الرئيسيةمن أناالدوراتالمدونةسوق الأوامرالمناهج والباقاتالشركاء

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.

المنصة

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

الدعم

  • الأسئلة الشائعة
  • تواصل معنا
  • سياسة الخصوصية
  • شروط استخدام التطبيق
  • سياسة الاسترجاع

© 2026 أحمد حايس. جميع الحقوق محفوظة.

الرئيسيةالدوراتالمناهجالمدونةالدخول

الذكاء الاصطناعي

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
الـ Embeddings للمبتدئين: كيف يفهم الحاسوب معنى الكلمات؟
مبتدئ6 يوليو 2026

الـ Embeddings للمبتدئين: كيف يفهم الحاسوب معنى الكلمات؟

الحاسوب لا يفهم "قطة" و"كلب"، لكنه يعرف أنهما متقاربتان. السر هو الـ Embeddings: تحويل كل كلمة إلى قائمة أرقام قريبة في المعنى. شرح للمبتدئ بمثال أحياء المدينة، ثم علميًا، مع كود بايثون شغّال يقيس التشابه، أرقام، متى لا تستخدمه، ومصادر.

4 دقائق قراءة
نماذج الانتشار للمبتدئ: ازاي الذكاء الاصطناعي بيرسم صورة من جملة نص
مبتدئ25 يونيو 2026

نماذج الانتشار للمبتدئ: ازاي الذكاء الاصطناعي بيرسم صورة من جملة نص

تكتب جملة، فيطلع لك صورة لم تكن موجودة. مقال للمبتدئ يشرح نماذج الانتشار (Diffusion Models) بمثال المثّال والرخام، ثم شرح علمي للضجيج وعكسه، كود diffusers شغّال، أرقام حقيقية للخطوات وزمن التوليد، ومعامل التوجيه، مع مصادر رسمية.

5 دقائق قراءة
Context Window للمبتدئ: ليه الذكاء الاصطناعي بينسى أول كلامك في المحادثة الطويلة
مبتدئ
19 يونيو 2026

Context Window للمبتدئ: ليه الذكاء الاصطناعي بينسى أول كلامك في المحادثة الطويلة

لو بعد محادثة طويلة مع ChatGPT أو Claude لقيت النموذج نسي اسمك اللي قلته في الأول، ده مش عطل. ده حد اسمه Context Window. مقال للمبتدئ بمثال السبورة، شرح علمي لنافذة السياق وظاهرة "الضياع في المنتصف"، كود Python شغّال يعدّ التوكنز بـ tiktoken، أرقام حقيقية لأحجام النوافذ (128K مقابل 200K مقابل مليون)، 3 طرق عملية للتعامل، trade-offs، ومتى متشغلش بالك، مع مصادر رسمية.

6 دقائق قراءة
Temperature و Top-p للمبتدئ: ليه نفس السؤال بيرد عليه الـ AI كل مرة بإجابة مختلفة
مبتدئ16 يونيو 2026

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
مبتدئ15 يونيو 2026

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
مبتدئ11 يونيو 2026

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
مبتدئ10 يونيو 2026

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
مبتدئ10 يونيو 2026

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٪
مبتدئ26 مايو 2026

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

عرض 10 - 18 من 85 مقال

السابق
1
2
3
…10
التالي