الدرس الخامس: 🧩النماذج العميقة - الغوص في طبقات الفهم عندما تقف أمام لوحة لم تكتمل بعد، ترى أن الرسام لا يكتفي بطبقة واحدة من اللون، ولا يكتفي بحدود أولى توحي بالشكل العام. يبدأ بضربات واسعة، ثم ينتقل إلى تفاصيل أدق، ثم يعود إلى الطبقات الأولى ليصحّح ما انحرف، ثم يضع فوقها طبقات أخرى تمنح المشهد عمقه الحقيقي. ومع كل طبقة، تتغير اللوحة قليلًا، وتنكشف ملامح جديدة، ويتحوّل السطح من لون مبعثر إلى معنى واضح. هذا التدرّج البطيء والعميق هو الصورة الأقرب لفهم النماذج العميقة في الذكاء الاصطناعي: نماذج لا ترى العالم من سطحه، بل تغوص طبقة بعد طبقة حتى تصل إلى المعنى المختبئ في عمق البيانات. النموذج العميق ليس نوعًا جديدًا من الشبكات العصبية، بل هو نفس البنية حين تمتد طولا وتتشكل فيها طبقات كثيرة، كل طبقة تمسك ملمحًا صغيرًا من الصورة، ثم تُسلّمه للتي بعدها، كما يسلّم الرسام أثر الفرشاة من طبقة إلى طبقة أخرى. الطبقات الأولى لا ترى إلا الخطوط العامة؛ حافة هنا، وانعطاف هناك. والطبقات الوسطى تبدأ في التقاط الملامح المركبة؛ عينٌ تظهر، أو انحناءةٌ تُشير إلى شكل. أما الطبقات الأخيرة فترى الصورة كاملة، وجهًا كان أو كلمة أو معنى يتجاوز تفاصيله الصغيرة. وهكذا تتكون داخل النموذج خريطةٌ للفهم لا تستطيع النماذج البسيطة الوصول إليها. ولا تُسمّى هذه النماذج عميقة لأنها أعقد من غيرها، بل لأنها تمتد في الداخل، كل طبقة فيها تعتمد على التي قبلها، وتُمهّد للتي بعدها. فكأنها سلم طويل يصعد من الحسّ الخام إلى الإدراك الكامل. ما إن تُسلَّم البيانات إلى الطبقة الأولى حتى يبدأ اللون الأول في الاستقرار، ثم تُعاد صياغته فوقه مرة أخرى في الطبقات التالية، حتى يصبح اللون قادراً على حمل معنى لم يكن موجودًا في البداية. وقد بقيت هذه الفكرة وقتًا طويلًا مجرد حلم نظري لا يتجاوز حدود الورق. فبناء لوحة من عشرات الطبقات يحتاج إلى فرشاة لا تتآكل، وإلى يد تستطيع أن تعمل آلاف المرات دون أن تخطئ. ولم يكن هذا ممكنًا إلا حين ظهرت تقنيات جعلت التدريب السريع واقعًا. وحدات المعالجة الحديثة أعطت النموذج قدرة على رسم آلاف الطبقات في وقت قصير، كما لو أن الرسام اكتسب مجموعة من الأيدي تعمل جميعها في اللحظة نفسها. والبيانات الضخمة وضعت أمامه مناظر لا تُعدّ ولا تُحصى، فصار يستطيع تدريب نفسه على ملايين الأمثلة بدل مئات قليلة. ثم جاءت تحسينات الخوارزميات، فحلّت مشكلات التعثر، ومنعت اللوحة من أن تغرق في تفاصيل لا قيمة لها.

يعمل د. عبد الرحمن أحمد علي الزراعي باحثًا ومشرفًا أكاديميًا في مجالات الذكاء الاصطناعي وبناء القدرات البشرية، مع تخصّص في حوكمة النماذج الذكية وهندسة تعليمات تكوين شخصيتها لضمان الموثوقية التشغيلية. يركّز في عمله على نقل الذكاء الاصطناعي المسؤول من مستوى المبادئ والسياسات إلى ممارسات تشغيلية قابلة للتطبيق والقياس داخل النماذج التعليمية والمؤسسية، بما يدعم جودة المخرجات، ويحدّ من المخاطر، ويُعزّز الثقة في استخدام الذكاء الاصطناعي. يشارك في تطوير نماذج تعليمية ذكية موجّهة لدعم التعليم، وصنع القرار، وتنمية رأس المال البشري، ويهتم بمواءمة الذكاء الاصطناعي مع الأطر التعليمية والتنظيمية، بما يخدم التحول المؤسسي المستدام ويضع الإنسان في قلب المنظومة التقنية. 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.

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

رابط المحاضرة عن طريق يوتيوب https://www.youtube.com/watch?v=Ego7SqNeJ2E&t=2s ________ هل كانت المحاضرة واضحة

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.