chore(i18n): sync translations with latest source changes

translations/ar/.co-op-translator.json

@@ -30,8 +30,8 @@
     "language_code": "ar"
   },
   "04-PracticalSamples/README.md": {
-    "original_hash": "74feb28119174fe20953a65156dcb75e",
-    "translation_date": "2026-04-06T17:28:43+00:00",
+    "original_hash": "cc013e66cd29a54535f2de3ac46b2540",
+    "translation_date": "2026-04-15T07:49:21+00:00",
     "source_file": "04-PracticalSamples/README.md",
     "language_code": "ar"
   },
@@ -42,8 +42,8 @@
     "language_code": "ar"
   },
   "04-PracticalSamples/foundrylocal/README.md": {
-    "original_hash": "f787307400de59adc25a1404466a35f3",
-    "translation_date": "2025-11-04T07:13:50+00:00",
+    "original_hash": "62c4437338c8370900c3691a0ad79349",
+    "translation_date": "2026-04-15T07:50:21+00:00",
     "source_file": "04-PracticalSamples/foundrylocal/README.md",
     "language_code": "ar"
   },

translations/ar/04-PracticalSamples/README.md

@@ -4,53 +4,53 @@
 
 > **نظرة عامة على الفيديو:** [شاهد "التطبيقات العملية والمشاريع" على يوتيوب](https://www.youtube.com/watch?v=01vJsYei3H0).
 
-## ما الذي ستتعلمه
-في هذا القسم سنقوم بعرض ثلاث تطبيقات عملية تعرض أنماط تطوير الذكاء الاصطناعي التوليدي باستخدام جافا:
+## ما ستتعلمه
+في هذا القسم سنعرض ثلاثة تطبيقات عملية تعرض أنماط تطوير الذكاء الاصطناعي التوليدي باستخدام جافا:
 - إنشاء مولد قصص حيوانات أليفة متعدد الوسائط يجمع بين الذكاء الاصطناعي على جانب العميل والخادم
 - تنفيذ تكامل نموذج الذكاء الاصطناعي المحلي مع عرض Foundry Local Spring Boot
-- تطوير خدمة بروتوكول سياق النموذج (MCP) مع مثال الآلة الحاسبة
+- تطوير خدمة بروتوكول سياق النموذج (MCP) باستخدام مثال الآلة الحاسبة
 
-## فهرس المحتويات
+## جدول المحتويات
 
-- [المقدمة](#المقدمة)
+- [مقدمة](#مقدمة)
   - [عرض Foundry Local Spring Boot](#عرض-foundry-local-spring-boot)
   - [مولد قصص الحيوانات الأليفة](#مولد-قصص-الحيوانات-الأليفة)
-  - [خدمة آلة حاسبة MCP (عرض MCP مناسب للمبتدئين)](#خدمة-آلة-حاسبة-mcp-عرض-mcp-مناسب-للمبتدئين)
+  - [خدمة MCP للآلة الحاسبة (عرض MCP بسيط للمبتدئين)](#خدمة-mcp-للآلة-الحاسبة-عرض-mcp-بسيط-للمبتدئين)
 - [تقدم التعلم](#تقدم-التعلم)
-- [الملخص](#الملخص)
+- [ملخص](#ملخص)
 - [الخطوات التالية](#الخطوات-التالية)
 
-## المقدمة
+## مقدمة
 
-يعرض هذا الفصل **مشاريع نموذجية** توضح أنماط تطوير الذكاء الاصطناعي التوليدي باستخدام جافا. كل مشروع يعمل بشكل كامل ويعرض تقنيات الذكاء الاصطناعي المحددة، وأنماط التصميم، وأفضل الممارسات التي يمكنك تكييفها لتطبيقاتك الخاصة.
+يستعرض هذا الفصل **مشاريع نموذجية** توضح أنماط تطوير الذكاء الاصطناعي التوليدي باستخدام جافا. كل مشروع يعمل بشكل كامل ويعرض تقنيات الذكاء الاصطناعي المحددة وأنماط التصميم وأفضل الممارسات التي يمكنك تكييفها لتطبيقاتك الخاصة.
 
 ### عرض Foundry Local Spring Boot
 
-يعرض **[عرض Foundry Local Spring Boot](foundrylocal/README.md)** كيفية التكامل مع نماذج الذكاء الاصطناعي المحلية باستخدام **OpenAI Java SDK**. يوضح كيفية الاتصال بنموذج **Phi-3.5-mini** الذي يعمل على Foundry Local، مما يتيح لك تشغيل تطبيقات الذكاء الاصطناعي دون الاعتماد على خدمات السحابة.
+يعرض **[عرض Foundry Local Spring Boot](foundrylocal/README.md)** كيفية التكامل مع نماذج الذكاء الاصطناعي المحلية باستخدام **OpenAI Java SDK**. يعرض الاتصال بالنماذج التي تعمل على Foundry Local (مثل **Phi-4-mini**)، مع الكشف التلقائي عن النموذج، مما يتيح لك تشغيل تطبيقات الذكاء الاصطناعي بدون الاعتماد على خدمات السحابة.
 
 ### مولد قصص الحيوانات الأليفة
 
-تطبيق الويب **[مولد قصص الحيوانات الأليفة](petstory/README.md)** هو تطبيق مثير يعتمد على Spring Boot يوضح **معالجة الذكاء الاصطناعي متعددة الوسائط** لتوليد قصص إبداعية عن الحيوانات الأليفة. يجمع بين قدرات الذكاء الاصطناعي على جانب العميل والخادم باستخدام transformer.js لتفاعلات الذكاء الاصطناعي في المتصفح وOpenAI SDK للمعالجة على جانب الخادم.
+يعد **[مولد قصص الحيوانات الأليفة](petstory/README.md)** تطبيق ويب Spring Boot جذاب يوضح **المعالجة متعددة الوسائط للذكاء الاصطناعي** لإنشاء قصص مبتكرة عن الحيوانات الأليفة. يجمع بين قدرات الذكاء الاصطناعي على جانب العميل والجهاز الخادم باستخدام transformer.js للتفاعل مع الذكاء الاصطناعي من المتصفح وOpenAI SDK للمعالجة على جانب الخادم.
 
-### خدمة آلة حاسبة MCP (عرض MCP مناسب للمبتدئين)
+### خدمة MCP للآلة الحاسبة (عرض MCP بسيط للمبتدئين)
 
-تعد **[خدمة آلة حاسبة MCP](calculator/README.md)** عرضًا بسيطًا لـ **بروتوكول سياق النموذج (MCP)** باستخدام Spring AI. توفر مقدمة مناسبة للمبتدئين لمفاهيم MCP، موضحة كيفية إنشاء خادم MCP أساسي يتفاعل مع عملاء MCP.
+تُعد **[خدمة MCP للآلة الحاسبة](calculator/README.md)** عرضًا بسيطًا لـ **بروتوكول سياق النموذج (MCP)** باستخدام Spring AI. توفر مقدمة مناسبة للمبتدئين في مفاهيم MCP، موضحة كيفية إنشاء خادم MCP أساسي يتفاعل مع عملاء MCP.
 
 ## تقدم التعلم
 
 تم تصميم هذه المشاريع للبناء على المفاهيم من الفصول السابقة:
 
 1. **ابدأ ببساطة**: ابدأ بعرض Foundry Local Spring Boot لفهم التكامل الأساسي للذكاء الاصطناعي مع النماذج المحلية
-2. **أضف التفاعلية**: تقدم إلى مولد قصص الحيوانات الأليفة للذكاء الاصطناعي متعدد الوسائط والتفاعلات القائمة على الويب
-3. **تعلم أساسيات MCP**: جرب خدمة آلة حاسبة MCP لفهم أساسيات بروتوكول سياق النموذج
+2. **أضف التفاعل**: تقدم إلى مولد قصص الحيوانات الأليفة لتجارب الذكاء الاصطناعي متعددة الوسائط والتفاعلات القائمة على الويب
+3. **تعلم أساسيات MCP**: جرب خدمة MCP للآلة الحاسبة لفهم أساسيات بروتوكول سياق النموذج
 
-## الملخص
+## ملخص
 
 عمل رائع! لقد استكشفت الآن بعض التطبيقات الحقيقية:
 
 - تجارب الذكاء الاصطناعي متعددة الوسائط التي تعمل في المتصفح وعلى الخادم
-- تكامل نموذج الذكاء الاصطناعي المحلي باستخدام أطر عمل جافا الحديثة وSDKs
-- أول خدمة بروتوكول سياق النموذج لتشاهد كيف تتكامل الأدوات مع الذكاء الاصطناعي
+- تكامل نماذج الذكاء الاصطناعي المحلية باستخدام أطر عمل وأدوات جافا الحديثة
+- خدمتك الأولى لبروتوكول سياق النموذج لرؤية كيفية تكامل الأدوات مع الذكاء الاصطناعي
 
 ## الخطوات التالية
 
@@ -60,5 +60,5 @@
 
 <!-- CO-OP TRANSLATOR DISCLAIMER START -->
 **تنويه**:
-تمت ترجمة هذا المستند باستخدام خدمة الترجمة بالذكاء الاصطناعي [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). بينما نسعى للدقة، يرجى العلم أن الترجمات الآلية قد تحتوي على أخطاء أو عدم دقة. يجب اعتبار المستند الأصلي بلغته الأصلية المصدر المعتمد. بالنسبة للمعلومات الحساسة، يُنصح بالترجمة البشرية المهنية. نحن غير مسؤولين عن أي سوء فهم أو تفسير ناتج عن استخدام هذه الترجمة.
+تمت ترجمة هذا المستند باستخدام خدمة الترجمة الآلية [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). بينما نسعى لتحقيق الدقة، يرجى العلم أن الترجمات الآلية قد تحتوي على أخطاء أو عدم دقة. يجب اعتبار المستند الأصلي بلغته الأصلية المصدر الموثوق. للحصول على معلومات حرجة، يُنصح بالترجمة المهنية من قبل البشر. نحن غير مسؤولين عن أي سوء فهم أو تفسير خاطئ ناتج عن استخدام هذه الترجمة.
 <!-- CO-OP TRANSLATOR DISCLAIMER END -->