تعريف الذكاء الاصطناعي
الشرح: الذكاء الاصطناعي (AI) هو تقنية تتيح للحواسيب محاكاة القدرات العقلية البشرية مثل التفكير والتعلم.
Machine Learning (ML) | التعلم الآلي
الشرح: نوع من الذكاء الاصطناعي يركز على تعليم الحواسيب التعلم من البيانات وتحسين أدائها مع مرور الوقت.
المثال: تطوير تطبيقات تعليمية تستخدم التعلم الآلي لتقديم دروس مخصصة لكل طالب بناءً على مستوى فهمه.
Training | التدريب
الشرح: عملية تعليم الحاسوب كيفية التعلم من خلال إعطائه بيانات وتعليمه الأنماط المطلوبة.
المثال: تدريب برنامج على تحليل النصوص الدعوية لتقديم محتوى موجه ومخصص للفئات المختلفة.
Model | النموذج
الشرح: النموذج هو البرنامج الذي يتم تدريبه للتعرف على الأنماط في البيانات.
المثال: إنشاء نموذج لتحليل رسائل البريد الإلكتروني الدعوية وتقديم توصيات لتحسينها.
Neural Network | الشبكة العصبية
الشرح: نوع من النماذج المستوحاة من دماغ الإنسان يتكون من طبقات تعمل معاً للتعرف على الأنماط.
المثال: استخدام الشبكات العصبية لتصنيف وتحليل الفيديوهات الدعوية بناءً على المحتوى والجمهور المستهدف.
Deep Learning | التعلم العميق
الشرح: عندما تحتوي الشبكات العصبية على العديد من الطبقات لتعلم أنماط معقدة.
المثال: تطبيق التعلم العميق لإنشاء فيديوهات دعوية تفاعلية تحتوي على رسومات متحركة ومعقدة.
Generative AI | الذكاء الاصطناعي التوليدي
الشرح: نماذج قادرة على إنشاء محتوى جديد مثل النصوص أو الصور.
المثال: استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي لإنشاء بطاقات دعوية جديدة أو رسائل تحفيزية موجهة.
Natural Language Processing (NLP) | معالجة اللغة الطبيعية
الشرح: تقنية تتيح للحواسيب فهم وتوليد اللغة البشرية.
المثال: تطوير برامج تستخدم NLP للإجابة عن الأسئلة الشائعة حول الإسلام بطريقة طبيعية وبسيطة.
Large Language Models (LLMs) | النماذج اللغوية الكبيرة
الشرح: نماذج مخصصة لفهم وتوليد اللغة.
المثال: استخدام LLMs لإنشاء نصوص دعوية موجهة ومخصصة لجمهور معين.
Code Completion Assistants | مساعدي إكمال الشيفرة
الشرح: أدوات تستخدم الذكاء الاصطناعي لمساعدة المبرمجين في كتابة الشيفرة.
المثال: استخدام مساعدي إكمال الشيفرة لتطوير تطبيقات دعوية بسرعة وكفاءة.
Training Data | بيانات التدريب
الشرح: البيانات التي تستخدم لتدريب النموذج.
المثال: استخدام نصوص دعوية وتعليمية كبيانات تدريب لتطوير نماذج تقدم محتوى موجه ومناسب.
Features | الميزات
الشرح: الخصائص التي تُعطى للنموذج لتعلم الأنماط المهمة في البيانات.
المثال: استخدام ميزات مثل الكلمات المفتاحية والموضوعات لتدريب النموذج على تحليل النصوص الدعوية.
Labels | التسمية
الشرح: إعطاء النموذج الإجابات الصحيحة لتعلم التعرف عليها.
المثال: تسمية الرسائل الدعوية الناجحة وغير الناجحة لتدريب نموذج يقدم توصيات لتحسين الرسائل المستقبلية.
Supervised Learning | التعلم تحت الإشراف
الشرح: النوع الأكثر شيوعاً من التعلم الآلي حيث يتم إعطاء النموذج بيانات معلمة لتعلم الأنماط.
المثال: تعليم النموذج كيفية تصنيف المواد التعليمية إلى مستويات صعوبة مختلفة بناءً على بيانات معلمة.
Classification | التصنيف
الشرح: نوع من التعلم تحت الإشراف يتنبأ بقيمة محددة بناءً على الميزات.
المثال: تصنيف الرسائل الدعوية إلى "مؤثرة" و"غير مؤثرة" بناءً على محتواها وردود الفعل عليها.
Regression | الانحدار
الشرح: نوع آخر من التعلم تحت الإشراف يتنبأ بقيمة مستمرة بناءً على الميزات.
المثال: التنبؤ بعدد الزيارات لموقع دعوي بناءً على البيانات التاريخية.
Unsupervised Learning | التعلم غير الموجه
الشرح: يحدث عندما يتم إعطاء النموذج بيانات غير معلمة لاكتشاف الأنماط بنفسه.
المثال: تحليل نصوص دعوية لاكتشاف المواضيع الأكثر تأثيراً والجماهير المستهدفة.
Clustering | التجميع
الشرح: تقنية في التعلم غير الموجه حيث يحاول النموذج إنشاء مجموعات من البيانات بناءً على ميزات مشابهة.
المثال: تجميع المواد الدعوية حسب الفئات العمرية المستهدفة.
Association | الارتباط
الشرح: تقنية في التعلم غير الموجه حيث يحاول النموذج العثور على العناصر التي تبدو مرتبطة ببعضها.
المثال: العثور على الأنماط المتكررة في رسائل الدعوة الناجحة.
Reinforcement Learning | التعلم التعزيزي
الشرح: يحدث عندما يتعلم النموذج من خلال التجربة والخطأ، يحصل على مكافآت أو عقوبات بناءً على أفعاله.
المثال: تطوير نظام لتحفيز الطلاب على إكمال الدروس الدعوية من خلال مكافآت افتراضية.
Fairness and Bias | الإنصاف والتحيز
الشرح: يمكن أن تتعلم النماذج التحيزات من بيانات التدريب. من المهم ضمان العدالة في النماذج لتجنب الأخطاء والتمييز.
المثال: التأكد من أن نظام الإجابة الآلية يعامل جميع الاستفسارات الدعوية بشكل عادل دون تحيز.
Model Evaluation | تقييم النموذج
الشرح: تقنيات تقييم النموذج متعددة. بشكل عام، يتضمن التقييم إنشاء بيانات اختبار وجعل النموذج يجربها لمعرفة دقته.
المثال: تقييم نموذج لكتابة محتوى دعوي لمعرفة مدى دقته في إنتاج محتوى مناسب ومؤثر.
Computer Vision | الرؤية الحاسوبية
الشرح: تمكين الآلات من تفسير البيانات المرئية واتخاذ القرارات بناءً عليها.
المثال: استخدام الرؤية الحاسوبية لتحليل الصور الدعوية واختيار الأكثر جاذبية للمشاهدين.
Explainable AI (XAI) | الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير
الشرح: يسعى لجعل الذكاء الاصطناعي أكثر شفافية وفهم كيفية اتخاذ القرارات لضمان الثقة في النتائج.
المثال: تطوير نظام ذكاء اصطناعي يشرح كيفية توصله لتوصيات معينة لتحسين محتوى الدعوة.
