الإعلام الآلي — الذكاء الاصطناعي: الشبكات العصبية والتعلم العميق — الثالثة ثانوي (شعب علمية) — بكالوريا — المنهاج الجزائري

الذكاء الاصطناعي: الشبكات العصبية والتعلم العميق

الشبكات العصبية الاصطناعية (Artificial Neural Networks) هي نماذج حاسوبية مستوحاة من الدماغ البشري. التعلم العميق (Deep Learning) يستخدم شبكات عصبية متعددة الطبقات لحل مشاكل معقدة.

الخلية العصبية الاصطناعية (Perceptron)

الخلية العصبية تستقبل مدخلات (Inputs) وتطبق عليها أوزاناً (Weights) وتضيف انحيازاً (Bias)، ثم تمرر النتيجة عبر دالة تنشيط (Activation Function).
y = activation(Σ(w_i × x_i) + b)

طبقات الشبكة العصبية

طبقة الإدخال (Input Layer): تستقبل البيانات (صور، نصوص، أرقام).
الطبقات المخفية (Hidden Layers): تعالج البيانات وتستخرج الأنماط.
طبقة الإخراج (Output Layer): تنتج النتيجة النهائية.
كلما زاد عدد الطبقات المخفية، أصبحت الشبكة أعمق (Deep Learning).

التدريب (Training)

عملية تدريب الشبكة العصبية:
1. تغذية الشبكة ببيانات التدريب
2. حساب الخطأ (Loss Function) بين المخرجات المتوقعة والحقيقية
3. تحديث الأوزان باستخدام خوارزمية الانتشار العكسي (Backpropagation)
4. تكرار العملية حتى يقل الخطأ

تطبيقات التعلم العميق

– التعرف على الصور والوجوه
– معالجة اللغة الطبيعية (ChatGPT, Gemini)
– السيارات ذاتية القيادة
– التشخيص الطبي (تحليل الأشعة)
– الترجمة الآلية

تمارين

1. اشرح الفرق بين الذكاء الاصطناعي التقليدي والتعلم العميق.
2. ما دور دالة التنشيط في الخلية العصبية؟ اذكر أمثلة على دوال التنشيط (ReLU, Sigmoid, Tanh).
3. كيف تتعلم الشبكة العصبية من البيانات؟ اشرح خوارزمية الانتشار العكسي.
4. ما الفرق بين التعلم الخاضع للإشراف (Supervised) وغير الخاضع للإشراف (Unsupervised)؟
5. لماذا تحتاج الشبكات العميقة إلى كميات كبيرة من البيانات والطاقة الحاسوبية؟

للاستزادة، راجع درس الذكاء الاصطناعي: مفاهيم أساسية وتطبيقات ودرس أمن المعلومات.

📍 دروس مشابهة:

• درس التربية الإسلامية: تفسير سورة يس – دروس وعبر – 3ثانوي – بكالوريا
• موضوع امتحان بكالوريا 2026 في اللغة الفرنسية مع الحل – شعبة تقني رياضي
• العلوم الفيزيائية — القوى: مفهومها وتمثيلها — الثانية متوسط — المنهاج الجزائري