العنوان فهم التعلم العميق الأسس النظرية والتطبيقات العملية

التعلم العميق، وهو فرع من فروع الذكاء الصناعي، يعتمد على الشبكات العصبية الاصطناعية التي تستطيع القيام بمهام المعالجة الحساسة للتفاصيل. هذه التقنية قد حققت تقدماً كبيراً في السنوات الأخيرة وأصبحت جزءاً أساسياً في العديد من التطبيقات اليومية مثل الرؤية الحاسوبية، الصوتيات الطبيعية، والترجمة الآلية. في جوهره، يتضمن التعلم العميق استخدام طبقات متعددة من الوظائف غير الخطية لتحويل البيانات الخام إلى تمثيل أكثر تعقيداً يمكن استخدامه لتوقع أو تصنيف أو توليد بيانات جديدة. هذا النوع من التصميم يسمح للمعلومات بأن تمر عبر عملية تعلم ذاتيا، حيث تقوم الخوارزميات بتحديث الوزن الخاص بها بناءً على الأخطاء المرتكبة أثناء التدريب. الأساسيات النظرية لشبكات العصبونات الاصطناعية هي العمود الفقري للتكنولوجيا، وتتكون عادةً من ثلاثة أنواع رئيسية من الطبقات: الطبقة الإدخالية، الطبقة المخفية، والطبقة الإخراجية. كل عقدة في شبكة العصبونات تسمى العصبون وهي تحتوي على وزن خاص بها يتم تحديثه خلال عملية التدريب. تدريب الشبكات العصبونية يستخدم تقنيات مختلفة مثل الانتشار الخلفي، وهو طريقة حساب معدل الخطأ بالنسبة لكل وزن في الشبكة ثم تعديل تلك الأوزان وفقا لذلك. أما الانتشار الخلفي فهو خوارزمية تسعى لتخفيض وظيفة فقدان باستخدام خطوة عشوائية صغيرة نحو اتجاه الانحدار السلبي المتغير. التطبيقات العملية تشمل رؤية الكمبيوتر حيث تُستخدم نماذج التعلم العميق بشكل