Activity
Mon
Wed
Fri
Sun
Jan
Feb
Mar
Apr
May
Jun
Jul
Aug
Sep
Oct
Nov
What is this?
Less
More

Memberships

38 contributions to تطوير النماذج العربية الذكية
تطبيق تراث الذّكي
جديد : تطبيق تراث الذكي 👍🏻👌🏻 إدخال الذكاء الاصطناعي في المكتبة الشاملة وهو تحت التجربة من إنتاج نقاية جزاهم الله خير الجزاء رابط التحميل https://turath.ai د. علي الرميحي
تطبيق تراث الذّكي
بوركتم نشجع دمج الذكاء في مشاريع التراث الشرعي
شيفرة - الوجهة العربية الأولى على اليوتيوب
🔵 «شيفرة» — الوجهة العربية الأولى لإنشاء النماذج العربية الذكية وبناء مشاريع GPTs ابدأ رحلتك في عالم الذكاء الاصطناعي من دون تعقيد. «شفرة» هي قناة عربية تقدّم لك المعرفة التي تحتاجها لتصميم أدوات ذكية، وبناء مشاريع حقيقية باستخدام تقنيات جي بي تي — خطوة بخطوة، وبالعربية الفصيحة. نقدّم لك محتوى عمليًا يشرح كيف يعمل الذكاء الاصطناعي، كيف تتحكم فيه، وكيف تحوّل قدراته إلى مشروع رقمي يحقق لك قيمة، أثرًا، ودخلاً. ✨ ما الذي ستحصل عليه في «شيفرة»؟ • كبسولات سريعة في الذكاء الاصطناعي • شروحات عملية لبناء بوتات مخصّصة • مشاريع جاهزة تستند إلى تقنيات GPT • أدوات ذكية قابلة للاستخدام فورًا • تدريبات على هندسة التوجيهات وصياغة التعليمات • محتوى يُمكّن العربية لتنافس الإنجليزية في عالم الذكاء • تحليل عملي لتطبيقات GPT في التعليم والبحث وصناعة المحتوى 🎯 لمن هذه القناة؟ لكل باحث، صانع محتوى، رائد أعمال، أو مهتم يريد دخول عالم الذكاء الاصطناعي بثقة — دون برمجة، ودون خبرة تقنية. 🚀 لماذا «شيفرة»؟ لأنها لا تكتفي بالشرح… بل تمنحك الأدوات، المهارات، والمسارات لصناعة مشروعك الذكي بنفسك. ___________________ رابط القناة https://www.youtube.com/@shafrahhh
بوركتم دكتور كل التوفيق
الدرس 09– مرتكزات الذكاء الاصطناعي - الخوارزميات
الدرس التاسع: أخطاء التصميم الخوارزمي — أين تنحرف الخوارزمية مع وضوح خطواتها؟ حين تقف أمام خوارزمية مرسومة بدقة على الورق، بخطوات مرتَّبة وعبارات سلسة، يبدو لك المشهد للوهلة الأولى كأنه مسار واضح لا يحتمل الخطأ. تشعر أن الطريق مضبوط بعناية إلى درجة تجعل الانحراف مستحيلًا، وأن كل خطوة تنسجم مع التي تليها كما تنسجم قطع ممرّ مرصوف بعناية. لكن كلما تعمّقت في علم الخوارزميات اكتشفت أن الخطأ لا يسكن ظاهر الخطوات، بل يختبئ في طريقة التفكير التي شكّلت هذا الطريق. والخوارزمية، في حقيقتها، لا تكشف مهارة المصمم في الكتابة بقدر ما تكشف عمق فهمه للمشكلة التي يعالجها. وتبدأ في رؤية هذا الأمر حين تتقدم إلى طريق يبدو لك مستقيمًا، ثم تلاحظ بعد السير فيه أنه ينحرف قليلًا، ثم أكثر، حتى تجد نفسك في مكان لا يشبه الهدف الأصلي. لم تنكسر أي قاعدة، ولم تتغيب أي خطوة، لكن الطريق نفسه لم يُبنَ على رؤية صافية منذ البداية. وهكذا تعمل الأخطاء الخوارزمية: لا تأتي في العادة من خلل ظاهر، بل من انحرافات صغيرة في التفكير الخوارزمي الأولي. خمس انحرافات رئيسة تتكرر حتى لدى من يحسنون كتابة الخطوات، لكنها تظهر حين لا يزال المصمم في مرحلة بناء عقله الخوارزمي. يظهر الانحراف الأول حين تُصاغ الخوارزمية بطريقة تبدو صحيحة لكنها لا تخدم حقيقة المسألة. فقد يرسم المصمم خطوات رائعة الشكل، واضحة التتابع، ومنظمة الترتيب، ثم يكتشف أنها تجيب عن سؤال غير السؤال المطلوب. يحدث هذا حين يُفهم جوهر المشكلة فهمًا مبتورًا، أو تُبسَّط المسألة إلى درجة إضعاف تفاصيلها، أو تُضاف خطوة جانبية تبدو مفيدة لكنها تجرّك من الطريق الرئيسي إلى طريق فرعي لا يؤدي إلى الهدف. وفي المقابل قد تُحذف خطوة أساسية ظنًا أنها “تفصيل بسيط”، لكنها كانت حجر الأساس في الوصول إلى النتيجة. وهكذا تُنتج خوارزمية تعمل، لكنها لا تُلبّي المطلوب، كمسافر يسير على طريق ممهد لكنه يؤدي إلى مدينة أخرى. ويأتي الانحراف الثاني من ترتيبٍ غير مُحْكَم للشروط. فالشروط هي بوابات الطريق؛ عند كل بوابة يتحدد اتجاه جديد. ويكفي أن تُفتح بوابة في غير وقتها حتى يدخل المسار في منطقة مغلقة. يحدث الخطأ حين تُختبَر حالة ثانوية قبل حالة رئيسة، أو تُغفل بوابة يجب أن تكون عند البداية، أو يُسمح للدخول في مسار لا يجب فتحه في هذا التوقيت، أو يُغلق طريق كان يجب أن يبقى مفتوحًا. الإنسان يستطيع أحيانًا أن يعدّل مساره في الطريق اعتمادًا على خبرته، لكن الخوارزمية لا ترى إلا ما كتبته لها. ولهذا لا يمكن التعامل مع الشروط على أنها إضافات تُدرَج في آخر التصميم، بل هي عصب التفكير الخوارزمي: إذا اختل ترتيبها تضيع الخوارزمية مهما بدت خطواتها منضبطة.
Poll
6 members have voted
الدرس 09– مرتكزات الذكاء الاصطناعي - الخوارزميات
:هذه الدرس مهم جداً لتصور أسباب أخطاء الخوارزميات أولًا: الخطأ في صياغة الخطوات — حين تبدو الخوارزمية صحيحة لكنها لا تخدم الهدف ثانيًا: الخلل في ترتيب الشروط — حين تقود الخوارزمية نفسها إلى طريق مسدود ثالثًا: الانحياز الخوارزمي — حين لا تأتي المشكلة من البيانات بل من طريقة التفكير رابعًا: غياب حالة التوقف — حين تستمر الخوارزمية في الدوران بلا نهاية خامسًا: الانفجار في المسارات — حين تتفرّع الخوارزمية أكثر مما تحتمله المشكلة
الدرس 08 – مرتكزات الذكاء الاصطناعي - الخوارزميات
الدرس الثامن: فلسفة الخوارزميات — كيف يتحوّل التفكير إلى منهج؟ حين تقترب من نهاية رحلة الخوارزميات، وتعيد النظر في المسار الذي قطعته، تبدأ في رؤية شيء مختلف. لم تعد الخوارزمية في ذهنك مجرد تعليمات تُكتَب للحاسوب ولا خطوات تتتابع على الورق، بل بدأت تلمح خلفها فلسفة تفكير، طريقة ينظّم بها العقل العالم قبل أن يحاول الحاسوب تنظيمه. وفي اللحظة التي تكتشف فيها هذا البعد العميق، تشعر أنك لا تتعلم خوارزمية جديدة بقدر ما تتعلم طريقة جديدة للنظر إلى المشكلة. وتبدأ الصورة في الوضوح حين تتأمل كيف يولد أي حل داخل ذهنك. فأنت لا تبدأ من التفاصيل، ولا تقفز مباشرة إلى النتيجة، بل تبحث أولًا عن طريق. ترى المشكلة مثل فضاء واسع يحتاج إلى ترتيب؛ تحاول رسم نقطة البداية، ثم تتساءل عن موضع الخطوة الأولى، ثم عن تسلسل الخطوات التالية، ثم عن أقصر مسار يصل بك إلى النهاية. هذا الميل الطبيعي لتنظيم الفوضى هو البذرة الأولى التي ولدت منها الخوارزمية. فمنذ أن بدأ الإنسان يخطط ويقسم ويعيد ترتيب الأشياء من حوله، كان يمارس أول الأسس التي ستُبنى عليها الخوارزميات: الرغبة في أن يكون لكل شيء منهج. وفي مستوى آخر من التفكير تظهر الحاجة إلى الثبات. فالعقل لا يكتفي بأن يجد حلًا، بل يريد حلًا يمكن الاعتماد عليه. والخطوة التي تنجح اليوم يجب أن تنجح غدًا ما دامت الظروف نفسها. لهذا لا تُكتب الخوارزمية إلا عندما تكون الخطوات واضحة، ثابتة، قابلة للتكرار. وهذا الثبات ليس مجرد خاصية تقنية، بل هو مبدأ فلسفي عميق: أن يكون للحل شكل يمكن الوثوق به، وأن يتحول التفكير من حالة السيولة والغموض إلى حالة من الانضباط يمكن للحاسوب تنفيذها دون تردد. هنا تظهر الخوارزمية بوصفها وعدًا منطقيًا، لا مجرد سلسلة تعليمات. ومع هذين الأساسين -التنظيم والثبات- يظهر أساس ثالث يحكم كل خوارزمية ناجحة: حبّ الطريق المختصر. فالتاريخ البشري كله هو محاولة مستمرة لإيجاد الطريقة الأكثر كفاءة لإنجاز العمل. لم يكتفِ الإنسان يومًا بالوصول إلى النتيجة، بل كان يبحث عن أقصر طريق إليها، أقلَّ جهدًا، أقل تكلفة، وتدرّج في هذا الميل حتى أصبح جزءًا من فلسفة الخوارزمية نفسها. فالخوارزمية الجيدة ليست التي تعمل فقط، بل تلك التي تختصر الطريق، وتختزل الجهد، وتنسجم في مسارها مع طبيعة المشكلة. وهكذا وُلدت فكرة الكفاءة الخوارزمية، التي تنظر إلى الحل عبر منظور جديد: ليس “كيف أصِل؟” بل “كيف أصِل بأفضل طريقة ممكنة؟”.
Poll
9 members have voted
الدرس 08 – مرتكزات الذكاء الاصطناعي - الخوارزميات
الفيديو والمذكرة مختلفة عن الدرس @Abdulrahman Alzarraei
الدرس 07 – مرتكزات الذكاء الاصطناعي - الخوارزميات
الدرس السابع: منظومات الخوارزميات — كيف تعمل الخوارزميات معًا داخل نظام واحد؟ حين تصل إلى هذا الدرس تكون قد قطعت مسارًا طويلًا داخل عالم الخوارزميات، رأيت فيه كيف تُبنى الفكرة خطوة بخطوة، وكيف يبحث النظام عن معلومة، وكيف يتخذ قرارًا، وكيف يتعامل مع البنى الشبكية ويتحكم في التعقيد المتشعب. وعندما تنظر إلى الطريق الذي قطعته، تدرك أن الخوارزمية الواحدة تشبه ورشة صغيرة داخل مدينة واسعة، لها دور، ولها حدود، ولها نقطة بداية ونقطة نهاية. لكن المدينة لا تُدار بورشة واحدة، بل بمنظومة كاملة تعمل في تناغم. وهكذا تكتشف أن الخوارزمية -مهما بلغت دقتها- لا تعمل وحدها. بل تُلقى داخل نظام يحتوي على عشرات الخوارزميات، كل واحدة تؤدي مهمة دقيقة، وتسلّم ناتجها لغيرها كما لو أنك ترى شوارع المدينة تنقل الحركة بين الأحياء والمراكز بسلاسة متواصلة. وحين تبدأ في النظر إلى الخوارزميات بهذه الصورة، ترى كيف تتوزع المهام في النظام الرقمي كما تتوزع الأعمال في مدينة نابضة بالحركة. قد تجد خوارزمية تجمّع البيانات كما يفعل مركز الاستقبال، وأخرى ترتبها كما تفعل ورشة الفرز، وثالثة تقرأ ما فيها لتقرر الاتجاه كما يفعل مركز القيادة. ومهما اختلفت هذه الوحدات، فإنها لا تعمل في عزلة، بل تتحرك تحت منطق واحد يجعل انتقال العمل بينها ممكنًا ومنظمًا. وهنا يظهر مفهوم “منظومات الخوارزميات”، وهو المنظور الذي يعرض لك الصورة الكبرى التي تقف خلف كل نظام قادر على تنفيذ مهمة معقدة دون اضطراب. وعندما تتعمق أكثر في رؤية هذه المدينة الرقمية، تجد أن أبسط صور التعاون بين الخوارزميات هو التسلسل. في هذا النمط تتحرك المهمة كما تتحرك وثيقة رسمية بين المكاتب: تبدأ من مكتب الإدخال الذي يجمع البيانات، ثم تنتقل إلى مكتب الفرز الذي يعيد تنظيمها، ثم إلى مكتب التحليل الذي يقرأها ويستخرج معناها، ثم إلى مكتب الإخراج الذي ينتج القرار أو المعلومة النهائية. كل خطوة تعتمد على الخطوة التي قبلها، وكل مكتب يحتاج ما انتهى إليه المكتب السابق. هذا التسلسل يبدو بسيطًا، لكنه في الحقيقة أساس الاستقرار داخل أي نظام، لأنه يمنحك مسارًا واضحًا تتدفق فيه المهام بانتظام من وحدة إلى وحدة. وحين تخرج من هذا المسار خطوة إلى الأمام، ترى نمطًا آخر مختلفًا تمامًا. هنا لا تسير المهمة في خط واحد، بل تتوزع عبر طرق متعددة تعمل في اللحظة نفسها. هذا هو التنسيق المتوازي، حالة تشبه مشروع مدينة يُبنى بنقطة مركزية واحدة لكن تشارك في إنجازه عدة ورش في وقت واحد. ترى ورشة تحفر، وأخرى ترفع الأعمدة، وثالثة تمد الأنابيب، وكلها تعمل في اللحظة نفسها دون انتظار بعضها بعضًا. وعندما تنتهي المرحلة يجتمع ما أنجزته الورش كلها ليتكون البناء في صورته النهائية. هكذا تعمل الخوارزميات المتوازية: تتجزأ المهمة على خوارزميات متخصصة، تعمل كلها بالتزامن، ثم تُدمج نتائجها لتكوين حل واحد، فيرتفع الأداء وتزداد سرعة النظام، وتخفّف الأعباء عن أي خوارزمية منفردة.
Poll
9 members have voted
الدرس 07 – مرتكزات الذكاء الاصطناعي - الخوارزميات
:هذا الدرس يقربنا خطوة في عمق الخوارزميات المتقدمة والتي تستعمل هذه الثلاثية 1️⃣ التحسين —(Optimization) 2️⃣ البرمجة الديناميكية — (Dynamic Programming) 3️⃣إدارة الحالات المتعددة —(State Management)
1-10 of 38
محمد السنهوري
5
320points to level up
@mohamed-alsanhory-1873
طبيب ومعلّق صوتي وصانع محتوى رقمي مهتم بتقنيات الذكاء الاصطناعي والتعليم الإلكتروني، وأسعى إلى تكوين علاقات مهنية وتبادل الخبرات والمعرفة والثقافة

Active 1d ago
Joined Nov 6, 2025