أقسام الوصول السريع (مربع البحث)

أساسيات الذكاء الاصطناعي5 شروحات وأمثلة واقعية5
📁 آخر الأخبار
0

أهم المصطلحات التي يجب أن تعرفها قبل دخول عالم الذكاء الاصطناعي

عزام سامي عزام سامي

مقدمة

لو ناوي تبدأ رحلتك في الذكاء الاصطناعي (AI)، أول خطوة ذكية إنك تفهم اللغة المستخدمة في هذا المجال. هذا المقال يجمع لك أهم المصطلحات “بشرح سريع ومباشر” مع أمثلة قابلة للتطبيق وروابط تعليمية، بحيث تطلع بصورة واضحة وتبدأ التطبيق فورًا—بدون حشو أو تعقيد.

إنفوجرافيك يعرّف أهم مصطلحات الذكاء الاصطناعي للمبتدئين مع أمثلة تطبيقية


1) الذكاء الاصطناعي (AI)

مظلّة عامة لكل الطرق التي تجعل الآلة “تؤدي مهام ذكية” مثل الفهم، التنبؤ، واتخاذ القرار. يشمل التعلم الآلي والتعلّم العميق ومعالجة اللغة والرؤية الحاسوبية.

2) التعلّم الآلي (ML)

طريقة لتعليم النماذج من البيانات بدل برمجتها يدويًا. النموذج يتعلم أنماطًا من بيانات تدريب لتوقع مخرجات جديدة.

  • Features: صفات/أعمدة تصف البيانات.
  • Label/Target: القيمة المطلوب توقعها.

3) التعلّم العميق (DL)

فرع من ML يعتمد على الشبكات العصبية متعددة الطبقات. ممتاز للصور والصوت واللغة.

4) الشبكات العصبية

طبقات من وحدات مترابطة تتعلّم تحويلات رياضية من المدخل إلى المخرج.

  • CNN: للصور والفيديو.
  • RNN/LSTM/GRU: للتسلسلات الزمنية.
  • Transformer: أساس نماذج اللغة الكبيرة الحديثة.

5) نماذج اللغة الكبيرة (LLMs)

تفهم وتولّد لغة طبيعية وتدعم مهامًا مثل التلخيص والترجمة والبرمجة.

  • Prompting: صياغة الطلبات.
  • Temperature: عشوائية النص.
  • Top-p/Top-k: اختيار الكلمات الأكثر احتمالًا.
  • Max Tokens: حد طول الاستجابة.

6) البيانات: تدريب/تحقق/اختبار

  • Training: لتعلّم النموذج.
  • Validation: لضبط المعاملات (مثل Learning Rate).
  • Test: لتقييم الأداء النهائي.

7) فرط التكيّف ونقص التكيّف

Overfitting: النموذج يحفظ بيانات التدريب. Underfitting: النموذج بسيط جدًا.

حلول: Regularization، تبسيط النموذج، زيادة البيانات، Early Stopping.

8) الخسارة والمُحسِّن

  • Loss Function: قياس الخطأ (MSE، Cross-Entropy).
  • Optimizer: تحديث الأوزان (SGD، Adam).
  • Epoch/Batch: مرور كامل/جزئي على البيانات.

9) مقاييس التقييم

  • Accuracy،
  • Precision/Recall/F1،
  • ROC-AUC،
  • BLEU/ROUGE،
  • mAP/IoU.

10) أنماط التعلّم

  • Supervised (بوسوم)
  • Unsupervised (بدون وسوم)
  • Self-Supervised
  • Reinforcement Learning

11) التخصيص والضبط وRAG

Fine-Tuning، Prompting، RAG—اختر حسب حاجتك وحداثة المعرفة.

12) الاستدلال والكمون

Inference لتوليد المخرجات، Latency للسرعة، Throughput للقدرة.

13) العتاد والمعلمات

GPU/TPU للتسريع، Parameters تعقيد النموذج، واستهلاك الذاكرة يحدد Batch Size.

14) Transformer وTokens وEmbeddings

أساس فهم النصوص الحديثة: Token، Embedding، Attention.

15) الأخلاقيات والخصوصية

تقليل Bias، حماية البيانات، منع الهجمات، والالتزام بالسياسات.

16) MLOps

  • Versioning وتتبع التجارب
  • خط الأنابيب المؤتمت
  • المراقبة واكتشاف Drift
  • A/B Testing
  • النشر عبر API أو Edge

17) مصطلحات لروّاد الأعمال والمحتوى

Automation، Personalization، Conversion، ROI.

أمثلة تطبيقية مختصرة

  1. وصف منتجات تلقائيًا مع Temperature منخفض.
  2. تنظيم أفكار المقال بـ Prompt محدد.
  3. سير عمل: RAG + توليد + A/B للعناوين.
  4. اقتراح نصوص Alt للصور آليًا ثم مراجعتها.

خطوات البدء السريعة

  • اختر هدفًا واحدًا واضحًا.
  • جهّز أمثلة ناجحة كـ Dataset صغير.
  • ابدأ بـ Prompting ثم RAG ثم Fine-Tuning.
  • راقب Accuracy/F1 وLatency/ROI.
  • طبّق مبادئ الخصوصية.

مصادر فيديو موصى بها

خاتمة

فهم المصطلحات يعطيك خريطة طريق. ابدأ صغيرًا، تبنَّي سير عمل بسيط، راقب الأداء، وتوسّع تدريجيًا.

CTA: اختر مهمة واحدة وطبّق عليها Prompt منظّم ثم حسّنها.

الأسئلة الشائعة (FAQ)

هل أحتاج برمجة؟
لا يلزم. ابدأ بالأدوات الجاهزة وطور مهاراتك تدريجيًا.
RAG أم Fine-Tuning؟
RAG للمحتوى المتجدد، Fine-Tuning لأسلوب متخصص وثابت.
ما إعداد الحرارة المناسب؟
للإجابات الدقيقة اجعلها منخفضة؛ للإبداع ارفعها.
كيف أقيس النجاح؟
أثناء التطوير F1/Accuracy، وبعد الإطلاق Latency/CTR/ROI.
أخطاء شائعة؟
بيانات غير نظيفة، تجاهل الخصوصية، نماذج معقّدة مبكرًا، عدم المراقبة.
عزام سامي
عزام سامي

مقالات قد تهمك

تعليقات