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
LoRA: درّب نموذج 7B على كارت شاشة واحد بذاكرة 10 جيجا بدل 80
متوسط6 يوليو 2026

LoRA: درّب نموذج 7B على كارت شاشة واحد بذاكرة 10 جيجا بدل 80

ضبط نموذج 7B كامل يحتاج نحو 80 جيجا ذاكرة GPU. LoRA بيجمّد أوزان النموذج ويدرّب مصفوفتين صغيرتين بس، فيوصّل الذاكرة لأقل من 10 جيجا والمخرج أقل من 20 ميجابايت. مقال للمتوسط بمثال الورقة اللاصقة، شرح علمي، كود PEFT شغّال، أرقام، trade-offs، ومتى متستخدموش، مع مصادر.

5 دقائق قراءة
تقطير المعرفة: درّب نموذجًا صغيرًا يرث ذكاء نموذج كبير
متوسط3 يوليو 2026

تقطير المعرفة: درّب نموذجًا صغيرًا يرث ذكاء نموذج كبير

استضافة نموذج 70B غالية وبطيئة. تقطير المعرفة بينقل ذكاء المعلّم الكبير لنموذج طالب أصغر بكثير عبر soft labels ودرجة الحرارة، فتحافظ على معظم الدقة بجزء بسيط من التكلفة. مقال للمتوسط بمثال المعلّم والطالب، شرح علمي لخسارة KL، كود PyTorch شغّال، أرقام DistilBERT الحقيقية، trade-offs، ومتى لا تستخدمه، مع مصادر.

5 دقائق قراءة
الـ Reranking في RAG: ليه بحثك بيرجّع مستندات غلط وإزاي تصلحه
متوسط
3 يوليو 2026

الـ Reranking في RAG: ليه بحثك بيرجّع مستندات غلط وإزاي تصلحه

بحث المتجهات بيرجّع أول 50 نتيجة بسرعة، بس ترتيبها بيبقى مغلوط فبتوصل للنموذج مستندات مش دقيقة. الحل خطوة تانية اسمها reranking بـ cross-encoder بترفع Recall@5 من 0.61 لـ 0.89. مقال للمتوسط بمثال أمين المكتبة والخبير، شرح علمي للفرق بين bi-encoder و cross-encoder، كود Python شغّال، أرقام مقاسة، تكلفة الزمن، ومتى متستخدموش، مع مصادر.

5 دقائق قراءة
الكاش الدلالي للمتوسط: امنع 60% من نداءات LLM API لأسئلة مكررة بمعنى مختلف
متوسط22 يونيو 2026

الكاش الدلالي للمتوسط: امنع 60% من نداءات LLM API لأسئلة مكررة بمعنى مختلف

لو شات بوتك بيستقبل نفس السؤال بصيغ مختلفة آلاف المرات, انت بتدفع نداء LLM كامل في كل مرة. الكاش الدلالي بيرجّع الإجابة المخزّنة للأسئلة المتشابهة في المعنى مش الحروف, فينزّل التكلفة وزمن الاستجابة. مقال للمتوسط بمثال موظف خدمة العملاء, شرح علمي للتشابه الكوني وكود Python شغّال, أرقام مقاسة, فخ الـ false hit, trade-offs, ومتى متستخدموش, مع مصادر.

5 دقائق قراءة
وكلاء الذكاء الاصطناعي: إزاي حلقة ReAct بتمنع الـ LLM من الهلوسة
متوسط20 يونيو 2026

وكلاء الذكاء الاصطناعي: إزاي حلقة ReAct بتمنع الـ LLM من الهلوسة

الـ LLM لوحده بيخمّن لما تسأله عن بيانات حيّة. وكيل الذكاء الاصطناعي بيحوّله من مُخمِّن لمنفّذ بيفكر، ينده أداة، يقرا النتيجة، ويكرّر لحد ما يخلّص. شرح للمتوسط لحلقة ReAct بمثال موظف الشحن، كود Python شغّال على Claude tool use، أرقام مقاسة (الدقة من 41% لـ 96%)، trade-offs، ومتى الوكيل overhead.

6 دقائق قراءة
Function Calling للمتوسط: ليه شات بوتك بيخترع رقم الطلب بدل ما يجيبه من الـ API
متوسط18 يونيو 2026

Function Calling للمتوسط: ليه شات بوتك بيخترع رقم الطلب بدل ما يجيبه من الـ API

لو شات بوتك بيرد على العميل برقم طلب أو سعر مخترع، المشكلة مش في النموذج — هو ببساطة بيخمّن لأنه معندوش طريقة يجيب البيانات الحقيقية. Function Calling (Tool Use) بيخلّي الـ LLM يطلب تنفيذ دالة عندك بدل ما يهلوس. مقال للمتوسط بمثال الموظف الجديد، تعريف علمي، كود Python شغّال على Claude API، أرقام التزام الـ schema (99.8% مقابل فشل 8–15% بدون enforcement)، 4 trade-offs، ومتى متستخدمهوش، مع مصادر من Anthropic و OpenAI.

5 دقائق قراءة
Prompt Injection: ليه شات بوت شركتك بينفّذ أوامر العميل الخبيث
متوسط14 يونيو 2026

Prompt Injection: ليه شات بوت شركتك بينفّذ أوامر العميل الخبيث

لو ربطت LLM بشات بوت أو إيميل أو RAG، أي نص داخل من برّه ممكن يخطف النموذج وينفّذ أوامر المهاجم. مقال للمتوسط يشرح Prompt Injection (أول خطر في OWASP LLM Top 10 لسنة 2025) بمثال الموظف الجديد، الفرق بين الحقن المباشر وغير المباشر، حادثتي Bing Chat و EchoLeak (CVE-2025-32711)، كود Python يقارن الطريقة الهشّة بالمحصّنة، الدفاعات اللي بتشتغل فعلاً، trade-offs، ومتى متشغّلش بالك.

5 دقائق قراءة
Reranking في RAG للمتوسط: ضاعف دقة الاسترجاع من 47% لـ 89%
متوسط10 يونيو 2026

Reranking في RAG للمتوسط: ضاعف دقة الاسترجاع من 47% لـ 89%

الـ vector search لوحده بيرجّع top-1 غلط في 53% من الحالات. Reranking بـ Cohere Rerank 3.5 بيرفع الدقة لـ 89% بسطر واحد، مع شرح Bi-encoder vs Cross-encoder، كود Python شغّال، وأرقام مقاسة على 1,200 سؤال عربي.

5 دقائق قراءة
Prompt Caching للمتوسط: نزّل فاتورة Claude API بـ 90% بسطر واحد
متوسط26 مايو 2026

Prompt Caching للمتوسط: نزّل فاتورة Claude API بـ 90% بسطر واحد

لو chatbot شركتك بيرجّع system prompt من 12K توكن في كل API call وفاتورة Claude بقت $4,200/شهر، انت بتدفع 90% منهم زيادة. سطر cache_control واحد في الـ payload بينزّل الفاتورة لـ $487 على نفس workload، بدون ما تلمس حرف في الكود التاني. مقال للمتوسط بمثال المدرّس وكتاب القواعد للمبتدئ، شرح علمي من Anthropic Prompt Caching Documentation، كود Python شغّال على anthropic SDK 0.49+ و Claude Sonnet 4.6، أرقام مقاسة من chatbot fintech عربي بـ 50K API call/يوم (توفير 88.4%)، 4 trade-offs خفية في الـ TTL والـ prefix والـ minimum tokens، ومتى Prompt Caching بيكون مضيعة وقت.

6 دقائق قراءة

عرض 10 - 18 من 104 مقال

السابق
1
2
3
…12
التالي