13h • General discussion
مصطلحات من المفيد معرفتها قبل حضور ورشة "حل المشكلات بالذكاء الاصطناعي"
فهم بعض المصطلحات الأساسية يساعدنا على الاستفادة بشكل أفضل للورشة أو تجربة عملية.
هذه بعض المصطلحات التي أرى أنها مهمة:
- LLM (Large Language Models): النماذج اللغوية الكبيرة مثل GPT وClaude وGemini، وهي الأساس الذي تعتمد عليه كثير من تطبيقات الذكاء الاصطناعي الحديثة.
- Prompt Engineering: تصميم وصياغة التعليمات للحصول على نتائج دقيقة ومناسبة من نماذج الذكاء الاصطناعي.
- Context Window: حجم المعلومات التي يستطيع النموذج التعامل معها ضمن محادثة أو طلب واحد.
- RAG (Retrieval-Augmented Generation): ربط نموذج الذكاء الاصطناعي بمصادر معلومات خارجية لاسترجاع بيانات ذات صلة قبل توليد الإجابة.
- AI Agents: أنظمة تستطيع التخطيط وتنفيذ سلسلة من المهام باستخدام النماذج اللغوية والأدوات المتاحة.
- Tool Calling / Function Calling: تمكين النموذج من استدعاء أدوات أو وظائف خارجية لتنفيذ مهام مثل البحث والحساب والتعامل مع البيانات.
- API (Application Programming Interface): وسيلة تسمح للتطبيقات والأنظمة بالتواصل مع بعضها والاستفادة من خدمات الذكاء الاصطناعي.
- Workflow Automation: أتمتة سلسلة من العمليات وربط الأدوات المختلفة لإنجاز المهام بأقل تدخل يدوي.
- Reasoning: قدرة النموذج على معالجة المعلومات وربط المعطيات للوصول إلى استنتاجات أو خطوات لحل مشكلة.
- Hallucination: تقديم النموذج معلومات غير صحيحة أو غير مدعومة وكأنها حقائق.
- MCP (Model Context Protocol): بروتوكول يتيح ربط نماذج الذكاء الاصطناعي بمصادر البيانات والأدوات الخارجية بطريقة موحدة.
- Human-in-the-Loop: إشراك الإنسان في مراجعة النتائج أو اتخاذ القرارات ضمن نظام الذكاء الاصطناعي.
بل كوسيلة لبناء حلول حقيقية.
متحمس للورشة والتعرف على طرق جديدة لتطبيق هذه الأفكار عمليًا.
7
2 comments
مصطلحات من المفيد معرفتها قبل حضور ورشة "حل المشكلات بالذكاء الاصطناعي"
