الشبكات العصبية والتعلم العميق
الشبكات العصبية الاصطناعية هي نماذج حاسوبية مستوحاة من بنية ووظيفة الدماغ البشري. تتكون من عقد مترابطة (خلايا عصبية اصطناعية) منظمة في طبقات. التعلم العميق (Deep Learning) هو فرع من الشبكات العصبية يستخدم طبقات متعددة.
بنية الشبكة العصبية
- طبقة الإدخال (Input Layer): تستقبل البيانات الأولية.
- الطبقات المخفية (Hidden Layers): تعالج البيانات عبر أوزان ووظائف تنشيط.
- طبقة الإخراج (Output Layer): تنتج النتيجة النهائية.
كيف تتعلم الشبكة العصبية
- تمرير البيانات عبر الشبكة (Forward Propagation).
- مقارنة النتيجة مع النتيجة المتوقعة وحساب الخطأ.
- تعديل الأوزان بالرجوع إلى الخلف (Backpropagation).
- تكرار العملية حتى يقل الخطأ إلى المستوى المطلوب.
تطبيقات التعلم العميق
- التعرف على الصور والوجوه.
- معالجة اللغة الطبيعية (ترجمة، تحليل نصوص).
- السيارات ذاتية القيادة.
- التشخيص الطبي بالصور.
- أنظمة التوصية (Netflix، YouTube).
تمارين
- اشرح الفرق بين الشبكات العصبية البسيطة والتعلم العميق.
- ما دور وظائف التنشيط (Activation Functions) في الشبكات العصبية؟
- اذكر ثلاثة تحديات تواجه تطبيقات الذكاء الاصطناعي.
للمزيد من الدروس حول الذكاء الاصطناعي، راجع درس الذكاء الاصطناعي: المفاهيم الأساسية ودرس الأمن السيبراني: أساسيات حماية المعلومات.
📍 دروس مشابهة:
- درس الصور الرقمية: أنواعها – إعلام آلي – السنة الثالثة إبتدائي
- معالجة الملفات – القراءة والكتابة – السنة الثانية ثانوي (شعب علمية) – الإعلام الآلي – المنهاج الجزائري
- الإعلام الآلي — المتغيرات — السنة الثانية ثانوي
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.