الكاتب: عمر أحمد
-
بناء أنظمة تنبؤ متعددة النماذج باستخدام GluonTS: دليل شامل مع بيانات اصطناعية وتقييم مرئي متقدم
بناء أنظمة تنبؤ متعددة النماذج باستخدام GluonTS: دليل شامل مع بيانات اصطناعية وتقييم مرئي متقدم يقدم هذا الدليل الشامل شرحًا عمليًا لاستخدام مكتبة GluonTS للتنبؤ بالمتسلسلات الزمنية، مع التركيز على بناء أنظمة تنبؤ مرنة وقابلة للتطوير. سنتعلم كيفية توليد مجموعات بيانات اصطناعية معقدة، وإعدادها، وتطبيق… قراءة المزيد
-
قواعد البيانات الحديثة: أنواعها، تطبيقاتها، وأبرز الابتكارات لعام 2025
مقدمة: فهم عالم قواعد البيانات في عالمنا الذي يعتمد بشكل كبير على البيانات، تُشكل قواعد البيانات العمود الفقري للتطبيقات الحديثة، بدءًا من تطبيقات الهاتف المحمول ووصولاً إلى أنظمة المؤسسات الضخمة. يُعد فهم أنواع قواعد البيانات المختلفة وتطبيقاتها أمراً بالغ الأهمية لاختيار النظام المناسب للاحتياجات المحددة،… قراءة المزيد
-
إطار عمل اتخاذ قرارات بناء مقابل الشراء للذكاء الاصطناعي المؤسسي في الولايات المتحدة
إطار عمل اتخاذ قرارات بناء مقابل الشراء للذكاء الاصطناعي المؤسسي في الولايات المتحدة (2025) يواجه نواب رئيس الذكاء الاصطناعي في الشركات الأمريكية سؤالاً حاسماً: هل نبني قدرات الذكاء الاصطناعي داخلياً، أم نشتريها من مورد خارجي، أم نجمع بين الحلين؟ لم يعد مجال الذكاء الاصطناعي المؤسسي… قراءة المزيد
-
وكيل ذكاء اصطناعي هيكلي قائم على الرسم البياني مع جيميني: تنفيذ كامل بالشفرة
وكيل ذكاء اصطناعي هيكلي قائم على الرسم البياني مع جيميني: تنفيذ كامل بالشفرة في هذا البرنامج التعليمي، سننفذ وكيل ذكاء اصطناعي متقدم قائم على الرسم البياني باستخدام إطار عمل GraphAgent ونموذج Gemini 1.5 Flash. سنُعرّف رسمًا بيانيًا موجهًا للعُقد، حيث يكون كل عقد مسؤولاً عن… قراءة المزيد
-

GPZ: ضغط بيانات الجسيمات الضخمة المُعجّل بمعالجات الرسوميات (GPU) – جيل جديد من الكفاءة
GPZ: ثورة في ضغط بيانات الجسيمات الضخمة باستخدام معالجات الرسوميات تُعاني عمليات المحاكاة القائمة على الجسيمات وتطبيقات سُحُب النقاط من التوسع الهائل في حجم وتعقيد مجموعات البيانات العلمية والتجارية، والتي غالباً ما تتجاوز مليارات أو تريليونات النقاط المنفصلة. يُشكل تخفيض هذه البيانات بكفاءة وتخزينها وتحليلها… قراءة المزيد
-

إطار عمل Prefix-RFT: ثورة جديدة في ضبط نماذج اللغات الكبيرة
إطار عمل Prefix-RFT: دمج متطور لضبط النماذج اللغوية الكبيرة يُعَدّ ضبط نماذج اللغات الكبيرة بعد مرحلة ما قبل التدريب عملية بالغة الأهمية لتحسين أدائها. ويتم ذلك عادةً باستخدام إحدى طريقتين رئيسيتين: ضبط النموذج المُشرف (SFT) أو ضبط النموذج المعزز (RFT)، ولكل منهما نقاط قوة وضعف… قراءة المزيد
-
وكلاء الصوت في الذكاء الاصطناعي: أفضل ٩ منصات لبناء وكلاء صوت متطورين (٢٠٢٥)
وكلاء الصوت في الذكاء الاصطناعي: ثورة في التفاعل الصوتي مقدمة: ما هو وكيل الصوت؟ وكيل الصوت في الذكاء الاصطناعي هو نظام برمجي قادر على إجراء محادثات ثنائية الاتجاه في الوقت الفعلي عبر الهاتف أو الإنترنت (VoIP). على عكس أنظمة الاستجابة الصوتية التفاعلية (IVR) التقليدية، يسمح… قراءة المزيد
-

خوارزميات جوجل الذكية الجديدة: حماية الخصوصية وتعظيم البيانات في التعلم الآلي
خوارزميات جوجل الذكية لحماية الخصوصية في اختيار التقسيمات بتقنية التعلم الآلي تُعدُّ الخصوصية التفاضلية (DP) المعيار الذهبي لحماية معلومات المستخدمين في أنظمة التعلم الآلي وتحليلات البيانات الضخمة. وتُشكّل عملية اختيار التقسيمات مهمةً بالغة الأهمية ضمن الخصوصية التفاضلية، حيث تهدف إلى استخراج أكبر مجموعة ممكنة من… قراءة المزيد
-

مقارنة بين تقنيات استرجاع المعلومات المعززة بالجيل (RAG): أيهما يُعزز صنع القرار في المؤسسات؟
مقارنة بين تقنيات استرجاع المعلومات المعززة بالجيل (RAG): أيهما يُعزز صنع القرار في المؤسسات؟ تُعد تقنية استرجاع المعلومات المعززة بالجيل (Retrieval-Augmented Generation – RAG) ركيزة أساسية في تعزيز نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) بمعرفة محددة بالمجال وفي الوقت الفعلي. لكن المشهد يتغير بسرعة، حيث أصبحت أنظمة… قراءة المزيد
-
هندسة هواوي السحابية CloudMatrix: بنية مركز بيانات ذكاء اصطناعي متطورة لتقديم نماذج اللغات الكبيرة بكفاءة عالية
هندسة هواوي السحابية CloudMatrix: بنية مركز بيانات متطورة لتقديم نماذج اللغات الكبيرة بكفاءة عالية شهدت نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) تطوراً سريعاً، مدفوعاً بزيادة هائلة في عدد المعلمات، واستخدام واسع النطاق لتصاميم “مزيج الخبراء” (MoE)، وإطالة أطوال السياق. تصل نماذج مثل DeepSeek-R1 و LLaMA-4 و Qwen-3… قراءة المزيد
