📘 شو يعني؟

مصطلحات الذكاء الاصطناعي بالعربي

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

بنبلّش بالمصطلحات الأساسية — المتقدّمة مصطلحات بحثية دقيقة من الأوراق العلمية.

📚 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 ←
Sudoku
Sudoku هو مجموعة بيانات فيها ألغاز سودوكو، بنستعمله لتدريب نماذج تحلّ الألغاز أو تفهم المنطق، احنا بنشوفه كمثال شائع للبيانات المنظمة
Superintelligence (ASI) مقالة كاملة ←
الذكاء الخارق — ذكاء اصطناعي افتراضي يتفوّق على أذكى البشر في كل المجالات
Supervised Fine-Tuning
تدريب إضافي للنموذج على بيانات مُعلّمة لتخصيصه لمهمة معينة، بنسمع عنها لأنها بتحسن الدقة بعد التدريب الأساسي.
supervised fine-tuning (SFT)
عملية تدريب نموذج بيانات بحيث بنديله أمثلة صحيحة وبنقول له شو الإجابة الصح، نفس ما تعلّم الطفل من خلال إعطاء أمثلة محددة.
Supervised Learning مقالة كاملة ←
تعلّم مُراقَب — التدريب على أمثلة مع أجوبتها الصحيحة؛ الأشهر والأكتر استخداماً
survival prediction
survival prediction هو توقع مدة بقاء مريض أو كائن حي تحت ظروف معينة، بنستعمله بالطب والبيولوجيا لتحديد خطر المرض أو الفعالية العلاجية
SWLS
اختبار مقياس الرضا عن الحياة (Satisfaction With Life Scale) بيجمع أسئلة لتقييم سعادة الناس، بنستعمله كداتا لتقويم جودة الحياة.
Symbolic AI مقالة كاملة ←
الذكاء الرمزي — أنظمة تعمل بقواعد منطقية صريحة
Symptom Checker مقالة كاملة ←
أداة فحص الأعراض — تقترح احتمالات بناءً على وصف نصّي، لا تشخّص
system prompt مقالة كاملة ←
النص أو التعليمات الأساسية اللي بنحطها للـLLM قبل ما يبلّش يشتغل لتحديد السلوك العام، بنسمع عنه لأنه بيوجّه النموذج ويمنع خروجه عن السياق.
tabular data
البيانات اللي مرتبة في جداول (صفوف وأعمدة) زي ما تشوفي في إكسل أو قواعد البيانات، وهي نوع مهم جداً في تطبيقات الذكاء الاصطناعي في الشركات والمستشفيات.
tabular dataset
مجموعة بيانات منظمة على شكل جدول فيه صفوف وأعمدة، كل صف بيمثل عينة وكل عمود بيمثل خاصية، بنحتاجها لأنها الأساس لمعظم التحليل والـML
target model
target model هو النموذج اللي بنستهدفه لنقارن أو نحسن أداءه، بنقيس فيه الفرق بين النماذج التانية
teacher
الـteacher هو النموذج القوي اللي بنخليه يعلّم نموذج تاني اسمه الـstudent، يعني هو اللي بيعطي تنبؤات أو سياسات أحسن عشان يساعده يتعلم أسرع. احنا بنحتاجه عشان ما نضيع وقتنا على تجارب عشوائية.
teacher/student مقالة كاملة ←
المعلّم والطالب — النموذج الكبير المصدر والصغير المتعلّم
temperature scaling
temperature scaling تعديل بسيط على مخرجات الموديل عشان نتحكم بالثقة، بنستعمله عشان نضبط التوقعات
temporal consistency مقالة كاملة ←
الاتساق الزمني — بقاء الأشياء نفسها عبر إطارات الفيديو، أصعب تحدي بتوليد الفيديو
Temporal Split مقالة كاملة ←
التقسيم الزمني — تقسيم البيانات المتسلسلة بالزمن لا عشوائياً تفادياً للتسريب
Temporary Chat مقالة كاملة ←
محادثة مؤقتة ما بتنحفظ بالتاريخ وما بتستخدم للتدريب — للمواضيع الحساسة
test-driven development
test-driven development هو أسلوب برمجة بنكتب الاختبارات أولاً قبل ما نكتب الكود، بدنا نتأكد إن كل إشي بيشتغل صح من البداية
test-time compute مقالة كاملة ←
حوسبة وقت الاستجابة — إعطاء النموذج وقت «تفكير» أطول بالمسائل الصعبة لتحسين الدقة
text privatization
text privatization يعني نغيّر النصوص لتخفي معلومات حساسة، بدنا نحافظ على خصوصية المستخدمين بس ما نخرب الفهم العام للنص.
text recognition مقالة كاملة ←
التعرف على الحروف داخل المناطق المكتشفة وتحويلها لنص
Text-based Editing مقالة كاملة ←
المونتاج بالنصّ — تحرير الفيديو بحذف كلامه من نصّ مفرّغ
text-to-image generation
text-to-image generation هو عملية تحويل نص لوصف إلى صورة، بنستعمله عشان نخلق صور من خيالنا بناءً على كلماتنا
Text-to-Music مقالة كاملة ←
توليد الموسيقى من وصف نصّي للنوع والآلات والمزاج
Text-to-Speech (TTS) مقالة كاملة ←
تحويل النص إلى كلام — تقنية تحوّل نصاً مكتوباً إلى صوت منطوق
text-to-SQL مقالة كاملة ←
text-to-SQL هو مجموعة بيانات (dataset) بتحتوي على أسئلة نصية وأوامر SQL مقابلة، بنستخدمه لتدريب نماذج تفهم النص وتولّد استعلامات قواعد البيانات، بنسمع عنه لأنه بيساعدنا نطوّر أنظمة استعلام ذكية.
text-to-video مقالة كاملة ←
يعني تقنية تاخد نص مكتوب وتحوله لفيديو كامل بشخصيات وحركات وخلفيات. بدنا نركز عليها عشان بتفتح إمكانيات جديدة في الإعلام والتعليم والترفيه.
text-to-video generation
يعني بتكتب نص أو وصف، والذكاء الاصطناعي بيطلّع لك فيديو متحرك كامل بناءً على الوصف اللي أعطيتيه. بنسمع عنها كتير الأيام هاي عشان التقنية بتطورت وصارت بتطلع فيديوهات احترافية جداً.
The Pile
The Pile مجموعة ضخمة من البيانات النصية المفتوحة، بنستعملها لتدريب نماذج اللغة الكبيرة، عشان بنحصل على تنوع كبير باللغات والمواضيع، مش بنقصر على مصدر واحد
Theory of Mind
Theory-of-Mind هو مجموعة بيانات بتختبر قدرة النموذج على فهم نوايا ومشاعر البشر، بنسمعه لأنه مهم لتطوير أنظمة تفاعلية بتفهم المستخدمين.
threshold
threshold قيمة حدية بنحددها عشان نقرر إذا النتيجة قوية كفاية أو لا، بدنا نضبطها عشان ما نطلع نتائج غلط.
throughput
throughput هو مقياس السرعة، بيقيس كم توكن/ثانية الموديل يقدر يعالج، بدنا نعرفه عشان نضمن إنه الشغل ما يكون بطئ
Tier 1
مصطلح بنستعمله لنصنّف الموارد أو النماذج بأعلى مستوى جودة أو أولوية، يعني شي من الفئة الأولى اللي بنعتمد عليه أولاً
TikZ
TikZ هو حزمة في LaTeX بنستعملها لنرسم رسومات وشروحات رياضية بطريقة سهلة، بنشوفها كتير بالبحوث والملخصات.
time-series dataset similarity
مفهوم بيقيس قديش مجموعات البيانات الزمنية متشابهة، بدنا نعرف إذا الموديل المدرب على مجموعة يقدر يعمم على مجموعة تانية.
Tiny-ImageNet
مجموعة صور صغيرة فيها 200K صورة، احنا بنستعملها عشان نتدرب على تصنيف الصور بسرعة وما بنحتاج موارد كتيرة.
token probability
احتمال إنه كلمة (token) معينة تجي بعد النص الحالي، النموذج بيحسبه عشان يقرر أي كلمة يختارها
Token Ratio مقالة كاملة ←
نسبة التوكنز — كم توكن بتاخد لغة مقابل لغة تانية بنفس المعنى
token savings
token savings مقياس بيقيس قديش النموذج قدر يقلل عدد الـtokens المستخدمة لإنجاز مهمة، يعني بنوفر موارد حوسبة؛ بنسمعه لأنه مهم لتقليل التكلفة وتحسين الأداء.
token usage
token usage هو عدد الرموز اللي بنستهلكها خلال تشغيل النموذج، بنقيسه عشان نعرف تكلفة الاستعمال.
tokenizer مقالة كاملة ←
أداة بتقسم النص لجزيئات أصغر، إما كلمات أو أجزاء من كلمات، عشان النموذج يقدر يتعامل معها. بنسمعه لأنه أول خطوة بأي نظام معالجة لغة.
tool
tool هو أي أداة أو برنامج بنستعمله عشان نساعد النموذج أو نسهّل الشغل بالذكاء الاصطناعي.
tool calls
tool calls هو metric أو مقياس بنقيس فيه عدد المرات اللي الموديل بيستدعي فيها أدوات خارجية (tools) خلال مهمة، بنستعمله لنقيس كفاءة وتكامل الموديل مع الأدوات.
Tool Policy
قواعد بتنظم كيف النموذج يستخدم الأدوات الخارجية، عشان ما يسيء استخدامها أو يخلق مخاطر
tool use مقالة كاملة ←
استخدام الأدوات — قدرة النموذج على الاستعانة بخدمات خارجية
ToolBench
ToolBench هو داتاست فيه أسئلة وتحديات لاستخدام الأدوات، بنستعمله لتدريب الموديلات على كيف تستعمل أدوات مختلفة.
Top-1 accuracy
Top-1 accuracy هو مقياس بيقيس نسبة المرات اللي النموذج بيختار فيها التصنيف الصح كأول توقع، يعني إذا كان التوقع الأول هو الصح بنقوله إنه بدقة عالية.
top-K estimator
طريقة تقدير بتختار أعلى K عينات من النتائج لتحديث النموذج، بنستعملها لتقليل الضوضاء وزيادة الدقة.
TPU
TPU هو معالج Tensor Processing Unit من جوجل، مخصص لتسريع عمليات التعلم العميق، بنستعمله عشان نحسب الماتريكس بسرعة أكبر
Training مقالة كاملة ←
التدريب — مرحلة تعلّم النموذج الأنماط من البيانات وتعديل أوزانه
training data مقالة كاملة ←
بيانات التدريب — النصوص اللي بيتعلم منها النموذج، وممكن تشمل محادثات المستخدمين
trajectory مقالة كاملة ←
مسار أو سلسلة من الحالات اللي بيمر فيها نموذج أو نظام مع الوقت، بنحلله لنفهم كيف بيتطور الأداء أو السلوك
trajectory accuracy
trajectory accuracy بيقيس إذا النموذج يتبع المسار الصح عبر الوقت، بنستعمله عشان نتأكد إنه التعلم ما بيضل يضل.
trajectory representations
trajectory representations هي تمثيلات لحركة أو مسار كائن عبر الزمن، بنستعملها لتوقع الخطوات الجاية أو لتصنيف سلوكيات، بنشوفها بالروبوتات وتحليل الفيديو.
transformer encoder
جزء من نموذج الTransformer بيحوّل النص أو الإشارات لتمثيلات غنية، بنستخدمه كتير بالترجمة وفهم اللغة.
transformers
نموذج Transformers هو بنية ذكاء اصطناعي تعتمد على آلية الانتباه، وبتخلّي النموذج يركز على أجزاء معينة من النص أو البيانات.
TWAP
TWAP هو اختصار لـ Time‑Weighted Average Price، يعني متوسط السعر موزع على الوقت، بنستعمله عشان نحدد سعر عادل للصفقة إذا بدنا نتجنب تقلبات السوق السريعة.
U-Net
موديل شبكي مشهور بعمليات التقسيم بالصور، يعني بيقسم الصورة لأجزاء دقيقة، بنستعمله كثير بمجال الطب لتحديد المناطق المرضية، اسمه U-Net لأنه شكل الشبكة على شكل حرف U.

صفحة ١٢ من ١٣ · ٧٧٠ مصطلح