قاموس الذكاء الاصطناعي — صفحة ٤

BM25

نموذج بحث بسيط بيحسب تشابه النصوص بناءً على تكرار الكلمات، بنستعمله في استرجاع المعلومات. بدنا نعرفه لأنه شائع في أنظمة البحث.

budget

budget هو الحد الأقصى للموارد اللي بنقدر نستهلكها، سواء وقت أو حسابات أو بيانات، بدنا نحدده عشان ما نتجاوز الموارد المتاحة.

cache admission

cache admission هو القرار إذا بنحط نتيجة استعلام بالـ cache ولا لا، عشان نسرّع الاستجابات للمستقبل. بنسمع عنه لأنه بقلل وقت الانتظار.

calibration

الـ calibration مقياس بيقيس إذا كانت confidence تبع النموذج calibrated، يعني إذا قال 80% بيكون فعلاً صح 80% من الوقت.

capacity

السعة أو capacity معناها كمية المعلومات أو المهام اللي النظام يقدر يتعامل معها، بدنا نعرفها عشان ما نضغط على النظام زيادة.

carbon footprint مقالة كاملة ←

البصمة الكربونية — كمية الانبعاثات الناتجة عن نشاط معيّن

CARLA

CARLA مجموعة بيانات (dataset) للقيادة الذاتية، فيها مشاهد واقعية للسيارات عشان بدنا ندرب النماذج، احنا بنستعملها كمعيار مشهور مش بس للبحث.

case method

case method هو أسلوب تعليمي بنحل فيه مشكلة واقعية خطوة بخطوة، بنشوف إشي كيف بنطبق النظرية على الحالة.

causation vs correlation مقالة كاملة ←

السببية مقابل الارتباط — التلازم لا يعني أن أحدهما سبّب الآخر

CBT

اختصار لـ Cognitive Behavioral Therapy، بس بمجال الذكاء الاصطناعي بنستعمله لتدريب نماذج على سلوكيات تشبه البشر، بنستفيد منه لتقليل الأخطاء

CER

CER (Character Error Rate) مقياس بنقيس فيه نسبة الأخطاء بالحروف بالنصوص، بنستعمله عشان نعرف جودة التعرف على الكلام أو النصوص.

Chains-of-Thought

Chains-of-Thought يعني إنه النموذج بيولّد سلسلة من الأفكار خطوة بخطوة قبل ما يجاوب، زي ما منقّح الفكرة بدماغنا. احنا بنستعمله لتحسين دقة الإجابات المعقدة.

ChatGPT مقالة كاملة ←

تطبيق محادثة بالذكاء الاصطناعي من OpenAI، مبني فوق نماذج GPT

Chinese Room مقالة كاملة ←

حجة «الغرفة الصينية» للفيلسوف Searle: محاكاة الفهم مش فهم حقيقي

chunk overlap مقالة كاملة ←

التداخل — مشاركة جزء بين المقاطع المتتالية لحفظ المعنى عند الحدود

CIELAB

CIELAB هو مقياس لون بيقيس الفرق بين الألوان بطريقة دقيقة، بنستعمله عشان نتأكد إن الصور أو الفيديوهات بتظهر بألوان صحيحة ومطابقة للواقع

clarification

Clarification يعني توضيح الفكرة أو السؤال، بنستعمله عشان نتأكد إنه الفهم مش غامض، بنسمع عنه لما نحكي مع نماذج AI بدنا نعرف شو المطلوب

classification

classification هو مفهوم تصنيف البيانات إلى فئات، يعني بنعطي كل عينة label أو تصنيف معين. بنسمع عنه لأنه أساس كتير من تطبيقات الذكاء الاصطناعي مثل التعرف على الصور أو النصوص.

classifier

classifier هو نموذج بيصنّف البيانات لفئات، مثلاً بيفرق بين إيميل spam ولا مش spam.

CLI

واجهة سطر الأوامر، بنكتب فيها أوامر نصية، مفيدة للمتخصصين لأنها سريعة ومرنة

Cloud AI مقالة كاملة ←

الذكاء السحابي — معالجة على سيرفرات بعيدة؛ يحتاج إنترنت وفيه تأخير

code generation

يعني البرنامج الذكي اللي بقدر يكتب كود برمجي بحاله بناءً على اللي بتطلبيه منه. بنسمع عنه كتير لأنه بوفّر وقت على المبرمجين ويساعدهم في الأشياء الممّلة والروتينية.

code review

هوي فحص الكود من قبل فريق تاني ليتأكد إنه نظيف وما فيه أخطاء، مش بس نكتب الكود ونخلص.

code world models

نماذج تمثل عوالم برمجية، يعني بتخلي الآلة تتخيل كيف الكود بيشتغل ببيئات مختلفة، بنستعملها لتوقع نتائج الكود قبل ما نشغله.

coding assistant

مساعد برمجي هو أداة AI بتساعدنا نكتب الكود أسرع، تعطي اقتراحات وتصحيح أخطاء، بنستفيد منها عشان ما نضيع وقت

Cohen's kappa

Cohen's kappa مقياس بيقيس الاتفاق بين شخصين أو نموذجين على تصنيف، وبنستعمله عشان نتأكد إن النتائج مش صدفة.

COLA

الـCOLA هو مجموعة بيانات لتقييم قدرة النماذج على فهم القواعد اللغوية للإنجليزي، احنا بنختبر فيها إذا النموذج يقدر يحدد إذا الجملة صحيحة أو لا

collective intelligence

collective intelligence هو الذكاء اللي بيطلع من مجموعة ناس أو أنظمة، احنا بنستفيد منه لحلّ مشاكل أكبر.

CommerceGen-Bench

CommerceGen-Bench هو dataset بيحتوي على بيانات تجارية مثل أوصاف المنتجات وأسئلة الزباين، بنستخدمه لتدريب وتقييم نماذج الفهم اللغوي في مجال التجارة الإلكترونية.

concept erasure

concept erasure يعني نحذف تمثيل مفهوم معين من النموذج، عشان نشوف إذا النموذج بدنا يعتمد عليه أو لا.

confidence

confidence هو مقياس بيعبّر عن مدى ثقة النموذج بإنو الجواب أو التوقع صحيح، غالباً بنشوفه كنسبة مئوية. بنحتاجه عشان نعرف إذا الجواب موثوق ولا بدنا نتحقق

confidence score

confidence score هو مقياس بيوضح قديش النموذج متأكد من توقعه أو قراره، بنسمعه عشان نعرف إذا النتيجة موثوقة ولا لازم نتحقق منها.

constraint programming

طريقة لحل مشاكل بتحدّد قيود وشروط، بنعطيها للكمبيوتر يلاقي حل يرضي كل القواعد، إشي بنستعمله لتوليد نصوص أو تخطيط مع قيود

constraints

constraints هي القيود أو الشروط اللي بدنا نحطها عالنموذج، عشان نتأكد إنه النتائج بتلتزم بالمعايير المطلوبة.

content preservation

الحرص إنه الآلة تحافظ على المعلومات المهمة والمحتوى الأساسي وهيّ بتعدّل إشي زي الأسلوب أو الشكل. بنركّز عليها عشان لما نعدّل صورة أو نص ما نخسّر المعنى الأساسي اللي بدنا نحافظ عليه.

Content Repurposing مقالة كاملة ←

إعادة توظيف المحتوى — تحويل مادة واحدة لصيغ متعدّدة

context

context هو السياق اللي بيحكم كيف الفهم أو التوليد بيصير، يعني بنعطي للذكاء الاصطناعي معلومات إضافية عن الوضع الحالي، عشان يطلع إجابة أقرب للواقع.

convolution

عملية بتطبق فلاتر على صورة أو إشارة لتستخرج ميزات، بنستعملها بالموديلات اللي بتحلل الصور والفيديو.

convolutional neural networks

convolutional neural networks (CNN) هي شبكة عصبية بتتعلم من الصور عن طريق الفلاتر، وإحنا بنستعملها عشان نكتشف الأشياء أو نحلل المشاهد بسرعة

Copilot مقالة كاملة ←

المساعد المدمج داخل برامج المكتب ليعمل على ملفاتك مباشرة

copyright مقالة كاملة ←

حقوق النشر — حماية قانونية للأعمال الإبداعية

corpus

corpus هو مجموعة نصوص أو بيانات بنجمعها ونستخدمها لتدريب أو تقييم نماذج الذكاء الاصطناعي، بدنا نضمن إنه الكوربس غني ومتنوع عشان النموذج يتعلم إشي مفيد.

correlation vs causation مقالة كاملة ←

الارتباط مقابل السببية — النموذج يجد الارتباط لا السبب

CPU مقالة كاملة ←

المعالج المركزي — نوى قليلة قوية، ممتاز للمهام المعقّدة المتسلسلة

Credit Scoring مقالة كاملة ←

تقييم الجدارة الائتمانية — تقدير مخاطر التعثّر عن السداد

cross-modal retrieval

cross-modal retrieval هو استرجاع معلومات من نوع واحد باستخدام استعلام من نوع تاني، مثلاً نلاقي نص من صورة، وبدنا نلاقي إشي بسرعة من مصادر مختلفة.

cross-validation

طريقة لتقييم النموذج، بنقسم الداتا لأكتر من جزء، كل مرة بندرب على جزء ونختبر على الباقي، عشان نتأكد إن النموذج ما هو بس شغّال على بيانات التدريب.

CUA

مصطلح CUA يعني concept أو فكرة أساسية بنستعملها لنفهم كيف النظام بيشتغل، بنسمع عنها لأنه بتساعدنا نبني نماذج أذكى.

Data Augmentation مقالة كاملة ←

تعزيز البيانات — توسيع مجموعة التدريب بتعديلات على الأمثلة الموجودة

data center مقالة كاملة ←

مركز بيانات — منشأة تضم آلاف الخوادم وتحتاج طاقة وتبريداً

Data Controls مقالة كاملة ←

إعدادات التحكم بالبيانات — من هون بتوقف استخدام محادثاتك بالتدريب

Data Extraction مقالة كاملة ←

استخراج البيانات — تحويل محتوى المستند لحقول منظّمة

data fidelity

يعني مدى دقة وصحة البيانات اللي بندخلها للنموذج - إذا البيانات صحيحة وتمثل الواقع، النموذج بيتعلم أحسن وبيعطينا نتايج موثوقة أكتر.

Data Poisoning مقالة كاملة ←

تسميم البيانات — دسّ محتوى ضارّ في بيانات التدريب أو قاعدة المعرفة

dataset

مجموعة بيانات كبيرة بنستخدمها عشان نعلّم أو نختبر نماذج الذكاء الاصطناعي، تخيلي إنها مكتبة كبيرة فيها ملايين الأمثلة والمعلومات.

decision-tree

decision-tree هو نموذج (model) شجري بنقسم البيانات على أسئلة بسيطة، كل فرع بيمثل قرار، احنا بنستعمله عشان نفهم قرارات الموديل بسهولة

decoder مقالة كاملة ←

الدكوڈر هو الجزء من النموذج اللي بيحول التمثيلات الداخلية (latent) لنص أو صورة أو أي مخرجات نهائية، بنسمع عنه لأنه أساسي بترجمة الفهم للنتيجة.

decoding

الديكودينغ هو العملية اللي من خلالها النموذج بيحوّل الاحتمالات لكلمات فعلية، يعني كيف بنطلع الجواب من الإشي اللي تعلمناه

dense correspondence

dense correspondence هو مفهوم بيوصف ربط كثيف بين كل نقطة في صورة أو نص مع نقاط تانية، بنحتاجه عشان نقدر نحدد تفاصيل العلاقة بين الإشيين بدقة.

dense retrieval

الـ dense retrieval هو طريقة بنسترجع فيها وثائق أو فقرات عن طريق تمثيلها كمتجهات كثيفة، فبنقرب المتجهات لنلاقي المعلومات بسرعة.

مصطلحات الذكاء الاصطناعي بالعربي

📚 أو اقرأ مجموعة مترابطة مرّة وحدة