الشبكات العصبونية الاصطناعية
مفهوم الشبكة العصبونية:
الشبكة العصبونية الاصطناعية هي نموذج حاسوبي مستوحى من الدماغ البشري، يتكون من طبقات من العقد (الخلايا العصبونية) المتصلة.
مكونات الخلية العصبونية الاصطناعية:
- المدخلات (Inputs): البيانات التي تدخل إلى الخلية.
- الأوزان (Weights): أهمية كل مدخل.
- المجمع (Sum): جمع المدخلات المضروبة في الأوزان.
- دالة التنشيط (Activation Function): تحدد إذا كانت الخلية “تشتعل” أم لا.
- المخرجات (Outputs): نتيجة المعالجة.
طبقات الشبكة:
- طبقة الإدخال (Input Layer): تستقبل البيانات.
- الطبقات المخفية (Hidden Layers): تعالج البيانات.
- طبقة الإخراج (Output Layer): تنتج النتيجة.
التعلم العميق (Deep Learning):
شبكات عصبونية بطبقات مخفية كثيرة، تستخدم في: التعرف على الصور، الترجمة، السيارات ذاتية القيادة.
تمارين:
- اشرح مكونات الخلية العصبونية الاصطناعية.
- ما الفرق بين التعلم الآلي والتعلم العميق؟
- اذكر ثلاثة تطبيقات للشبكات العصبونية.
للمزيد: التعلم الآلي والشبكات العصبونية والتعلم العميق.
مدونة التربية و التعليم في الجزائر – دروس، فروض، نتائج امتحانات مدونة التربية والتعليم في الجزائر | تحضير الدروس، فروض واختبارات، نتائج البكالوريا وBEM، مسابقات التوظيف، والتوجيه المدرسي للطلاب وأولياء الأمور.