Mohammed Lubbad 🍉 's Linkedin Analytics

السبق الصحفي محتاج صحفي ذكي بيعرف كيف يقتنصه صح احفظ هذا الملف عندك لأن أكيد راح تحتاجه.. عزيزي الصحفي، محرر الأخبار، منتج المحتوى الإخباري.. هان رح تلاقي أدوات عملية مدعومة بالذكاء الاصطناعي، بتخلي شغلك أسرع، وأسهل، ومواكب للحدث. أدوات بتساعدك على: ✅ تحليل الأخبار العاجلة لحظة بلحظة ✅ التحقق من الصور والفيديوهات خلال ثوانِ ✅ توليد نصوص أولية لتقاريرك بتنسيقات مختلفة ✅ ترشيح المصادر والمعلومات الموثوقة من بحر الإنترنت ✅ وأهم.. منحك وقت لتفكر وتبدع، بدل الركض خلف المعلومة تعرّف على الأدوات ولاتنس تشاركها لتعم الفائدة 🔁 ملاحظة: نزّل الملف على جهازك واضغط على اسم الأداة للوصول المباشرة إليها. #الذكاء_الاصطناعي #صحافة

كيف تبني نموذج لغوي بـ 6 خطوات فقط؟ إذا كنت مهتماً بنماذج اللغات الكبيرة (LLMs) فهذا المنشور لك. إليك ملخص لأكثر من 1000 صفحة حول كيفية بناء وتدريب وتقييم هذه النماذج بطريقة واضحة ومباشرة. لتصنع تطبيقات متعددة من كتابة المحتوى، إلى إنشاء التعليمات البرمجية وغيرها. أي خطوة من هذه الخطوات تثير فضولك أكثر لنتوسع بها لاحقاً؟ اكتبها في التعليقات 💬 واحتفظ بالمنشور لسهولة العودة إليه.

أفضل 10 تطبيقات موبايل مدعومة بالـ AI ✨ سواءً كنت طالب أو موظف، ومهما كان مجال عملك أو دراستك.. ف هالتطبيقات راح ترفع إنتاجيتك وممكن توفر لك أكتر من 100 ساعة شهرياً 1️⃣ ChatGPT: ما زال على رأس القائمة طبعاً، ويُعتبر اليوم المساعد الشخصي للجميع ويستخدم للإجابة على الأسئلة والاستشارات، كتابة المحتوى، والتلخيص، وكتابة الأكواد، والترجمة.. يعني لا غنى عنه في كل مجال تقريباً. 2️⃣ Gemini من (Google): بشكل عام يؤدي نفس مهام ChatGPT، بالإضافة لكونه يقدم معلومات حديثة مع ميزة الربط المباشر بخدمات Google، ويعود الأمر لك تختار الأنسب بينهم.. بالنسبة لي أفضل (ChatGPT Plus) حتى الآن 3️⃣ Grammarly: أفضل تطبيق لتصحيح اللغة. ولكنه اليوم أكثر من مجرد مدقق إملائي، حيث يساعدك على تحسين صياغة الرسائل والإيميلات والنصوص بطريقة واضحة ومؤثرة، وخالية من الأخطاء. 4️⃣ Notion: لو يومك يمر بشكل عشوائي فـ نوشن هو الحل، عبارة عن منظّم متكامل للمهام والمشاريع والملاحظات، والذكاء الاصطناعي فيه يساعدك في التلخيص والبحث والإجابة على استفساراتك مباشرة. 5️⃣ Mem AI (لا يدعم آندرويد حاليا): عبارة عن تطبيق لتدوين الملاحظات ولكن ممكن تعتبره ذاكرتك الثانية، حيث ينظم ملاحظاتك وأفكارك ويساعدك على استرجاع الملومات إيجاد الروابط بينها بسرعة وسهولة. 6️⃣ Perplexity: محرك بحث مدعوم بالذكاء الاصطناعي، يعطيك إجابات دقيقة مع مصادر موثوقة خلال ثوانٍ ومفيد جداً للطلاب والباحثين. 7️⃣ Recall: أداة تلخيص احترافية تستخدم الذكاء الاصطناعي لتلخيص كل أنواع المحتوى الرقمي (مقالات، أخبار، مقاطع يوتيوب، ملفات PDF)، مع ميزات مثل التنظيم التلقائي، التكرار المتباعد، والرسوم البيانية المعرفية، ما يسهل استرجاع المعلومات وتذكرها. 8️⃣ Feedly: لو ما عندك وقت تضيعه بتصفح الأخبار والمقالات فأنت بحاجة تطبيق يجمع الأخبار والمقالات المهمة بالنسبة لك من أهم المصادر، ومدعوم بذكاء اصطناعي يساعد في تتبع المواضيع والتريندات. 9️⃣ Otter.ai: مساعد اجتماعات ذكي، يقوم بتسجيل وتفريغ المحادثات والاجتماعات بدقة، ويوفر ميزات مثل التعرف على المتحدثين، تحرير النصوص، ومزامنة مع تطبيقات التقويم. 🔟 iScanner: تطبيق ماسح ضوئي لتصوير المستندات بدقة وتحويلها إلى ملفات رقمية مثل PDF، ويوفر ميزات مثل التعرف التلقائي على الحواف، تحسين الصور، والتكامل مع خدمات التخزين السحابي. شارك القائمة مع الأصدقاء وساهم بنشر الفائدة ☘ #الذكاء_الاصطناعي #التحول_الرقمي #تحليل البيانات #الإنتاجية #AI #ProductivityHacks #Digital_Transformation #Data_Analysis

نهاية الاحتكار.. صوت حقيقي من الذكاء الاصطناعي متاح للجميع الآن أعلنت شركة Sesame عن إتاحة نموذجها الصوتي CSM-1B كمصدر مفتوح بالكامل. وهو ذات النموذج المستخدم في المساعد الصوتي الشهير Maya اللي انتشر مؤخراً بشكل كبير. الآن صار بإمكانك تولّد صوت احترافي، من غير دفع اشتراكات، ولا تعقيدات الأذونات وشروط الاستخدام. مميزات النموذج: • مليار مُعلمة (parameter) • صوت شبه حقيقي بشكل مدهش • يقبل النصوص أو الصوت كمدخلات • رخصة استخدام مفتوحة Apache 2.0 • مبني على تقنيات SoundStream وEncodec يعني فعلياً، صار عندك نفس الأدوات اللي كانت حكر على الشركات الكبيرة.. والباب مفتوح للتطوير أمام أي شخص عنده فكرة إبداعية. كيف ممكن تستخدمه؟ بالتعليق الصوتي، قراءة الكتب الصوتية، إنتاج بودكاست بجودة عالية، أو إنتاج مواد تفاعلية صوتية.. كل هذا بدون تكلفة. طبعاً بالمقابل هذه الميزات المفتوحة ممكن تحمل بعض المخاطر مثل إمكانية استخدام الأداة لتقليد أصوات أشخاص حقيقيين (تزييف عميق). هل أنت شايف الموضوع فرصة؟ وكيف ممكن تستفيد منها؟ بيسعدني معرفة رأيك 👇 لا تنس تشارك المنشور 🔁 وخلي غيرك يعرف عن هاي النقلة الكبيرة بمجال أصوات الذكاء الاصطناعي. 📌 رابط تجربة الأداة في التعليقات مصدر الفيديو: Brendan Jowett #أدوات_مجانية #الذكاء_الاصطناعي #الصوت_الاصطناعي

المقاطعة مش بس منتجات غذائية.. مقاطعة المنتجات الداعمة للا.حـ.تـ.لال أصبحت واجب شرعي وديني وأخلاقي كلنا شفنا الموقف المشرف للمهندسة ابتهال أبو سعد ويللي نادت بأعلى صوت لإيقاف دعم مايكروسوفت للإبا.د.ة في غــ.ز.ة. وفضحت الشركة يلي هي كانت شغالة فيها وأكدت المعلومات متداولة مسبقاً عن الشركة ونشاطها الداعم للكيان. وصار معروف لدى الجميع أنه بهي الحركة هي ضحّت بمكانها في مايكروسوفت، وآثرت نصرة القضية يلي صارت متل البوصلة لأصحاب الضمائر الحيّة. كتير شركات تقنية بتدعم الاحتـ.ـلال وواجبنا نوقف عن استخدام هي الأداوت قدر الإمكان، وهذا أضعف الإيمان. هاي الشركات بتقدم دعمها للكيان بشكل مباشر وغير مباشر عن طريق: - استثمارات مباشرة - شراكات تقنية وأمنية - دعم علني لمؤسسات عسكرية لهيك لازم ننتبه للأدوات التقنية يلي بنستخدمها مليح. بهذا الدليل جمعت لك أدوات تقنية بديلة للأداوت والبرامج يللي أنتجتها شركات داعمة للإحـ..تلال كل الأدوات البديلة اللي بتشوفها بهالكاروسيل مأخوذة ومبنية على معلومات موثقة في موقع We Stand With P@lestine (WSWP) يلي صنفنا فيه المنتجات والشركات الداعمة للكيان وبنحاول نقدم فيه بدائل لكل أداة. رابط الموقع موجود بالتعليقات. شارك هذا المحتوى 🔁 وساعد غيرك يعتمد اختيارات رقمية واعية. #بدائل_رقمية #TechForGood

بماذا يختلف متخصصي علم البيانات والذكاء الاصطناعي عن بعضهم؟ وما المهارات التي عليك إتقانها لتكون أحد هؤلاء؟ 👇 1. مهندس البيانات (Data Engineer) 🛠️ هو المسؤول عن البنية التحتية للبيانات، عبر بناء وصيانة الأنظمة التي تجمع وتخزن وتعالج البيانات الضخمة، ويضمن أن تكون البيانات متاحة ونظيفة وموثوقة لجميع فرق البيانات الأخرى. 2. مهندس تعلم الآلة (ML Engineer) 🧠 يتمحور عمله حول بناء ونشر وصيانة نماذج تعلم الآلة، ويربط بين البحث والتطبيق العملي، حيث يحول النماذج التجريبية إلى حلول للمشاكل المعقدة. 3. عالم البيانات (Data Scientist) 🔬 يستخدم مهارات الإحصاء والبرمجة وتعلم الآلة لتحليل مجموعات البيانات المعقدة وتقديم المقترحات وبناء نماذج تنبؤية أو توصية. 4. محلل البيانات (Data Analyst) 📈 مسؤول عن جمع وتنظيف وتفسير البيانات لتحديد الاتجاهات وتقديم رؤى عملية تدعم عملية اتخاذ القرار في البيزنس. ولكل تخصص مهارات خاصة مطلوبة في سوق العمل، وضحها Kevin Rosamont Prombo في الرسم البياني المرفق. فيما يلي تفصيل كل منها: 1. عمليات تعلم الآلة (ML Ops) إدارة كاملة لدورة حياة نماذج تعلم الآلة: من تتبع التجارب، وإدارة الإصدارات، إلى نشر النماذج ومراقبتها وتحديثها باستمرار لضمان عملها بكفاءة. 2. النشر (Deployment) نقل النموذج من بيئة التطوير إلى الإنتاج ليبدأ في تقديم القيمة الفعلية مع التأكد من الأداء والسرعة والاعتمادية. 3. خطوط أنابيب البيانات (Data Pipelines) سلسلة من الخطوات التي تنقل البيانات من المصدر إلى التحليل أو النمذجة: جمع ↞ تنظيف ↞ تحويل ↞ تخزين. وهي ضرورية لأتمتة التحليلات وتقليل الأخطاء. 4. قواعد البيانات (Databases) القدرة على التعامل مع البيانات المخزنة بأنظمة علائقية (مثل MySQL) أو غير علائقية (مثل MongoDB). 5. تصور البيانات (Data Visualization) تحويل البيانات إلى رسوم بيانية ومخططات لفهم الأنماط واتخاذ القرارات.  باستخدام أدوات مثل Power BI، Tableau، أو مكتبات مثل Matplotlib. 6. سرد القصص (Storytelling) ربط التحليلات بسياق أعمال حقيقي وصياغتها في قصة مقنعة تساعد أصحاب القرار على الفهم والتصرف بناءً عليها. 7. إعداد التقارير (Reporting) بناء تقارير دورية أو مخصصة توضح أداء الأعمال أو نتائج التحليلات.  ويمكن أن تكون عبر Excel، Power BI، أو أدوات تقارير تفاعلية. 8. رؤى الأعمال (Business Insights) تحليل البيانات للوصول إلى نتائج تخدم قرارات حقيقية: تحسين المبيعات، تقليل التكاليف، فهم سلوك العملاء، وغيرها. 9. التجريب (Experimentation) تصميم تجارب A/B واختبارات أخرى لتقييم تأثير التغييرات وتحسينات المنتجات أو الحملات التسويقية. 10. الإحصائيات (Statistics) فهم المفاهيم الإحصائية الأساسية (التوزيعات، المتوسطات، الانحدار، اختبار الفرضيات) ضروري لتفسير البيانات بطريقة صحيحة. 11. نمذجة تعلم الآلة (ML Modeling) اختيار الخوارزميات المناسبة، تدريب النماذج، ضبط المعاملات، وتقييم الأداء.  من الأدوات الشهيرة: Scikit-learn، XGBoost، TensorFlow. لو كان لديك استفسار اتركه في تعليق وشارك المحتوى المفيد ☘ #الذكاء_الاصطناعي #التحول_الرقمي #تحليل_البيانات #DataScience #ML #Analytics #AI #DataEngineering #MachineLearning