https://manus.im/share/file/84095d7a-8a37-45d7-a4f3-10a294ea8843

1. Pre-Training مرحلة التدريب الأولى. النموذج يتعلم من كمية ضخمة من البيانات العامة (كتب، مقالات، مواقع…). يتعلّم: اللغة – الأنماط – العلاقات بين الكلمات. 2. Fine-Tuning تدريب إضافي بعد الـ Pre-Training. هدفه: جعل النموذج متخصص في مجال معيّن (طبي، قانوني، محاسبي…). 3. Post-Training تحسينات أخيرة بعد التدريب الأساسي والتخصيص. يتضمن عادة: Reinforcement Learning (مثل RLHF) تحسين السلوك جعل الردود أكثر دقة وأقرب للبشر 4. RAG – Retrieval Augmented Generation النموذج يسحب معلومة من قاعدة بيانات أو مصدر خارجي لحظيًا قبل أن يكتب الإجابة. يعني النموذج ما يعتمد فقط على ذاكرته، بل يبحث في مصادر فورية. 5. Transformer الهيكل الأساسي (Architecture) لنماذج اللغة الحديثة. يعتمد على Attention Mechanism لفهم العلاقات بين الكلمات. 6. QAT – Quantization Aware Training تقنية لتقليل حجم النموذج وتسريع تشغيله بدون التأثير الكبير على الدقة. تجعله مناسب للأجهزة الصغيرة. 7. MoE – Mixture of Experts النموذج يحتوي على "خبراء" داخليين. كل خبير متخصص في نوع معين من المهام. النموذج يختار الخبير المناسب برسالة واحدة. 8. NSP – Next Sentence Prediction طريقة تدريب لفهم العلاقة بين الجُمل المتتابعة. كانت مستخدمة في BERT بشكل أساسي. 9. MTL – Multi-Task Learning النموذج يتعلّم عدة مهام في نفس الوقت، مثل: الترجمة التلخيص الفهم وهذا يرفع الذكاء العام. --- ➤ ثانياً: مصطلحات جانب الإنسان (Human Side) 10. Knowledge – المعرفة المعلومات التي يعرفها الشخص (تعليم، حقائق، تجارب…). 11. Experience – الخبرة الشيء الذي تعلّمته من الممارسة الواقعية — الشغل، الحياة، الأخطاء، التجارب. 12. Perspective – منظور الشخص الطريقة التي يرى بها العالم. تتأثر: بالثقافة – التربية – الخلفية – الشخصية. 13. Hermeneutic Circle – الدائرة الهرمنيوطيقية فكرة فلسفية: لفهم أي نص أو فكرة، لازم تربط الجزء مع الكل بشكل دائري. مثال: تفهم الجملة من النص وتفهم النص من الجملة. --- ➤ ثالثاً: المصطلحات المشتركة في المنتصف (Human–AI Bridge) 14. Mind Bridge الجسر الذهني بين الإنسان والآلة. يرمز لطريقة التواصل المشتركة بين الاثنين: لغة – نماذج – معرفة – تفسير. 15. Human–AI Co-evolution تطور الإنسان والذكاء الاصطناعي مع بعض:

اليوم أحب أشارككم تجربتي في بناء داشبورد تفاعلي احترافي لتحليل سوق العمل في دول الخليج، باستخدام أدوات الذكاء الاصطناعي 👇 🔧 الأدوات المستخدمة Gemini Deep Research في جمع البيانات وتحليل الاتجاهات Gemini Canvas في بناء الداشبورد والهيكلة تحليل بيانات منهجي لتجهيز الجداول، المؤشرات، والـ KPIs تصميم بصري لعرض الأرقام بطريقة سهلة الفهم 📊 خطوات التحليل التي اتّبعتها 1. جمع بيانات حديثة وموثوقة: الرواتب، تكلفة المعيشة، تكاليف السكن، الفيزا، القطاعات المطلوبة… 2. تنظيف وتوحيد البيانات لتصبح جاهزة للعرض. 3. تحليل المقارنات بين الدول (السعودية، الإمارات، عمان، قطر، الكويت، البحرين). 4. إنشاء KPIs أساسية: متوسط راتب الوافد تكلفة المعيشة سهولة الفيزا العائد على الهجرة (ROI) 5. إعداد لوحة معلومات تفاعلية تساعد أي شخص يفكّر بالسفر على اتخاذ قرار واضح قبل خطوات الهجرة أو التقديم على وظائف. 📁 ما الذي يحتويه الداشبورد؟ مقارنة فورية بين دول الخليج أهم القطاعات المطلوبة في كل دولة المهارات الأعلى طلبًا تكلفة المعيشة والسكن والنقل تقييم سهولة السفر والفيزا العائد المتوقع من الانتقال (ROI) نقاط توضيحية مختصرة بدل الرسوم البيانية غير المتاحة 🎯 الفائدة هذا الداشبورد يعتبر مرجع عملي لأي وافد يفكر بالعمل في الخليج، لأنه يجمع أهم معلومات السوق في مكان واحد ويساعد على اتخاذ القرار بثقة وبصورة واضحة جدًا. 🔗 رابط الداشبورد: https://gemini.google.com/share/e2bc50417d22 #AI_Analysis #GulfJobMarket #DataDashboard

1) تأثير التوطين (Emiratisation) على فرص الوافدين التوطين لم يعد خياراً مرناً للشركات. الدولة تُطبق برنامج نافس بصرامة، ومع توسع القرارات ليشمل حتى الشركات الصغيرة والمتوسطة (20–49 موظفاً)، تقلّصت مساحة التوظيف التقليدية التي كانت تستوعب أعداداً كبيرة من الوافدين. الوظائف التي أصبحت شبه مغلقة أمام الوافدين: - الموارد البشرية - خدمة العملاء في القطاعات الكبرى - السكرتارية التنفيذية والدعم المكتبي - ضباط الاتصال الحكومي (PRO) - بعض الوظائف المصرفية الصيغة الجديدة للسوق:الشركات الآن تبحث عن وافدين يمتلكون قيمة تقنية أو معرفية لا يمكن تعويضها، لتعويض تكلفة توظيف المواطنين ودعم عملية نقل المعرفة داخلياً. 2) الذكاء الاصطناعي والأتمتة: التهديد والفرصة الإمارات تتحرك بسرعة نحو اقتصاد يعتمد على الذكاء الاصطناعي وفق “UAE AI Strategy 2031”. هذا التحول يؤدي إلى استبدال وظائف تقليدية بالكامل، مع ارتفاع الطلب في تخصصات أخرى. وظائف تتراجع بسبب الأتمتة: - إدخال البيانات - الرد على الاستفسارات الروتينية - المبيعات التقليدية - المحاسبة الأساسية - السكرتارية والدعم الإداري وظائف يرتفع عليها الطلب بقوة: - تحليل البيانات - الأمن السيبراني - تطوير أنظمة الذكاء الاصطناعي - التحول الرقمي - التسويق الرقمي المتقدم الصورة الواقعية:شركة واحدة توظف شخصاً يتقن أدوات AI تستطيع الاستغناء عن ثلاثة موظفين تقليديين.الوافد الذي لا يطور مهاراته الرقمية سيجد نفسه خارج المنافسة. 3) العوامل الاقتصادية والسكانية المؤثرة هناك مجموعة من المتغيرات تدفع السوق نحو منافسة أعلى: 1) تدفق الكفاءات العالمية:الإمارات أصبحت ملاذاً اقتصادياً مستقراً، مما جذب آلاف المحترفين من دول غير مستقرة. النتيجة:Oversupply في الوظائف المتوسطة والدنيا. 2) ارتفاع تكاليف المعيشة:الرواتب التي كانت جيدة سابقاً (5,000–8,000 درهم) لم تعد كافية مع ارتفاع الإيجارات والتكاليف. 3) تحول الاقتصاد إلى نموذج قائم على المعرفة:الدولة تنتقل من العمالة الكثيفة (construction labor) إلى المهارة الكثيفة (AI, Tech, Logistics).الوظائف منخفضة المهارة تقل، والوظائف عالية القيمة ترتفع. 4) القطاعات الرابحة والخاسرة للوافدين ✔️ القطاعات الواعدة (Growing) 1. التكنولوجيا والبرمجةFintech، الذكاء الاصطناعي، السحابة. الطلب يفوق العرض. 2. الرعاية الصحيةأطباء، ممرضون متخصصون، مختبرات. 3. العقارات الذكية والإنشاءات المتخصصةPropTech، إدارة الأصول، الهندسة المستدامة. 4. التسويق الرقمي والتجارة الإلكترونيةSEO، Performance Marketing، Automation. 5. الضيافة والسياحة الفاخرةخصوصاً مع المشاريع الضخمة في دبي ورأس الخيمة.