لغة المستقبل: مفردات الذكاء الاصطناعي وعلوم البيانات
تُقدم هذه القائمة مجموعة شاملة ومتخصصة من المفردات والمصطلحات التقنية المستخدمة في مجال الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence - AI)، وما يتفرع منه من تخصصات دقيقة. تغطي هذه المصطلحات نطاقًا واسعًا من المواضيع الأساسية والتقنيات المتقدمة، بما في ذلك:
التعلم الآلي (Machine Learning): تشمل أنواع التعلم المختلفة مثل التعلم العميق (Deep Learning)، التعلم بالإشراف (Supervised Learning)، التعلم غير الخاضع للإشراف (Unsupervised Learning)، التعلم المعزز (Reinforcement Learning)، والتعلم العدائي (Adversarial Learning)، بالإضافة إلى مفاهيم مثل النماذج المدربة مسبقًا والتحويلية.
علوم البيانات (Data Science): تتضمن مصطلحات متعلقة بإدارة البيانات الضخمة (Big Data) ومفاهيمها مثل بحيرات ومستودعات البيانات (Data Lakes/Warehouses)، تنقيب البيانات (Data Mining)، ومعالجة البيانات (Data Wrangling).
نماذج الذكاء الاصطناعي المتقدمة: كالنماذج اللغوية الكبيرة (Large Language Models - LLMs) والنماذج التوليدية (Generative Models).
تطبيقات الذكاء الاصطناعي العملية: مثل روبوتات الدردشة (Chatbots)، توليد النصوص والصور والصوت آليًا، وتحويل الكلام إلى نص (Speech-to-Text) والعكس (Text-to-Speech).
البنية التحتية والمكونات الأساسية: كالعصبونات الاصطناعية (Artificial Neurons)، الشبكات العصبونية (Neural Networks)، الحوسبة المكثفة (Intensive Computing)، ومراكز البيانات (Data Centers).
مفاهيم تقنية عامة: مثل الذكاء الاصطناعي المدمج (Embedded AI) والحوسبة التطورية (Edge Computing).