يُعدّ الدكتور عبدالرحمن الزراعي أحد المتخصصين العرب في تطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدي وصناعة النماذج التعليمية والبحثية المعتمدة على تقنيات جي بي تي. يعمل في مجال الإشراف الأكاديمي وتطوير المحتوى العلمي، ويقود عدداً من البرامج التدريبية المتقدمة التي تجمع بين هندسة التوجيهات الذكية (Prompt Engineering)، وتصميم النماذج المخصّصة (Custom GPTs)، وتطبيقات الذكاء الاصطناعي في البحث العلمي والتعليم وصناعة المحتوى. وتتميّز منهجيته التدريبية بالجمع بين: 1. التأسيس العلمي للمفاهيم المتعلقة بالذكاء الاصطناعي. 2. التطبيق العملي المباشر عبر ورش عمل تحاكي بيئات العمل الحقيقية. 3. تصميم نماذج GPT مخصّصة تلائم احتياجات الجهات التعليمية والبحثية. 4. إنتاج محتوى رقمي تفاعلي باستخدام أدوات الذكاء الاصطناعي الحديثة. يقدّم الدكتور الزراعي دوراته وورش عمله في إطار يسعى إلى تمكين الكفاءات الوطنية، ورفع مستوى الوعي التقني، ودعم الانتقال إلى بيئة تعليمية وبحثية تعتمد على الأتمتة الذكية وتوليد المعرفة. ___________ المشاركات: شارك مؤخراً في القمة العالمية للإعلام الذكي وتمكين الشباب المقامة في أسطنبول بورقة علمية عن: (النماذج العربية الذكية: من الهيمنة التقنية إلى الشراكة الإنسانية) __________ الدورات التدريبية: أسّس الدكتور الزراعي عدداً من البرامج والدبلومات المتخصصة، من أبرزها: - دبلوم الذكاء الاصطناعي التوليدي وصناعة البوتات، الموجّه للمطورين، وروّاد الأعمال، والباحثين، وصُنّاع المحتوى، والذي يركّز على تمكين المتدربين من بناء بوتات ذكية قادرة على التحليل والتفاعل وتوليد المخرجات بدقة عالية . - برنامج توظيف الذكاء الاصطناعي في خدمة البحث العلمي والتعليم، الذي يعزّز قدرات الباحثين والأكاديميين على استخدام تقنيات النماذج اللغوية في إعداد الخطط، وصياغة الإطار النظري، وتحليل البيانات، وبناء المحتوى التعليمي التفاعلي . - برامج متخصّصة في بناء النماذج الذكية، هندسة المطالبات، وصناعة المحتوى الإبداعي باستخدام الصور والفيديو والصوت بالذكاء الاصطناعي. تركّز أعماله على تمكين المتعلمين والباحثين من استخدام الذكاء الاصطناعي بطريقة عملية وأخلاقية وابتكارية، وإعداد جيل قادر على توظيف التقنيات الناشئة في بناء مشاريع بحثية وتعليمية وريادية ذات أثر ملموس. - ورشة عمل الذكاء الاصطناعي التوليدي في التعليم لدائرة الإشراف التربوي بوزاة التربية والتعليم بسلطنة عمان - المشاركة في مؤتمر الذكاء الاصطناعي والشريعة الإسلامية: الفرص والتحديات في ضوء الرؤية المستدامة بالعراق - شهادة توظيف الذكاء الاصطناعي في البحث العلمي من أكاديمية علوم الدولية - شهادة توظيف الذكاء الاصطناعي في الأبحاث العلمية من ملتقى البحث العلمي - مبادئ الذكاء الاصطناعي في التعليم من مركز الابتار الأمثل

ملخص محاضرة: خارطة الطريق إلى تعليمات التكوين قدّمتَ في المحاضرة رؤية عملية متكاملة توضّح الطريق من أساسيات الذكاء الاصطناعي إلى بناء تعليمات تكوين نموذج ذكي قادر على العمل بثبات وموثوقية. 1. الانطلاق من مرتكزات الذكاء الاصطناعي - ركّزت على أن الذكاء الاصطناعي لا يمكن تشغيله بفعالية دون فهم المرتكزات التي تحكم عمل النماذج. - أوضحت أن الإدراك البنائي (كيف تتعامل النماذج مع البيانات، الأنماط، العلاقات) هو نقطة البداية التي يجب أن يدركها المتعلم قبل أن يكتب أمرًا واحدًا. - أبرزت أن الفهم العميق لطبيعة البيانات يساعد في ضبط التعليمات، وتوقّع نتائج النموذج، وتصحيح انحرافاته. 2. الانتقال إلى هندسة التعليمات (Prompt Engineering) - شرحت أنّ التعليمات هي العقود الذهنية بين المستخدم والنموذج. - بيّنت أن جودة المخرجات تعتمد على: وضوح الهدف، تحديد الدور، ضبط السياق، قيود الجودة، نوع الجمهور، ونبرة النص. - قدّمت نموذجًا خطوة بخطوة لكيفية تحويل طلب مبهم إلى تعليمات دقيقة ذات طبقات. - أكّدت أن هندسة التعليمات ليست تزيينًا لغويًا، بل هندسة ضبط السلوك. 3. التدرّج نحو هندسة الأوامر (Command Engineering) - وضّحت الفرق الجوهري بين التعليمات والأوامر: - عرضت أمثلة عملية لكيفية تحويل التعليمات إلى مهام قابلة للتنفيذ، كلٌّ منها يقود النموذج في خطوة واحدة دقيقة. - شرحت أن هندسة الأوامر تعتمد على: 4. الوصول إلى تعليمات التكوين (System Instructions) - أوضحت أن تعليمات التكوين تمثّل المستوى الأعلى للتحكم في النموذج. - أكّدت أنها ليست تعليمات عادية، بل “قانون النموذج الداخلي”. - شرحت أنها تتكوّن من أربع طبقات رئيسية: - بينت كيف تقود مرتكزات الذكاء وهندسة التعليمات وهندسة الأوامر إلى صياغة نموذج ثابت الشخصية. 5. خلاصة المحاضرة المسار يبدأ من الفهم وينتهي بالتكوين:فهم المرتكزات → هندسة التعليمات → هندسة الأوامر → تعليمات التكوين.وكل مستوى يُبنى على المستوى الذي قبله، بحيث يصبح النموذج أكثر قدرة على: - فهم المهام - إنتاج مخرجات دقيقة - الالتزام بشخصية واحدة - تقديم نتائج يمكن الاعتماد عليها في البحث، التعليم، والتصميم.

🗯️شكرًا لانضمامكم لهذا المجتمع👋 ونرجو لكم تجرية فريدة🥰 يرجى تعريفنا بشخصكم الكريم في التعليقات ___________ أرجو من الجميع تعبئة هذا الاستبيان https://forms.gle/hyt6BbFJejJ1b1Ve7

الدرس السادس: أنماط البحث في الخوارزميات — كيف تصل الخوارزمية إلى هدفها؟ حين تدخل إلى عالم الخوارزميات، تكتشف سريعًا أن كل خوارزمية — مهما بدت بسيطة أو معقّدة تحتاج في لحظة ما إلى أن تعثر على شيء. قد تبحث عن كلمة داخل نص، أو عن رقم داخل قائمة، أو عن مسار يربط نقطتين، أو عن شرط يتحقق وسط بنية معقدة من العلاقات. لا شيء يتحرك من تلقاء نفسه داخل الآلة، بل كل خطوة مبنية على بحث منظم يقود من نقطة البداية إلى نقطة الوصول. وعندما تتأمل طبيعة هذا البحث تكتشف أن الخوارزمية لا ترى العالم دفعة واحدة كما يفعل الإنسان؛ فهي لا تستطيع أن تقف فوق جبل عالٍ لترى الصورة الكاملة. بل تتحرك خطوة خطوة داخل فضاء واسع، تفحص نقطة ثم أخرى، وتجمع أجزاء الصورة تدريجيًا. ولهذا احتاج البشر إلى أنماط واضحة تجعل هذا البحث قابلاً للضبط والتكرار. أنماط تشبه خرائط مختلفة للمكان نفسه، تحدد كيف تسير، وأين تلتفت، وكيف تقرر أن هذه النقطة تستحق الفحص أكثر من غيرها. ومع الوقت تبلورت ثلاثة أنماط مركزية للبحث. ليست مجرد أدوات، بل طرق مختلفة لرؤية البيانات نفسها: بحث خطي يسير في مساحة مستقيمة، وبحث ثنائي يقفز داخل مساحة منظمة، وبحث شبكي يتنقل في فضاء متشعب مثل مدينة كاملة. وكل نمط يفتح لك بابًا جديدًا لفهم كيف تفكر الخوارزمية حين تريد الوصول إلى هدفها. أولًا: البحث الخطي — حين تسير خطوة خطوة داخل مساحة بلا خريطة حين تدخل إلى ممر طويل لا توجد عليه أي علامات، ولا يوجد ما يوجهك سوى تسلسل الأبواب على جانبيه، سيكون طبيعيًا أن تطرق الباب الأول، فإن لم تجد ما تريد تذهب إلى الباب الثاني، ثم الثالث، وهكذا. هذا هو البحث الخطي تمامًا: تسلسل بسيط، مباشر، لا يتطلب معرفة مسبقة بأي ترتيب، ولا يستفيد من أي بنية. وحين تفحص قائمة غير مرتّبة من الأسماء، فلن يساعدك أي اختصار. ليس هناك باب يمكن تجاوزه أو نقطة يمكن القفز عنها. كل عنصر احتمال قائم، وكل خطوة جزء من الطريق. ولهذا يكون البحث الخطي هو الأداة الطبيعية عندما تغيب البنية الداخلية للبيانات. قوته أنه مفهومي وبسيط، وضعفه أنه لا يوفر أي طريق مختصر. إنه يقول لك بصراحة: طالما لا توجد خريطة… فليس أمامك إلا السير الكامل. ثانيًا: البحث الثنائي — حين تستفيد من الترتيب لتضيّق الطريق وتتغير الصورة تمامًا حين تدخل إلى مساحة مرتّبة: رفوف كتب مصفوفة من الأصغر إلى الأكبر، أو قائمة أرقام تبدأ من الأدنى ثم تصعد. هنا يمكنك أن تتوقف في وسط الطريق، وتنظر مباشرة إلى منتصف القائمة. فإذا وجدت هدفك انتهيت، وإن لم تجده فستعرف فورًا أي جهة تذهب إليها: اليسار إذا كان الرقم أصغر، واليمين إذا كان أكبر.

الدرس العاشر: بنية الخوارزمية — كيف تتشكّل الخوارزمية من الداخل؟ حين تنظر إلى الخوارزمية من الخارج، قد تبدو لك كأنها مجرد سلسلة من الخطوات المرتبة: بداية محددة، ثم انتقال منظّم، ثم نتيجة تصل إليها في النهاية. ويبدو المشهد، عند هذه النظرة الأولى، بسيطًا ومباشرًا، كما لو كنت ترى طريقًا معبّدًا يمتد أمامك دون تعقيد. لكن ما إن تقترب خطوة واحدة حتى يتكشف لك عالم آخر. تشبه الخوارزمية آلةً دقيقة تعمل من الداخل بأنابيب متشابكة وممرات خفية ومستشعرات صغيرة لا يظهر أثرها في السطح، لكنها تحمل الحركة كلها وتجعل الوصول إلى الحل ممكنًا. وتبدأ رحلتك داخل هذه الآلة عند نقطة التعريف الأولى: السؤال الذي يحدد المشكلة. فهنا لا تكون الخوارزمية قد بدأت التنفيذ بعد؛ بل تكون في مرحلة وضع الإطار. إن تحديد المدخلات ليس خطوة تقنية بل هو تحديد مساحة العمل: العناصر، القيم، النصوص، الشروط… كلها تمثل الوقود الذي ستعمل عليه الخوارزمية. ومن دون هذا الوقود تظل الخوارزمية مثل آلة تدور بلا مادة تُحرّكها، لا تعرف أين تبدأ ولا إلى أين تتجه. وحين تتقدم داخل الآلة تدخل إلى العمود الفقري الذي تمر فيه الحركة: المسار الرئيس. في هذا المسار تُنفَّذ المقارنات، وتُعالج البيانات، وتُجرى الحسابات، وتتنقّل الخوارزمية بين عنصر وآخر، وتختبر الحالات كما يختبر جهاز دقيق اتساق الإشارات الداخلة إليه. وهنا يظهر منطق الخوارزمية بأوضح صورة؛ فهو الطريق الذي رسمه المصمّم في ذهنه قبل أن يتحول إلى شيفرة. وإذا اضطرب هذا الطريق، ولو قليلًا، انهار الأداء مهما أتقنتَ بقية الأجزاء. وحين تستمر في التقدم، تصل إلى مفرق الطرق داخل الآلة. هنا تظهر الشروط. يسأل النظام: هل تحقق الشرط؟ فإذا جاء الجواب نعم، انفتح باب يقوده إلى مسار جديد؛ وإذا جاء لا، انفتح باب آخر يقوده إلى اتجاه مختلف. هذه النقاط تشبه إشارات تقاطع من دونها ستبقى السيارة في دائرة مفرغة، ومعها يتحول الطريق إلى شبكة ذكية تستجيب للحالات وتغيّر اتجاهها عند الحاجة. ومن هنا تفهم أن الشروط ليست للزينة بل هي مفاتيح التحكم في بنية الخوارزمية. وبعد أن تتابع سيرك تصل إلى واحد من أهم أجزائها: الحلقات. تبدو الحلقات لأول وهلة بسيطة، مجرد أمر يجعل الخوارزمية تعيد خطوة ما، لكنها في الحقيقة أشبه بتوربينات داخل الآلة تعمل بلا توقف حتى يتحقق شرط معين. تتيح هذه الحلقات للخوارزمية أن تمرّ على القوائم الطويلة، وأن تتكرر على البيانات المترابطة، وأن تتبع المسارات المعقدة داخل الشبكات. لكنها أيضًا أخطر نقطة في البناء: فالحلقة غير المحكمة قد تجعل الآلة تدور في دوران لا ينتهي، أما الحلقة المضبوطة فتحوّل العمل الشاق إلى حركة سلسة تتقدم نحو الهدف دون إهدار.