم سؤال المستخدم وبيرد عليه بإجابة صحيحة، يعني زي ما بنسأل صديق ونستنى رد، بنشوفه كتير لأنه بيسهّل علينا نلاقي معلومات بسرعة من قواعد بيانات أو نصوص
quantum error correction (QEC)
quantum error correction (QEC) هو تقنيات لتصحيح الأخطاء اللي تصير في الحوسبة الكمومية، بنسمعه لأنه ضروري عشان نضمن إن الحوسبة الكمومية تكون موثوقة
query expansion مقالة كاملة ←
توسيع الاستعلام — إعادة صياغة السؤال لعدة صيغ قبل البحث
query-key (Q/K) projections
query-key (Q/K) projections هي عملية تحويل الاستعلامات (queries) والمفاتيح (keys) إلى تمثيلات رقمية قريبة من بعضها، بنستخدمها بالموديلات عشان نحسب التشابه بسرعة، بنسمع عنها لأنه هي أساس آلية الانتباه.
question answering
الـquestion answering هو نظام بيسأل الـAI يجاوب على أسئلة، مش بس يكتب نص، بل يطلع إجابة دقيقة من مصادره
R2R
R2R هو مجموعة بيانات (Room‑to‑Room) بتعطي الروبوتات أو النماذج تعليمات تنقّل داخل بيئات واقعية، بنسمع عنه عشان هو معيار لتقييم مهارات الفهم المكاني واللغوي.
RAG vs Fine-tuning مقالة كاملة ←
قاعدة الاختيار: RAG للمعلومات المتغيّرة والمصادر، Fine-tuning للأسلوب والسلوك والصيغة
random agents
هولاء كائنات أو برامج بتتصرف عشوائياً بدون خطة، بنستعملهم لنختبر الأنظمة ونشوف كيف بتتعامل مع الفوضى.
real-time
يعني إنه النظام بيشتغل ويعطي النتيجة فوراً، مش بننتظر وقت طويل، احنا بنستعمله عشان التطبيقات اللي بدها رد سريع زي الألعاب أو المراقبة.
Reasoning Model مقالة كاملة ←
نموذج تفكير — بيولّد سلسلة خطوات داخلية (يجرّب ويصحّح) قبل الجواب النهائي؛ أدق بالمسائل المعقدة
recall
recall هو مقياس بيقيس قدّيش الـ model بيرجع كل العناصر الصح من مجموعة النتائج، يعني بنشوف إذا رجع كل الإشي اللي لازم يلاقيه
Recall@10
مقياس بيقيس نسبة إشي مهم بيرجع ضمن أول 10 نتائج. بنقيسه لنشوف جودة استرجاع المعلومات.
Recall@100
Recall@100 مقياس (metric) بيقيس نسبة العناصر الصح اللي النموذج رجعها من أول 100 نتيجة، عشان نعرف إذا النموذج بدو يطلع نتائج مفيدة ولا لأ
Recall@1000
هالمِتريك بنقيس فيه قديش النموذج بيرجع الإشي الصح من أول 1000 نتيجة، عشان نعرف أداء البحث أو الاسترجاع.
Recommendation Systems مقالة كاملة ←
أنظمة ذكاء اصطناعي بتقترح محتوى أو منتجات للمستخدمين بناءً على اهتماماتهم وسلوكهم.
Recommender System مقالة كاملة ←
نظام التوصيات — يقترح منتجات بناءً على أنماط سلوك المستخدمين
recurrent layers
recurrent layers هي طبقات بتذكر المعلومات من الخطوات السابقة، وبتساعد الشبكة تعالج سلاسل زمنية، احنا بنستعملها لما يكون عندنا بيانات متتابعة
recurrent states
هني الحالات الداخلية اللي بتتجدد بكل خطوة بنموذج ريكورنت، بنسميهم كمان الذاكرة المؤقتة لحتى يقدر النموذج يتذكر معلومات سابقة.
regression
احنا بنستعمل الـ regression عشان نتوقع إشي مستقبلي بناءً على بيانات سابقة، بنشوف العلاقة بين المتغيّرات إذا الزيادة أو النقصان إلها تأثير.
regression models
regression models نماذج إحصائية بنستخدمها لتوقع قيمة مستمرة بناءً على مدخلات، مثلاً بدنا نتوقع سعر البيت أو درجة الحرارة.
regularization مقالة كاملة ←
الريجولاريزيشن هو طريقة بنستعملها عشان ما نتعلم النموذج إشي مبالغ فيه، بنضيف قيود بسيطة لتقليل التعقيد، وبهالطريقة بنحسّن الأداء على بيانات جديدة.
reinforcement learning (RL) مقالة كاملة ←
هو أسلوب تدريب حيث النموذج بيتعلّم من الخطأ والصواب زي ما البني آدم بيتعلّم: لما يعمل شغلة صح بنعطيه مكافأة، ولما يعمل خطأ بنقلّل المكافأة. هيك بدّه يحسّن نفسه مع الوقت.
Relevance
Relevance يعني مدى صلة إشي بموضوعنا، احنا بنستعمله عشان نحدد إشي مهم مش مهم.
ReLU
دالة ReLU (Rectified Linear Unit) بتخلي القيم السالبة تصير صفر وتخلي الإيجابية تبقى، وهاد بيساعد التدريب يكون أسرع ومش يضل يعلق
representation
representation هو الطريقة اللي بنمثّل فيها البيانات أو المفاهيم داخل النموذج، بدنا تمثيل واضح عشان النموذج يقدر يتعلم ويستنتج
residual updates
residual updates هي طريقة لتحديث الأخطاء المتبقية بعد كل خطوة تدريب، بنستفيد منها لتصحيح النموذج تدريجياً، بنسمع عنها لأنها بتحسّن الدقة بسرعة.
ResNet-18
الـResNet-18 هو نموذج شبكة عصبية عميقة مشهور لتصنيف الصور، بدنا نستخدمه لأنه خفيف وسريع ويعطي نتائج منيحة
resolve rate
يعني نسبة المشاكل أو التحديات اللي النموذج قادر يحلّها بنجاح من أصل كل المشاكل. إذا كان الـ resolve rate عالي، يعني النموذج كويّس في شغله.

صفحة ١٠ من ٦٨ · ٤٠٣٩ مصطلح