أحمد حايس
الرئيسيةمن أناالدوراتالمدونةالمناهج والباقات
أحمد حايس

دورات عربية متخصصة في التقنية والبرمجة والذكاء الاصطناعي.

المنصة مبنية على الوضوح، التطبيق، والنتيجة النافعة: شرح مرتب يساعدك تفهم الأدوات، تكتب كودًا أفضل، وتستخدم الذكاء الاصطناعي بوعي داخل العمل الحقيقي.

تعلم أسرعوصول مباشر للدورات والمسارات من الموبايل.
تنقل أوضحالروابط الأساسية والدعم في مكان واحد بدون تشتيت.

المنصة

  • الرئيسية
  • من أنا
  • الدورات
  • المناهج والباقات
  • المدونة

الدعم

  • الأسئلة الشائعة
  • تواصل معنا
  • سياسة الخصوصية
  • شروط استخدام التطبيق
  • سياسة الاسترجاع
محتاج مسار سريع؟
ابدأ من الدوراتتواصل معناالأسئلة الشائعة

© 2026 أحمد حايس. جميع الحقوق محفوظة.

الرئيسيةالدوراتالمناهجالمدونةالدخول

المدونة

مقالات عملية مرتبة حسب المجال والمستوى، اختر المجال المناسب واقرأ من مستوى مبتدئ إلى محترف.

المجال
كل المجالات
تكنولوجياDevOps بالعربيHow To Make ItOptimizing بالعربيأحدث أخبار التكنولوجياالأوتوميشنالبرمجة بالعربيالذكاء الاصطناعي
المستوى
كل المستوياتمبتدئمتوسطمحترف
Temperature و Top-p للمبتدئ: ليه نفس السؤال بيرد عليه الـ AI كل مرة بإجابة مختلفة
مبتدئ١٦ يونيو ٢٠٢٦

Temperature و Top-p للمبتدئ: ليه نفس السؤال بيرد عليه الـ AI كل مرة بإجابة مختلفة

لو سألت ChatGPT أو Claude نفس السؤال وطلعت إجابات مختلفة، السبب إعداد اسمه Temperature. شرح للمبتدئ بمثال زرّ صوت الراديو، تعريف علمي لـ softmax و Nucleus Sampling من ورقة Holtzman 2020، كود Python شغّال يقيس الفرق (87% ← 31%)، Top-p بمثال، سيناريو شات بوت بأرقام، trade-offs، ومتى متلعبش في الإعدادات.

4 دقائق قراءة
Tokenization للمبتدئ: ليه الذكاء الاصطناعي بيحسبلك العربي ضعف الإنجليزي
مبتدئ١٥ يونيو ٢٠٢٦

Tokenization للمبتدئ: ليه الذكاء الاصطناعي بيحسبلك العربي ضعف الإنجليزي

نفس المقال بالعربي بياخد ضعف إلى تلات أضعاف التوكنز اللي بياخدها بالإنجليزي، يعني بتدفع أكتر على نفس المعنى. شرح للمبتدئ بمثال تقطيع البيتزا، ثم تشريح علمي للـ Byte Pair Encoding، كود Python في 12 سطر يقيس الفرق بنفسك على tiktoken، أرقام حقيقية من ورقة Petrov 2023، trade-offs، ومتى الموضوع مايستاهلش تتعب فيه.

5 دقائق قراءة
Quantization للمبتدئ: شغّل Llama 3 على لابتوب عادي بدون كرت شاشة
مبتدئ١١ يونيو ٢٠٢٦

Quantization للمبتدئ: شغّل Llama 3 على لابتوب عادي بدون كرت شاشة

نموذج Llama 3 8B بدقته الكاملة محتاج 16GB رام و GPU غالية. الـ Quantization بينزّل الحجم لـ 4.5GB فيشتغل على لابتوب 8GB بمعالج عادي. شرح للمبتدئ بمثال صورة الكاميرا، إزاي تحوّل دقة الأوزان من 16-bit لـ 4-bit، أمر تشغيل واحد على Ollama، أرقام حقيقية للرام والجودة، 4 trade-offs خفية، ومتى الـ Quantization مش الحل.

4 دقائق قراءة
LoRA Fine-tuning للمبتدئ: درّب Llama 3 على لهجتك العربية بـ 0.4% من Parameters
مبتدئ١٠ يونيو ٢٠٢٦

LoRA Fine-tuning للمبتدئ: درّب Llama 3 على لهجتك العربية بـ 0.4% من Parameters

تعلّم كيف تدرّب Llama 3 8B على لهجتك المصرية بـ 33 مليون parameter بدل 8 مليار، على RTX 4090 واحد بتكلفة $0.57 و adapter بحجم 134MB ودقة 87%. مقال للمبتدئ بمثال الموسوعة الطبية، شرح رياضيات Low-Rank Adaptation بدون تعقيد، كود Python شغّال على PEFT و Hugging Face، أرقام حقيقية من تجربة فعلية على 4200 محادثة، 4 trade-offs خفية، ومتى LoRA مش الحل أصلاً.

6 دقائق قراءة
Embedding Models للمبتدئ: ازاي الجملة العربية تتحوّل لـ 1,536 رقم وتلاقي المعنى المشابه
مبتدئ١٠ يونيو ٢٠٢٦

Embedding Models للمبتدئ: ازاي الجملة العربية تتحوّل لـ 1,536 رقم وتلاقي المعنى المشابه

SQL LIKE '%موبايل%' مش هيلاقيلك "Galaxy S24" رغم إن الاتنين موبايلات. Embedding Models بتحوّل النصوص لمتجهات بتحمل المعنى، فبحثك بيرجّع المتشابه دلالياً مش حرفياً. شرح للمبتدئ بمثال خريطة المعاني، كود Python في 25 سطر شغّال على text-embedding-3-small، أرقام تكلفة حقيقية، 4 trade-offs خفية، ومتى Embeddings مش الحل أصلاً.

5 دقائق قراءة
Chain of Thought للمبتدئ: علّم LLM يفكر بصوت عالٍ ودقّته تقفز من ٣٢٪ لـ ٧٩٪
مبتدئ٢٦ مايو ٢٠٢٦

Chain of Thought للمبتدئ: علّم LLM يفكر بصوت عالٍ ودقّته تقفز من ٣٢٪ لـ ٧٩٪

لو سألت ChatGPT أو Claude مسألة حسابية بسيطة ولقيته بيرد بإجابة غلط بثقة، انت مش محتاج تغيّر النموذج. جملة سحرية واحدة «فكّر خطوة بخطوة» بترفع الدقة على GSM8K من ٣٢.٦٪ لـ ٧٩.٥٪ بدون fine-tuning. مقال للمبتدئ بمثال طالب الرياضيات في الفصل، شرح علمي من ورقة Wei et al. 2022 (Google Research)، كود Python في ١٨ سطر شغّال على Claude Sonnet 4.6 و anthropic SDK 0.49+، أرقام مقاسة على ٢٠٠ سؤال حسابي عربي، ٤ trade-offs خفية، ومتى Chain of Thought بيكون مضيعة tokens.

5 دقائق قراءة
Voice Agent عربي للمبتدئ: مساعد صوتي بـ Whisper و Claude في 45 سطر
مبتدئ٢٥ مايو ٢٠٢٦

Voice Agent عربي للمبتدئ: مساعد صوتي بـ Whisper و Claude في 45 سطر

دليل عملي للمبتدئ لبناء مساعد صوتي عربي يفهم اللهجة المصرية بـ Whisper Large-v3 Turbo و Claude Haiku 4.5 و ElevenLabs، في 45 سطر Python، بتكلفة $0.0101 للمحادثة الكاملة وزمن استجابة 2.3 ثانية على شبكة عادية. مع شرح علمي للـ pipeline ثلاثي المراحل، 4 trade-offs خفية في الإنتاج، وحالات لا يصلح فيها Voice Agent.

6 دقائق قراءة
Diffusion Models للمبتدئ: ازاي AI بيرسم صورة من جملة في 4 خطوات؟
مبتدئ٢٥ مايو ٢٠٢٦

Diffusion Models للمبتدئ: ازاي AI بيرسم صورة من جملة في 4 خطوات؟

شرح مبسّط لـ Diffusion Models بمثال النحّات وقطعة الرخام، ثم تشريح علمي لعملية denoising، مع كود Python في 28 سطر بيشغّل Stable Diffusion XL محلياً ويولّد صورة من جملة عربية في 6.4 ثانية على GPU بـ 8GB.

5 دقائق قراءة
Embeddings للمبتدئ: بحث سيمانتيكي لـ 5,000 منتج عربي في 23 سطر
مبتدئ٢٤ مايو ٢٠٢٦

Embeddings للمبتدئ: بحث سيمانتيكي لـ 5,000 منتج عربي في 23 سطر

لو زبون بيبحث عن "موبايل" والمنتج عندك مسجّل "هاتف ذكي"، الـ SQL LIKE مش هيرجع حاجة. Embeddings بتحوّل النصوص لأرقام بتفهم المعنى، فترفع precision@5 من 23% لـ 91% على catalog عربي. مقال للمبتدئ بمثال مكتبة مرتّبة بالموضوع، شرح علمي من ورقة Sentence-BERT (Reimers 2019)، كود Python في 23 سطر شغّال على openai SDK 1.50+ مع text-embedding-3-small، أرقام مقاسة على 5,000 منتج إلكترونيات + 1,400 query حقيقي، 4 trade-offs خفية، ومتى Embeddings مبالغة هندسية.

5 دقائق قراءة

عرض 1 - 9 من 73 مقال

السابق
1
2
…9
التالي