مقدمة<br /><br />الشبكات العصبية الاصطناعية (Artificial Neural Networks) هي أحد فروع الذكاء الاصطناعي التي تحاكي عمل الدماغ البشري. صُممت هذه الشبكات لمحاكاة الطريقة التي يعالج بها الدماغ البشري المعلومات، وهي تتألف من وحدات معالجة بسيطة تُسمى الخلايا العصبية (Neurons)، المرتبطة ببعضها البعض في شبكات معقدة. تُستخدم الشبكات العصبية في مجموعة واسعة من التطبيقات، بما في ذلك التعرف على الأنماط، التصنيف، الترجمة الآلية، وتعلم الآلة.<br /><br /><br />---<br /><br />مكونات الشبكة العصبية<br /><br />1. الخلية العصبية الاصطناعية (Artificial Neuron): الخلية العصبية هي الوحدة الأساسية في الشبكة العصبية. كل خلية تستقبل إشارات (مدخلات)، وتقوم بمعالجتها باستخدام دالة تنشيط (Activation Function)، ثم ترسل الإشارة إلى الخلايا العصبية الأخرى.<br /><br />المدخلات (Inputs): تمثل المتغيرات التي تدخل إلى الخلية العصبية.<br /><br />الأوزان (Weights): تعين أهمية كل مدخل للخلية العصبية.<br /><br />دالة التنشيط (Activation Function): تتحكم في مخرجات الخلية العصبية بناءً على المدخلات.<br /><br /><br /><br />2. الطبقات (Layers):<br /><br />الطبقة المدخلة (Input Layer): تحتوي على الخلايا العصبية التي تستقبل البيانات الأولية.<br /><br />الطبقة المخفية (Hidden Layer): تقوم بعمليات المعالجة المعقدة، ويمكن أن تتكون من عدة طبقات.<br /><br />الطبقة المخرجة (Output Layer): توفر النتيجة النهائية للنظام.<br /><br /><br /><br /><br /><br />---<br /><br />أنواع الشبكات العصبية<br /><br />1. الشبكات العصبية التلقائية (Feedforward Neural Networks): هي أبسط نوع من الشبكات العصبية، حيث تنتقل البيانات في اتجاه واحد فقط، من الطبقة المدخلة إلى الطبقة المخرجة دون أي حلقات.<br /><br /><br />2. الشبكات العصبية العودية (Recurrent Neural Networks - RNNs): تمتاز بإمكانية الاحتفاظ بمعلومات من بيانات سابقة، ما يجعلها مناسبة لتحليل البيانات المتسلسلة مثل النصوص والكلام.<br /><br /><br />3. الشبكات العصبية الالتفافية (Convolutional Neural Networks - CNNs): تستخدم بشكل واسع في معالجة الصور والفيديوهات، حيث تتعامل مع البيانات المكانية بشكل فعال.<br /><br /><br /><br /><br />---<br /><br />كيفية عمل الشبكة العصبية<br /><br />عند إدخال البيانات إلى الشبكة العصبية، يتم تمريرها من خلال الخلايا العصبية في الطبقة المدخلة، ثم تنتقل إلى الطبقات المخفية حيث تجري العمليات الحسابية المعقدة باستخدام الأوزان المخصصة لكل مدخل. في نهاية المطاف، تصل البيانات إلى الطبقة المخرجة التي تُظهر النتيجة أو التصنيف.<br /><br />عملية التعلم تتم من خلال تعديل الأوزان بناءً على الأخطاء في المخرجات. يتم حساب الأخطاء باستخدام دالة خسارة (Loss Function)، ثم يتم استخدام تقنية تُعرف باسم الانتشار الخلفي (Backpropagation) لتحديث الأوزان.<br /><br /><br />---<br /><br />استخدامات الشبكات العصبية<br /><br />1. التعرف على الصور: يتم استخدام الشبكات العصبية الالتفافية (CNNs) في تطبيقات مثل التصوير الطبي وتحليل الصور.<br /><br /><br />2. التعرف على الصوت والنص: يتم استخدام الشبكات العصبية العودية (RNNs) في تحليل الكلام والترجمة الآلية والتعرف على النصوص.<br /><br /><br />3. التنبؤ بالبيانات: الشبكات العصبية قادرة على التنبؤ بالأسواق المالية، وتحديد الاتجاهات المستقبلية من خلال تحليل البيانات الكبيرة.<br /><br /><br /><br /><br />---<br /><br />الصور التوضيحية<br /><br />سأقوم الآن بتوليد بعض الصور التوضيحية لمكونات الشبكة العصبية وعملها.