يشرح المسرد أهم المصطلحات المتعلقة بالذكاء الاصطناعي - بإيجاز ووضوح ودقة.
A
| الخوارزمية | مجموعة من القواعد أو الخطوات لحل مشكلة ما. |
B
| التحيز | التشوهات التي يمكن أن تنشأ عن البيانات غير التمثيلية أو المتحيزة في نماذج الذكاء الاصطناعي. |
D
| مجموعة البيانات | مجموعة من البيانات المستخدمة لتدريب أو اختبار نماذج الذكاء الاصطناعي. |
| التعلّم العميق | مجال متخصص في التعلم الآلي يعتمد على الشبكات العصبية العميقة. |
M
| التعلّم الآلي | المجال الفرعي للذكاء الاصطناعي الذي تتعلم فيه الخوارزميات من البيانات. |
N
| معالجة اللغات الطبيعية | مجال الذكاء الاصطناعي الذي يتعامل مع معالجة اللغة الطبيعية وتحليلها. |
| الشبكة العصبية | نموذج مستوحى من الدماغ البشري، والذي يستخدم لمعالجة البيانات. |
O
| الإفراط في التركيب | مشكلة حيث يلائم النموذج بيانات التدريب بدقة شديدة ولكن أداءه ضعيف على البيانات الجديدة. |
P
| موجه | مدخلات أو تعليمات تُعطى لنموذج ذكاء اصطناعي مثل ChatGPT للحصول على الاستجابة المطلوبة. يمكن أن يتكون من نص أو أسئلة أو أوامر أو سياق ويتحكم في كيفية استجابة الذكاء الاصطناعي أو المعلومات التي يقدمها. |
S
| تحويل الكلام إلى نص (STT) | يشير إلى التقنية التي تحوّل اللغة المنطوقة إلى نص مكتوب. وهي تُستخدم، على سبيل المثال، في أنظمة التعرف على الكلام، أو المساعدين الرقميين أو خدمات النسخ. |
T
| تبسيط النص | يشير إلى عملية تحويل نص معقد إلى نسخة أبسط وأسهل للفهم. يتم تبسيط الكلمات الصعبة أو الجمل الطويلة أو التراكيب المعقدة دون تغيير المحتوى أو المعنى الأصلي. |
| تحويل النص إلى كلام (TTS) | يشير إلى التقنية التي تحوّل النص المكتوب إلى لغة منطوقة. تُستخدم، على سبيل المثال، في المساعدات الصوتية أو أنظمة الملاحة أو تطبيقات القراءة. |
| التدريب | العملية التي يتعلم من خلالها نموذج الذكاء الاصطناعي من البيانات. |
هل كان هذا مفيداً?
0 / 0