قاموس الذكاء الاصطناعي — صفحة ٥

encoder-decoder

هي بنية شبكة عصبية من جزأين: الـ encoder بياخد الإدخال ويحوله لتمثيل مضغوط، والـ decoder بيفكه ويطلع الناتج — بنسمع عنها كتير عشان كتير من موديلات الترجمة والتلخيص مبنية عليها.

end-to-end

end-to-end يعني إنه العملية بتبدأ من البداية وتنتهي بالنهاية بدون تدخلات وسطية، بنستعمل هالمفهوم عشان نبسط الأنظمة ونزيد كفاءتها

end-to-end training

يعني إننا بندرّب النموذج كله مع بعض من البداية للنهاية بدون ما نقسّمه لأجزاء منفصلة، زي ما بتعلم تسوق وأنت بتشوف الطريق مباشرة بدل ما تحفظ قواعد. بنسمع عنه لأنه غالباً بيعطي نتائج أحسن لأن أجزاء النموذج بتتعلم مع بعض.

entity

الـ entity يعني كائن أو عنصر محدد داخل النص، زي شخص أو مكان أو منظمة، بنستعمله عشان نحدد إشي معين ونفهمه أكتر

entropy

entropy هو مقياس للغموض أو العشوائية بتوزيع الاحتمالات، كل ما زادت الentropy كل ما كان النص أو الصورة أكتر تنوع.

environment

environment يعني البيئة اللي بنشتغل فيها، سواء كان سيرفر أو جهاز محلي، بدنا نضبطها عشان النموذج يشتغل صح.

EPO

مجموعة بيانات من مكتب البراءات الأوروبي، فيها براءات اختراع أوروبية، بنستخدمها عشان نماذجنا تفهم النصوص التقنية الأوروبية.

ERA5 مقالة كاملة ←

أرشيف إعادة تحليل طقس الأرض من ١٩٤٠، أنتجه المركز الأوروبي ECMWF

Euler sampling

Euler sampling هو طريقة عشوائية لتوليد عينات من توزيع معين باستخدام خطوات إيلر، بنستعملها لتقليل الوقت وتسهيل الحسابات.

European Social Survey

مجموعة بيانات بتجمع آراء ومعلومات من ناس بأوروبا، بنستعملها لدراسات سلوك المجتمع عشان نفهم الاتجاهات الاجتماعية.

evaluation

evaluation يعني عملية اختبار النموذج وقياس أدائه، بدنا نعرف إذا النموذج شغّال صح ولا لا.

evaluator bias

يعني أن المسؤول عن تقييم نموذج الذكاء الاصطناعي قد يكون عنده ميول شخصية مش عادلة بتأثر على النتايج. بدنا نركز عليها عشان التقييم العادل والنزيه هو أساس تطوير نماذج موثوقة وصحيحة.

evidence grounding

evidence grounding يعني ربط المعلومة أو الجواب بأدلة واضحة ومصادر موثوقة. يعني النموذج ما بيعطي إجابة بس، بل بيدعمها بأدلة من النصوص أو البيانات، وهذا مهم عشان نضمن مصداقية النتائج.

exact-match

معيار بنقيس فيه إذا الإجابة اللي طلعها الذكاء الاصطناعي مطابقة تماماً للإجابة الصحيحة حرف بحرف، مش قريبة منها أو شبه صح، لازم تكون نفسها بالضبط.

EXIF مقالة كاملة ←

بيانات مخفية في الصورة تشمل الموقع ووقت التصوير ونوع الجهاز

explainability مقالة كاملة ←

القابلية للتفسير — إمكانية تتبّع سبب القرار

exploration

مفهوم بالـRL يعني إنه الوكيل يجرب أفعال جديدة بدل ما يلتزم بالمألوف، بدنا نستخدمه عشان النموذج يكتشف استراتيجيات أحسن مش بس يتكرر نفس الشي.

F1 score

مقياس بنستخدمه عشان نحكم على أداء النموذج بشكل متوازن، لأنه يدمج دقة التنبؤات مع نسبة اللي النموذج اكتشفها من الأشياء الصحيحة.

Face Swap مقالة كاملة ←

تبديل الوجه — تركيب ملامح شخص على فيديو أو صورة شخص تاني

fact-checking

عملية التحقق من الحقائق والمعلومات إنها صح ولا غلط، يعني النموذج بينظر للمعلومات ويتأكد إنها مدعومة بمصادر موثوقة. بنسمع عنه عشان مش كل اللي بيقوله الذكاء الاصطناعي صح وبدنا نكون حذرين.

fair use مقالة كاملة ←

الاستخدام العادل — استثناء قانوني يسمح باستخدام محدود لمواد محمية

fairness

مفهوم بيأكد إن الموديل ما بيفضل مجموعة على مجموعة تانية، يعني احنا بدنا نتجنب التمييز.

False Positive مقالة كاملة ←

بلاغ كاذب — إيقاف عملية سليمة ظنّاً أنها احتيال

family password مقالة كاملة ←

كلمة السر العائلية — كلمة متفق عليها للتحقّق من هوية المتصل

FAQPage مقالة كاملة ←

وسم بيانات منظّمة بيصرّح إنه القسم أسئلة وأجوبة

feature learning مقالة كاملة ←

اكتشاف الملامح — قدرة الشبكة العميقة تستنتج الملامح المهمة لحالها من البيانات الخام

federated learning

Federated learning هو مفهوم تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي على بيانات موزّعة على أجهزة كتيرة بدون ما نجمع البيانات كلها بمكان واحد. بنسمع عنه لأنه بيزيد الخصوصية وبيقلل استهلاك الشبكة.

feed-forward

feed-forward هو نوع من الطبقات بالشبكات العصبية اللي البيانات بتمر فيها من قدام للورا بس مرة، بنسمعه لأنه أساس كتير من النماذج البسيطة.

feedback

feedback هو الإرجاع أو الرد اللي بنحصل عليه بعد ما النموذج يشتغل، بنستعمله عشان نعدل النموذج ونحسّن نتائجه.

few-shot مقالة كاملة ←

هاي تقنية بنعطي فيها الـ AI أمثلة قليلة جداً، ممكن اتنين أو تلاتة، عشان يفهم المطلوب منه ويشتغل، بنستخدمها لما ما عنا بيانات كتيرة أو بدنا نوفّر وقت.

few-shot examples

هو إنك تعطي الموديل أمثلة قليلة (تلاتة أو أربعة مثلاً) جوا البرومبت عشان يفهم شو بدك منه، بدل ما تدربه من الأول — بنسمع عنه عشان خلّى الموديلات الكبيرة تتعلم مهام جديدة بدون تدريب إضافي.

first draft rule مقالة كاملة ←

قاعدة المسودة الأولى — النموذج بيسوّد وإنت بتراجع وبتنهي؛ أنجح نمط استخدام يومي

first-person view

first‑person view هو إشي بنشوفه من عيون الشخص أو الروبوت نفسه، بنستعمله بالمحاكاة والألعاب لتجربة واقعية

Flickr30K

داتا سيت فيها 30 ألف صورة مع أوصاف نصية، بنستعملها عشان نعلم الموديلات تربط بين الصورة والكلام، يعني فهم متعدد الوسائط.

FLORES-200 مقالة كاملة ←

مقياس بيقيس جودة الترجمة بنفس الجمل عبر ٢٠٠ لغة

foundation model

foundation model هو نموذج كبير مدرب على بيانات عامة كتيرة، بيشتغل كقاعدة أساسية بنبني عليها تطبيقات مخصوصة، يعني بنستفيد من قوته ونخصصه لإشي معين.

FP32

FP32 هو تمثيل للـ floating‑point بـ 32‑bit، يعني الدقة العالية اللي بنستعملها عادةً بالذكاء الاصطناعي، مش كل شي بيحتاج هالدقة بس بدنا نعرفها عشان نفهم الفرق

FPS

هو مقياس بيقيسلنا كم فريم أو صورة بيعالجها النموذج في الثانية الوحدة. بنحتاجه عشان نعرف هل النموذج سريع كفاية للشغل الفوري زي الفيديو والسيارات ذاتية القيادة.

Fraud Detection مقالة كاملة ←

كشف الاحتيال — رصد العمليات الشاذة عن نمط المستخدم المعتاد

Freemium مقالة كاملة ←

نموذج مجاني بحدود مع نسخة مدفوعة تزيل تلك الحدود

frozen weights مقالة كاملة ←

الأوزان المجمّدة — ثبات معاملات النموذج بعد انتهاء التدريب

fuzzy logic

منطق fuzzy logic هو إشي بنستعمله عشان نقدر نقول إن الحكي مش بس صح أو غلط، فيه درجات من الحقيقة، احنا بنحتاجه عشان نتعامل مع البيانات الغامضة أو اللي فيها شك

fuzzy logic system

نظام المنطق الضبابي بيشتغل بقرارات مش واضحة 0 أو 1، بل بنعطي قيم وسطية، وهاد بيساعدنا نتعامل مع عدم اليقين بحالات الحياة اليومية

G-buffer

G-buffer هو مجموعة من الـ buffers بتخزن معلومات الـ geometry مثل العمق والـ normals بالـ rendering pipelines، بنحتاجه عشان نقدر نعمل إضاءة متقدمة وتظليل بعد ما نخلص الرسم الأساسي.

garbage in garbage out مقالة كاملة ←

زبالة تدخل زبالة تطلع — مبدأ: جودة مخرجات النموذج بقدر جودة بياناته

Gaussian

Gaussian هو مفهوم إحصائي بيوصف التوزيع الطبيعي للبيانات، يعني شكل الجرس اللي بيظهر كتير في الإحصاءات. بنسمع عنه لأنه كتير من النماذج بتفترض إن الأخطاء أو البيانات بتتوزع بشكل Gaussian.

Gaussian noise

Gaussian noise يعني ضوضاء إحصائية شكلها منحنى جوسي، بنضيفها على الصور أو الإشارات عشان نختبر أو نحسن نماذج الذكاء الاصطناعي.

GEMM

GEMM يعني General Matrix Multiply، عملية ضرب مصفوفات أساسية كلّها، احنا بنعتمد عليها في تدريب الشبكات

Gene Ontology

مصطلح بيوصف مجموعة من المصطلحات اللي بتنظم وظائف الجينات وعلاقاتها، بنسمع عنه عشان بيساعدنا نفهم شو الجينات بتعمل وبنستعمله بدراسات البيولوجيا

Generative مقالة كاملة ←

مولِّد — بيصنع محتوى جديد مش بس يصنّف الموجود

generative models

Generative models هي نماذج بتقدر تولّد بيانات جديدة مثل صور أو نصوص، إشي بنستعمله عشان نخلق محتوى أصلي مش بس نتصنيف.

Generator مقالة كاملة ←

المولّد — الشبكة التي تصنع العيّنات المزيّفة (المزوّر)

Genetic Algorithm

Genetic Algorithm هو طريقة بنستعملها زي التطور الطبيعي، بنخلّق جيل من الحلول وبنختار الأنسب عشان نطوّر إشي أحسن، بنسمع عنه عشان بساعدنا نحل مشاكل معقّدة بسرعة

GenEval

GenEval هو مجموعة بيانات بتقييم جودة النصوص المولدة، بدنا نقارن بين نماذج توليد النص.

geometric consistency

تأكد إن الشكل والمسافات بين العناصر تظل ثابتة عبر الإطارات أو المشاهد، مش لازم يتغيّروا عشوائياً

geospatial embeddings

geospatial embeddings تمثيلات رقمية للمواقع الجغرافية، بتخلي النموذج يقدر يفهم العلاقات بين الأماكن، بنستعملها لتطبيقات الخرائط والبيانات المكانية

Git

Git هو نظام تحكم بالإصدارات، بنستعمله عشان نتابع تغيّر الكود ونعمل مشاركة بين الفريق، مش حلو نشتغل بدون نسخة احتياطية.

Glaze / Nightshade مقالة كاملة ←

أدوات تضيف تشويشاً غير مرئي يربك نماذج الذكاء الاصطناعي

Global-MMLU

Global-MMLU هو benchmark عالمي بنقيس فيه قدرة الـLLMs على حل أسئلة من مجالات كتيرة، بنسمع عنه عشان بدنا نعرف قديش النموذج عام وبيفهم مواضيع مختلفة.

Goodhart's Law مقالة كاملة ←

قانون Goodhart — لما المقياس يصير هدفاً بيبطّل يكون مقياساً

مصطلحات الذكاء الاصطناعي بالعربي

📚 أو اقرأ مجموعة مترابطة مرّة وحدة