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.
الشبكات العصبية والتعلم العميق: مفاهيم متقدمة في الذكاء الاصطناعي
التعلم العميق Deep Learning هو فرع من فروع التعلم الالي يعتمد على الشبكات العصبونية متعددة الطبقات. احدث ثورة في مجالات مثل الرؤية الحاسوبية ومعالجة اللغة الطبيعية.
الشبكات العصبونية العميقة
تتكون من طبقة ادخال وطبقات مخفية متعددة وطبقة اخراج. كلما زادت الطبقات المخفية، زاد عمق الشبكة وقدرتها على تعلم انماط معقدة.
الشبكات العصبونية الالتفافية CNN
متخصصة في معالجة الصور. تستخدم عملية الالتفاف convolution لاستخراج الميزات من الصور. تطبيقات: التعرف على الوجوه، تشخيص الصور الطبية.
الشبكات العصبونية المتكررة RNN
مناسبة للبيانات المتسلسلة مثل النصوص والصوت. تحتوي على ذاكرة داخلية تخزن معلومات من الخطوات السابقة.
تطبيقات التعلم العميق
السيارات ذاتية القيادة، الترجمة الالية، المساعدات الصوتية مثل Siri و Alexa، توليد الصور والنصوص.
تمارين
التمرين 1: قارن بين الشبكات العصبونية الالتفافية CNN والمتكررة RNN من حيث مجال الاستخدام.
التمرين 2: اذكر ثلاثة تطبيقات للتعلم العميق في الحياة اليومية.
للمزيد من الدروس، راجع درس الذكاء الاصطناعي: الشبكات العصبونية ودرس الذكاء الاصطناعي: التعلم الالي.