قاموس مصطلحات الذكاء الاصطناعي
دليلك الشامل لفهم المصطلحات الأساسية في مجال الذكاء الاصطناعي.
A - الألف
Algorithm | خوارزمية
مجموعة من التعليمات أو القواعد المحددة التي يتبعها الكمبيوتر لحل مشكلة أو إنجاز مهمة.
Artificial Intelligence (AI) | الذكاء الاصطناعي
قدرة الآلات على محاكاة الذكاء البشري والقيام بمهام تتطلب عادة ذكاء بشري.
Artificial General Intelligence (AGI) | الذكاء الاصطناعي العام
ذكاء اصطناعي يمكنه أداء أي مهمة فكرية يمكن للإنسان أداؤها.
Artificial Super Intelligence (ASI) | الذكاء الاصطناعي الفائق
ذكاء اصطناعي يتفوق على الذكاء البشري في جميع المجالات.
Automation | الأتمتة
استخدام التكنولوجيا لأداء المهام بدون تدخل بشري.
B - الباء
Backpropagation | الانتشار العكسي
طريقة لتدريب الشبكات العصبية عن طريق حساب الأخطاء وتعديل الأوزان.
Bias | التحيز
انحراف في نتائج الذكاء الاصطناعي بسبب بيانات تدريب غير متوازنة أو تصميم غير عادل.
Big Data | البيانات الضخمة
مجموعات بيانات كبيرة جداً لا يمكن معالجتها بالطرق التقليدية.
Bot | روبوت برمجي
برنامج يقوم بمهام تلقائية، غالباً للتفاعل مع المستخدمين.
C - السين/الكاف
Chatbot | روبوت الدردشة
برنامج يحاكي المحادثة البشرية للرد على استفسارات المستخدمين.
Classification | التصنيف
تقنية تعلم آلي تصنف البيانات إلى فئات محددة مسبقاً.
Clustering | التجميع
تقنية تعلم غير مراقب تجمع البيانات المتشابهة معاً.
Computer Vision | الرؤية الحاسوبية
قدرة الكمبيوتر على "رؤية" وفهم الصور والفيديوهات.
Convolutional Neural Network (CNN) | شبكة عصبية التفافية
نوع من الشبكات العصبية مصمم لمعالجة الصور.
D - الدال
Data | البيانات
المعلومات الخام التي يستخدمها الذكاء الاصطناعي للتعلم.
Data Mining | تنقيب البيانات
استخراج معلومات مفيدة من مجموعات بيانات كبيرة.
Dataset | مجموعة البيانات
مجموعة منظمة من البيانات تستخدم لتدريب أو اختبار نماذج الذكاء الاصطناعي.
Deep Learning | التعلم العميق
فرع من التعلم الآلي يستخدم شبكات عصبية متعددة الطبقات.
Deep Fake | التزييف العميق
استخدام الذكاء الاصطناعي لإنشاء محتوى مزيف واقعي.
E - الهاء/العين
Epoch | دورة
مرة واحدة كاملة من تمرير جميع بيانات التدريب عبر النموذج.
Expert System | نظام خبير
برنامج يحاكي قرارات خبير بشري في مجال معين.
Explainable AI (XAI) | الذكاء الاصطناعي المفسر
ذكاء اصطناعي يمكنه شرح كيف ولماذا اتخذ قراراته.
F - الفاء
Feature | ميزة
خاصية أو سمة في البيانات يستخدمها النموذج للتنبؤ.
Feature Extraction | استخراج الميزات
عملية تحديد الخصائص المهمة من البيانات.
Federated Learning | التعلم الفيدرالي
تدريب نماذج ذكاء اصطناعي على بيانات موزعة دون نقلها.
G - الجيم
Generative AI | الذكاء الاصطناعي التوليدي
ذكاء اصطناعي يمكنه إنشاء محتوى جديد (نص، صور، موسيقى).
GPU | وحدة معالجة الرسومات
معالج متخصص يستخدم لتسريع تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي.
GPT | المحول التوليدي المدرب مسبقاً
نموذج لغوي كبير من OpenAI قادر على توليد نصوص.
H - الحاء
Hallucination | الهلوسة
عندما يولد نموذج الذكاء الاصطناعي معلومات خاطئة أو مختلقة.
Hidden Layer | طبقة مخفية
الطبقات الوسطى في الشبكة العصبية بين المدخلات والمخرجات.
Hyperparameter | معامل فائق
إعداد يتم تحديده قبل التدريب ويؤثر على أداء النموذج.
I - الياء/الألف
Image Recognition | التعرف على الصور
قدرة الذكاء الاصطناعي على تحديد الأشياء والأشخاص في الصور.
Inference | الاستدلال
استخدام نموذج مدرب للتنبؤ بنتائج جديدة.
Input | المدخلات
البيانات التي يستقبلها النموذج للمعالجة.
L - اللام
Label | تسمية
العلامة أو الفئة المرتبطة ببيانات التدريب في التعلم المراقب.
Large Language Model (LLM) | نموذج لغوي كبير
نموذج ذكاء اصطناعي مدرب على كميات ضخمة من النصوص.
LiDAR | ليدار
تقنية استشعار بالليزر تستخدم في السيارات ذاتية القيادة.
M - الميم
Machine Learning (ML) | التعلم الآلي
فرع من الذكاء الاصطناعي يمكّن الآلات من التعلم من البيانات.
Model | نموذج
برنامج تم تدريبه للقيام بمهمة محددة.
Multimodal AI | الذكاء الاصطناعي متعدد الوسائط
ذكاء اصطناعي يمكنه فهم ومعالجة أنواع متعددة من البيانات (نص، صور، صوت).
N - النون
Narrow AI | الذكاء الاصطناعي الضيق
ذكاء اصطناعي مصمم لمهمة محددة فقط (مثل التعرف على الصور).
Natural Language Processing (NLP) | معالجة اللغة الطبيعية
قدرة الآلات على فهم ومعالجة اللغة البشرية.
Neural Network | شبكة عصبية
نموذج حسابي مستوحى من الدماغ البشري.
Neuron | عصبون
الوحدة الأساسية في الشبكة العصبية.
O - الواو/العين
Object Detection | اكتشاف الأشياء
تحديد موقع ونوع الأشياء في الصورة.
Optimization | التحسين
عملية تحسين أداء النموذج عن طريق تعديل المعاملات.
Output | المخرجات
النتائج التي ينتجها النموذج بعد المعالجة.
Overfitting | الإفراط في التكيف
عندما يتعلم النموذج بيانات التدريب جيداً جداً لكنه يفشل مع بيانات جديدة.
P - الباء/البي
Pattern Recognition | التعرف على الأنماط
قدرة الذكاء الاصطناعي على اكتشاف الأنماط في البيانات.
Prediction | التنبؤ
استخدام النموذج لتوقع نتائج مستقبلية.
Pre-training | التدريب المسبق
تدريب النموذج على بيانات عامة قبل تخصيصه لمهمة محددة.
Prompt | البرومبت / الأمر
النص أو الأمر الذي تعطيه لنموذج الذكاء الاصطناعي.
Prompt Engineering | هندسة البرومبت
فن كتابة أوامر فعالة للحصول على أفضل نتائج من الذكاء الاصطناعي.
R - الراء
Recurrent Neural Network (RNN) | شبكة عصبية متكررة
شبكة عصبية مصممة للتعامل مع البيانات المتسلسلة.
Regression | الانحدار
تقنية تعلم آلي تتنبأ بقيم رقمية مستمرة.
Reinforcement Learning | التعلم المعزز
نوع من التعلم الآلي حيث يتعلم العميل من خلال التجربة والمكافأة.
Robotics | الروبوتات
استخدام الآلات المبرمجة لأداء مهام بشكل مستقل.
S - السين/الصاد
Self-Driving Car | سيارة ذاتية القيادة
سيارة تستخدم الذكاء الاصطناعي للقيادة بدون سائق بشري.
Sentiment Analysis | تحليل المشاعر
تحديد المشاعر (إيجابية، سلبية، محايدة) في النصوص.
Speech Recognition | التعرف على الكلام
تحويل الكلام المنطوق إلى نص.
Supervised Learning | التعلم المراقب
تعلم آلي باستخدام بيانات مصنفة مسبقاً.
T - التاء/الطاء
Testing | الاختبار
تقييم أداء النموذج على بيانات جديدة لم يرها من قبل.
Text-to-Speech (TTS) | تحويل النص إلى كلام
تقنية تحول النص المكتوب إلى صوت مسموع.
Token | رمز
وحدة أساسية من النص (كلمة أو جزء منها) يعالجها النموذج.
Training | التدريب
عملية تعليم النموذج من البيانات.
Transfer Learning | نقل التعلم
استخدام نموذج مدرب على مهمة لحل مهمة أخرى مشابهة.
Transformer | المحول
بنية شبكة عصبية حديثة تستخدم في معظم نماذج اللغة الكبيرة.
Turing Test | اختبار تورينج
اختبار لتحديد إذا كانت الآلة تظهر سلوكاً ذكياً لا يمكن تمييزه عن البشر.
U - الواو/اليو
Underfitting | نقص التكيف
عندما يكون النموذج بسيطاً جداً ولا يتعلم الأنماط في البيانات.
Unsupervised Learning | التعلم غير المراقب
تعلم آلي باستخدام بيانات غير مصنفة.
V - الفي
Validation | التحقق
تقييم النموذج أثناء التدريب للتأكد من عدم الإفراط في التكيف.
Virtual Assistant | مساعد افتراضي
برنامج ذكاء اصطناعي يساعد المستخدمين (مثل Siri، Alexa).
W - الواو/الدبليو
Weight | الوزن
قيمة رقمية في الشبكة العصبية يتم تعديلها أثناء التدريب.
الرموز والاختصارات الشائعة
| الاختصار | الاسم الكامل | المعنى بالعربية |
|---|---|---|
| AI | Artificial Intelligence | الذكاء الاصطناعي |
| ML | Machine Learning | التعلم الآلي |
| DL | Deep Learning | التعلم العميق |
| NLP | Natural Language Processing | معالجة اللغة الطبيعية |
| CNN | Convolutional Neural Network | شبكة عصبية التفافية |
| RNN | Recurrent Neural Network | شبكة عصبية متكررة |
| GAN | Generative Adversarial Network | شبكة توليدية تنافسية |
| LLM | Large Language Model | نموذج لغوي كبير |
| AGI | Artificial General Intelligence | الذكاء الاصطناعي العام |
| ASI | Artificial Super Intelligence | الذكاء الاصطناعي الفائق |
| GPU | Graphics Processing Unit | وحدة معالجة الرسومات |
| API | Application Programming Interface | واجهة برمجة التطبيقات |
نصائح للتعلم
- لا تحفظ - افهم المفاهيم
- استخدم الأمثلة - ربط المصطلحات بتطبيقات حقيقية
- تدرب - استخدم المصطلحات في محادثاتك
- راجع بانتظام - المراجعة تثبت المعلومات