تصفح جميع المحتويات في فئة Glossary
Agentic RAG (استرجاع التوليد المعزز بالعوامل) هو إطار عمل ذكاء اصطناعي متقدم يدمج عوامل ذكية في أنظمة RAG التقليدية، مما يمكّن من تحليل الاستعلامات بشكل مستقل، واتخاذ القرارات الاستراتيجية، واسترجاع المعلومات بشكل تكيفي لتحقيق دقة وكفاءة أفضل.
AllenNLP هو مكتبة قوية ومفتوحة المصدر لأبحاث معالجة اللغة الطبيعية (NLP)، تم تطويرها على PyTorch من قبل AI2. توفر أدوات معيارية وقابلة للتوسيع، ونماذج مدربة مسبقًا، وتكاملًا سهلًا مع مكتبات مثل spaCy وHugging Face، وتدعم مهام مثل تصنيف النصوص، وحل المرجع المشترك، والمزيد.
BeenVerified هي منصة فحص خلفية عبر الإنترنت تجمع السجلات العامة وبيانات وسائل التواصل الاجتماعي لتوفير تقارير شاملة عن الأفراد والعقارات. تقدم عمليات البحث عن الأشخاص، والبحث العكسي عن الهاتف والبريد الإلكتروني، وأبحاث العقارات عبر تطبيقات الويب والجوال.
BigML هي منصة تعلم آلي مصممة لتبسيط إنشاء ونشر النماذج التنبؤية. تأسست عام 2011، وتهدف إلى جعل التعلم الآلي متاحًا، وسهل الفهم، وبتكلفة معقولة للجميع، من خلال واجهة سهلة الاستخدام وأدوات قوية لأتمتة سير عمل التعلم الآلي.
اكتشف Copy.ai، أداة كتابة مدعومة بالذكاء الاصطناعي مبنية على نموذج GPT-3 من OpenAI، مصممة لتوليد محتوى عالي الجودة مثل المدونات، رسائل البريد الإلكتروني، ونسخ الويب بأكثر من 25 لغة. مثالية للمسوقين، صانعي المحتوى، والشركات التي تبحث عن توليد محتوى سريع وفعال وسهل الاستخدام بالذكاء الاصطناعي.
CrushOn.AI هو منصة دردشة متقدمة تعتمد على الذكاء الاصطناعي، تقدم محادثات ديناميكية وغير مقيدة مع شخصيات افتراضية. يمكنك تخصيص التفاعل، واستكشاف سيناريوهات إبداعية، والمشاركة في لعب الأدوار متعدد اللغات مع شخصيات ينتجها الذكاء الاصطناعي للترفيه، والتعلم، والرفقة.
DL4J، أو DeepLearning4J، هو مكتبة مفتوحة المصدر و موزعة للتعلم العميق لمنصة جافا الافتراضية (JVM). كجزء من منظومة Eclipse، تتيح تطوير ونشر نماذج التعلم العميق بشكل قابل للتوسع باستخدام جافا، سكالا، ولغات JVM الأخرى.
LazyGraphRAG هو نهج مبتكر في توليد الاسترجاع المعزز (RAG)، يهدف إلى تحسين الكفاءة وتقليل التكاليف في استرجاع البيانات المدعوم بالذكاء الاصطناعي من خلال دمج نظرية الرسوميات ومعالجة اللغة الطبيعية للحصول على نتائج استعلام ديناميكية وعالية الجودة.
ملف llms.txt هو ملف Markdown موحد مصمم لتحسين كيفية وصول نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) إلى محتوى المواقع الإلكترونية ومعالجته. يُستضاف في جذر الموقع ويوفر فهرسًا منسقًا وقابلًا للقراءة آليًا لتحسين التفاعلات المدعومة بالذكاء الاصطناعي.
ذاكرة طويلة وقصيرة المدى ثنائية الاتجاه (BiLSTM) هي نوع متقدم من بنية الشبكات العصبية المتكررة (RNN) التي تعالج البيانات التسلسلية في كلا الاتجاهين الأمامي والخلفي، مما يعزز الفهم السياقي لتطبيقات معالجة اللغة الطبيعية، والتعرف على الكلام، والمعلوماتية الحيوية.
بروتوكول سياق النماذج (MCP) هو واجهة معيارية مفتوحة تُمكّن نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) من الوصول الآمن والمتسق إلى مصادر البيانات الخارجية والأدوات والقدرات، ليعمل بمثابة 'USB-C' لأنظمة الذكاء الاصطناعي.
Apache MXNet هو إطار عمل مفتوح المصدر للتعلم العميق مصمم لتدريب ونشر الشبكات العصبية العميقة بكفاءة ومرونة. يُعرف بقابليته العالية للتوسع، ونموذج البرمجة الهجين، ودعمه للعديد من اللغات، مما يمكّن الباحثين والمطورين من بناء حلول ذكاء اصطناعي متقدمة.
مجموعة أدوات اللغة الطبيعية (NLTK) هي مجموعة شاملة من مكتبات وبرامج بايثون لمعالجة اللغة الطبيعية الرمزية والإحصائية (NLP). تُستخدم على نطاق واسع في الأوساط الأكاديمية والصناعية، وتقدم أدوات للتقسيم إلى وحدات، والتجذير، والتصريف، ووضع علامات الأجزاء الكلامية، والمزيد.
NumPy هو مكتبة بايثون مفتوحة المصدر ضرورية للحوسبة العددية، حيث توفر عمليات فعّالة على المصفوفات ودوال رياضية. تشكّل الأساس للحوسبة العلمية وعلوم البيانات وتعلّم الآلة من خلال تمكين معالجة البيانات بسرعة وعلى نطاق واسع.
spaCy هي مكتبة بايثون قوية مفتوحة المصدر لمعالجة اللغة الطبيعية المتقدمة (NLP)، معروفة بسرعتها وكفاءتها وميزاتها الجاهزة للإنتاج مثل تقسيم النصوص، وتعيين أجزاء الكلام، والتعرف على الكيانات المسماة.
XGBoost تعني التعزيز التدرجي المتطرف. إنها مكتبة تعزيز تدرجي موزعة ومحسّنة صممت لتدريب فعال وقابل للتوسعة لنماذج تعلم الآلة، وتشتهر بسرعتها وأدائها والتنظيم القوي لديها.
تستفيد أتمتة خدمة العملاء من الذكاء الاصطناعي، والدردشات الآلية، وبوابات الخدمة الذاتية، والأنظمة المؤتمتة لإدارة استفسارات العملاء ومهام الخدمة بأقل تدخل بشري—مما يسهل التفاعلات، ويقلل التكاليف، ويحسن الكفاءة مع الحفاظ على التوازن مع الدعم البشري.
استكشف إرشادات أخلاقيات الذكاء الاصطناعي: المبادئ والأطر التي تضمن التطوير والنشر والاستخدام الأخلاقي لتقنيات الذكاء الاصطناعي. تعرف على العدالة، الشفافية، المساءلة، المعايير العالمية، واستراتيجيات الذكاء الاصطناعي المسؤول.
استخراج العملاء المحتملين يتيح أتمتة استخراج بيانات الاتصال القيمة من المصادر الإلكترونية، مما يمكّن الشركات من بناء قواعد بيانات عملاء محتملين عالية الجودة للتسويق والمبيعات المستهدفة مع ضمان الامتثال لخصوصية البيانات.
أمازون سايجميكر هو خدمة تعلم آلي (ML) مُدارة بالكامل من أمازون ويب سيرفيسز (AWS) تتيح لعلماء البيانات والمطورين بناء وتدريب ونشر نماذج التعلم الآلي بسرعة باستخدام مجموعة شاملة من الأدوات المتكاملة والأطر وإمكانات عمليات تعلم الآلة (MLOps).
أنظمة حماية البيانات هي أطر قانونية وسياسات ومعايير تهدف إلى تأمين البيانات الشخصية، وإدارة معالجتها، وحماية حقوق الخصوصية للأفراد في جميع أنحاء العالم. تضمن هذه الأنظمة الامتثال، وتمنع الوصول غير المصرح به، وتحافظ على حقوق أصحاب البيانات في العصر الرقمي.
أنيوورد هو أداة كتابة نصوص مدعومة بالذكاء الاصطناعي مصممة لمساعدة فرق التسويق في إنشاء محتوى مؤثر ومتوافق مع الهوية التجارية. تعمل على تسريع عملية إنشاء المحتوى باستخدام رؤى مستندة إلى البيانات لتحسين النصوص لمختلف قنوات التسويق.
أوبن إيه آي هي منظمة رائدة في أبحاث الذكاء الاصطناعي، معروفة بتطوير GPT وDALL-E وChatGPT، وتهدف إلى إنشاء ذكاء اصطناعي عام (AGI) آمن ونافِع للبشرية.
أوبن سي في هو مكتبة متقدمة ومفتوحة المصدر للرؤية الحاسوبية وتعلم الآلة، تقدم أكثر من 2500 خوارزمية لمعالجة الصور، واكتشاف الأجسام، والتطبيقات اللحظية عبر لغات ومنصات متعددة.
أيديوغرام AI هو منصة مبتكرة لتوليد الصور تستخدم الذكاء الاصطناعي لتحويل التعليمات النصية إلى صور عالية الجودة. من خلال الاستفادة من الشبكات العصبية العميقة، يفهم أيديوغرام العلاقة بين النص والصورة، مما يمكّن المستخدمين من إنشاء صور تطابق أوصافهم بدقة.
إطار ليكسايل للقراءة هو طريقة علمية لقياس قدرة القارئ وتعقيد النص على نفس المقياس التطوري، مما يساعد في مطابقة القراء مع نصوص تتناسب مع قدراتهم وتعزز نموهم في القراءة.
استكشف إعادة البناء الثلاثي الأبعاد: تعرّف كيف تلتقط هذه العملية المتقدمة الأجسام أو البيئات الواقعية وتحولها إلى نماذج ثلاثية الأبعاد مفصّلة باستخدام تقنيات مثل الفوتوغرامتري، المسح بالليزر، والخوارزميات المدعومة بالذكاء الاصطناعي. اكتشف المفاهيم الأساسية، التطبيقات، التحديات، والاتجاهات المستقبلية.
إعادة الصياغة في التواصل هي مهارة إعادة صياغة رسالة شخص آخر بكلماتك الخاصة مع الحفاظ على المعنى الأصلي. تضمن الوضوح، وتعزز الفهم، وتدعمها أدوات الذكاء الاصطناعي التي تقدم تعبيرات بديلة بكفاءة.
يُوظّف إنشاء المحتوى بالذكاء الاصطناعي تقنيات الذكاء الاصطناعي لأتمتة وتعزيز إنتاج وتنسيق وتخصيص المحتوى الرقمي عبر النصوص، والصور، والصوت. استكشف الأدوات، والفوائد، والأدلة خطوة بخطوة لتحقيق سير عمل مبسط وقابل للتوسع في إنتاج المحتوى.
ابتسم واتصل هي تقنية مبيعات تتضمن إجراء مكالمات صادرة للعملاء المحتملين بروح إيجابية وحماسية. الابتسامة أثناء الاتصال تعزز نبرة الصوت، وتبني الدفء والثقة والتفاعل—خاصة في المكالمات الباردة والتسويق عبر الهاتف. بدعم من الذكاء الاصطناعي، تعزز التفاعلات المخصصة، رغم التحديات مثل الإرهاق أو اللوائح.
تشمل اتجاهات تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي التقدمات الحالية والناشئة في الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك تعلم الآلة، ونماذج اللغة الكبيرة، والقدرات متعددة الوسائط، والذكاء الاصطناعي التوليدي، مما يشكل الصناعات ويؤثر على تطورات التكنولوجيا المستقبلية.
استكشف أحدث اتجاهات تمويل الذكاء الاصطناعي في عام 2024، بما في ذلك زيادة الاستثمارات، وهيمنة عمالقة التكنولوجيا، ونمو الذكاء الاصطناعي التوليدي، وتأثير الشركات الناشئة. تعرف على الصفقات الكبرى، والاستثمارات القطاعية، والتحديات التي تشكل مشهد الاستثمار في الذكاء الاصطناعي.
اختبار أداء نماذج الذكاء الاصطناعي هو التقييم والمقارنة المنهجية لنماذج الذكاء الاصطناعي باستخدام مجموعات بيانات، مهام، ومقاييس أداء موحدة. يتيح التقييم الموضوعي، والمقارنة بين النماذج، وتتبع التقدم، ويعزز الشفافية والتوحيد القياسي في تطوير الذكاء الاصطناعي.
اختبار تورينج هو مفهوم أساسي في الذكاء الاصطناعي، صُمم لتقييم ما إذا كان بإمكان الآلة إظهار سلوك ذكي لا يمكن تمييزه عن سلوك الإنسان. وضعه آلان تورينج عام 1950، ويتضمن الاختبار قاضياً بشرياً يجري محادثة مع كل من إنسان وآلة لتحديد ما إذا كانت الآلة قادرة على محاكاة استجابات بشرية بشكل مقنع.
اختزال الأبعاد هو تقنية محورية في معالجة البيانات وتعلم الآلة، حيث يقلل عدد المتغيرات المدخلة في مجموعة البيانات مع الحفاظ على المعلومات الأساسية لتبسيط النماذج وتحسين الأداء.
يحوّل استخلاص الميزات البيانات الخام إلى مجموعة مختصرة من الميزات المفيدة، مما يعزز التعلم الآلي من خلال تبسيط البيانات، وتحسين أداء النماذج، وتقليل التكاليف الحسابية. اكتشف التقنيات، والتطبيقات، والأدوات، والرؤى العلمية في هذا الدليل الشامل.
استراتيجية الدخول إلى السوق (GTM) هي خطة شاملة تستخدمها الشركات لإطلاق وبيع منتج أو خدمة جديدة في السوق، مع تقليل المخاطر من خلال فهم السوق المستهدف وتحسين التسويق والتوزيع. يساهم دمج الذكاء الاصطناعي في تحسين استراتيجية GTM من خلال تطوير أبحاث السوق، استهداف العملاء، وتطوير المحتوى.
يعتمد استرجاع المعلومات على الذكاء الاصطناعي، ومعالجة اللغة الطبيعية، وتعلم الآلة لاسترجاع البيانات بكفاءة ودقة تلبي متطلبات المستخدم. يُعد أساسيًا لمحركات البحث على الويب، والمكتبات الرقمية، وحلول المؤسسات، حيث يعالج تحديات مثل الغموض، وانحياز الخوارزميات، وقابلية التوسع، مع توجهات مستقبلية تركز على الذكاء الاصطناعي التوليدي والتعلم العميق.
يحدد اكتشاف الشذوذ في الصور الأنماط التي تنحرف عن المألوف، وهو أمر بالغ الأهمية لتطبيقات مثل الفحص الصناعي والتصوير الطبي. تعرف على الأساليب غير الخاضعة للإشراف وضعيفة الإشراف، وتكامل الذكاء الاصطناعي، وحالات الاستخدام الواقعية.
اكتشاف اللغة في نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) هو العملية التي تقوم من خلالها هذه النماذج بتحديد لغة النص المدخل، مما يتيح معالجة دقيقة لتطبيقات متعددة اللغات مثل روبوتات الدردشة، والترجمة، ومراقبة المحتوى.
يشير الأثر الاقتصادي المدفوع بالذكاء الاصطناعي إلى كيفية تحويل الذكاء الاصطناعي للإنتاجية، والتوظيف، وتوزيع الدخل، والنمو الاقتصادي من خلال أتمتة المهام، وتمكين اتخاذ قرارات أفضل، وخلق أسواق جديدة. ويمكن أن يكون لهذا الأثر جانب إيجابي مثل زيادة الكفاءة، أو سلبي مثل فقدان الوظائف أو تصاعد عدم المساواة.
الأطر التنظيمية للذكاء الاصطناعي هي إرشادات منظمة وتدابير قانونية تهدف إلى تنظيم تطوير ونشر واستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي. تهدف هذه الأطر إلى ضمان عمل أنظمة الذكاء الاصطناعي بطريقة أخلاقية وآمنة ومتوافقة مع القيم المجتمعية. تعالج هذه الأطر جوانب مثل خصوصية البيانات، والشفافية، والمساءلة، وإدارة المخاطر، مما يعزز الابتكار المسؤول في مجال الذكاء الاصطناعي مع الحد من المخاطر المحتملة.
تشير الأعمال الجديدة الصافية إلى الإيرادات المتولدة من العملاء الجدد أو الحسابات التي تم إعادة تفعيلها خلال فترة زمنية محددة، وعادة ما تستثني أي إيرادات من عمليات البيع الإضافي أو البيع المتقاطع للعملاء الحاليين النشطين. إنها معيار حيوي للشركات التي تهدف إلى قياس النمو الناتج عن توسيع قاعدة عملائها بدلاً من الاعتماد فقط على المبيعات الإضافية للعملاء الحاليين.
الإسقاط هو تقنية تنظيمية في الذكاء الاصطناعي، خاصة في الشبكات العصبية، تكافح الإفراط في التكيّف عن طريق تعطيل بعض العُقد عشوائيًا أثناء التدريب، مما يعزز تعلّم الميزات القوية وتحسين تعميم النموذج على بيانات جديدة.
الإفراط في التكيّف هو مفهوم أساسي في الذكاء الاصطناعي (AI) وتعلم الآلة (ML)، ويحدث عندما يتعلم النموذج بيانات التدريب بشكل مفرط، بما في ذلك الضوضاء، مما يؤدي إلى ضعف التعميم على البيانات الجديدة. تعرّف على كيفية تحديد ومنع الإفراط في التكيّف باستخدام تقنيات فعالة.
الإيعاز التكراري هو تقنية في الذكاء الاصطناعي تُستخدم مع النماذج اللغوية الكبيرة مثل GPT-4، حيث تُمكّن المستخدمين من تحسين المخرجات بشكل متكرر من خلال حوار تفاعلي ذهابًا وإيابًا للحصول على نتائج أعلى جودة وأكثر دقة.
الاستدلال هو العملية الإدراكية لاستخلاص الاستنتاجات، وإجراء الاستنباطات، أو حل المشكلات بناءً على المعلومات والحقائق والمنطق. استكشف أهميته في الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك نموذج o1 من OpenAI وإمكانات الاستدلال المتقدمة.
الاستدلال السببي هو نهج منهجي يُستخدم لتحديد علاقات السبب والنتيجة بين المتغيرات، وهو أمر بالغ الأهمية في العلوم لفهم الآليات السببية الحقيقية بعيداً عن الترابطات ولمواجهة تحديات مثل المتغيرات المربكة.
الاستدلال متعدد الخطوات هو عملية في الذكاء الاصطناعي، خاصة في معالجة اللغة الطبيعية والرسوم البيانية المعرفية، حيث تقوم الأنظمة بربط عدة أجزاء من المعلومات للإجابة على أسئلة معقدة أو اتخاذ قرارات. يتيح هذا النوع من الاستدلال الربط المنطقي بين مصادر البيانات المختلفة، ويدعم أنظمة الإجابة المتقدمة على الأسئلة، واستكمال الرسوم البيانية المعرفية، وتطوير روبوتات دردشة أكثر ذكاءً.
توفر الاستدلالات التقريبية حلولاً سريعة ومرضية في الذكاء الاصطناعي من خلال الاستفادة من المعرفة التجريبية وقواعد العمل، مما يبسط مشاكل البحث المعقدة ويوجه الخوارزميات مثل A* وتسلق التل للتركيز على المسارات الواعدة لتحقيق كفاءة أكبر.
استكشف الاسترجاع في تعلم الآلة: مقياس حيوي لتقييم أداء النماذج، خاصة في مهام التصنيف حيث يكون تحديد الحالات الإيجابية بشكل صحيح أمراً بالغ الأهمية. تعرف على تعريفه، حسابه، أهميته، حالات استخدامه، واستراتيجيات تحسينه.
الانتروبي المتقاطع هو مفهوم محوري في نظرية المعلومات وتعلم الآلة، ويعمل كمقياس لقياس التباعد بين توزيعين احتماليين. في تعلم الآلة، يُستخدم كدالة خسارة لقياس الفروق بين المخرجات المتوقعة والتسميات الحقيقية، مما يساعد في تحسين أداء النموذج، خاصة في مهام التصنيف.
الانتشار الثابت هو نموذج متقدم لتوليد الصور من النصوص يستخدم التعلم العميق لإنتاج صور عالية الجودة وواقعية بناءً على الأوصاف النصية. كنموذج انتشار كامن، يمثل تقدمًا كبيرًا في الذكاء الاصطناعي التوليدي من خلال الجمع بكفاءة بين نماذج الانتشار والتعلم الآلي لتوليد صور تطابق التعليمات النصية بشكل وثيق.
الانتشار العكسي هو خوارزمية لتدريب الشبكات العصبية الاصطناعية عن طريق تعديل الأوزان لتقليل خطأ التنبؤ. تعرف على كيفية عمله، وخطواته، ومبادئه في تدريب الشبكات العصبية.
الانحدار التدرجي هو خوارزمية تحسين أساسية تُستخدم على نطاق واسع في تعلم الآلة والتعلم العميق لتقليل دوال التكلفة أو الخسارة عن طريق تعديل معلمات النموذج بشكل تكراري. يعد أمرًا حيويًا لتحسين النماذج مثل الشبكات العصبية ويتم تطبيقه بأشكال مثل الانحدار التدرجي الدفعي، والانحدار التدرجي العشوائي، والانحدار التدرجي الدفعي الصغير.
يُعد الانحدار الخطي تقنية تحليلية أساسية في الإحصاء وتعلم الآلة، حيث يقوم بنمذجة العلاقة بين المتغيرات التابعة والمستقلة. ويشتهر ببساطته وسهولة تفسيره، كما أنه أساسي في التحليلات التنبؤية ونمذجة البيانات.
الانحدار اللوجستي هو طريقة إحصائية وتعلم آلي تُستخدم للتنبؤ بالنتائج الثنائية من البيانات. يقدّر احتمال حدوث حدث معين بناءً على متغير أو أكثر من المتغيرات المستقلة، ويُستخدم على نطاق واسع في الرعاية الصحية، والمالية، والتسويق، والذكاء الاصطناعي.
البحث الموجه بالتصنيفات هو تقنية متقدمة تتيح للمستخدمين تصفية وتصفح كميات ضخمة من البيانات من خلال تطبيق عدة عوامل تصفية استنادًا إلى فئات محددة مسبقًا، تُعرف بالتصنيفات. يُستخدم على نطاق واسع في التجارة الإلكترونية والمكتبات والبحث المؤسسي، ويعزز تجربة المستخدم من خلال تسهيل العثور على المعلومات ذات الصلة بكفاءة أكبر.
البحث بالذكاء الاصطناعي هو منهجية بحث دلالية أو قائمة على المتجهات تستخدم نماذج التعلم الآلي لفهم نية ومعنى السياق وراء استعلامات البحث، ما يوفر نتائج أكثر صلة ودقة من البحث التقليدي القائم على الكلمات المفتاحية.
يُعد البحث المحسن في المستندات باستخدام معالجة اللغة الطبيعية (NLP) دمجًا لتقنيات معالجة اللغة الطبيعية المتقدمة ضمن أنظمة استرجاع المستندات، مما يحسن الدقة والملاءمة والكفاءة عند البحث في كميات كبيرة من البيانات النصية باستخدام استفسارات باللغة الطبيعية.
عرض 1 من 6
