KN learning #post ما هو التعلم العميق (Deep Learning)؟ التعلم العميق هو فرع من فروع الذكاء الاصطناعي يعتمد على الشبكات العصبية الاصطناعية لمحاكاة كيفية عمل الدماغ البشري في معالجة المعلومات واتخاذ القرارات. التعلم العميق هو نوع متقدم من التعلم الآلي (Machine Learning) ولكنه يركز على بناء شبكات عصبية متعددة الطبقات، تعرف باسم الشبكات العصبية العميقة (Deep Neural Networks)، التي تستطيع التعلم من كميات كبيرة من البيانات وتحليل أنماط معقدة. #### كيف يعمل التعلم العميق؟ الشبكة العصبية الاصطناعية تتكون من وحدات صغيرة تسمى العُصبونات (Neurons)، وهي تشبه خلايا الدماغ. هذه العصبونات مرتبة في طبقات، وكل طبقة تتعلم معلومات معينة من البيانات. عندما يتم إعطاء نموذج التعلم العميق بيانات تدريبية، فإن النموذج يتعلم من هذه البيانات عن طريق ضبط الأوزان والارتباطات بين العصبونات لتحديد الأنماط والخصائص. #### أمثلة على استخدام التعلم العميق: 1. التعرف على الصور: يمكن للشبكات العصبية العميقة التعرف على الصور وتصنيفها بدقة عالية. على سبيل المثال، يمكن للنموذج التعرف على صور القطط والكلاب وتمييزها عن بعضها البعض. 2. التعرف على الكلام: تستخدم تقنيات التعلم العميق في أنظمة التعرف على الكلام مثل تلك المستخدمة في المساعدات الصوتية مثل Google Assistant وSiri. 3. الترجمة الآلية: تعتمد خدمات الترجمة الآلية مثل Google Translate على التعلم العميق لتحسين دقة ترجمة النصوص بين اللغات المختلفة. #### نماذج شائعة في التعلم العميق: 1. الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs): تُستخدم بشكل رئيسي في مهام معالجة الصور والتعرف على الأشكال. 2. الشبكات العصبية التكرارية (RNNs): تُستخدم لمعالجة البيانات التي تأتي بتسلسل، مثل النصوص أو السلاسل الزمنية. على سبيل المثال، RNN تُستخدم في الترجمة الآلية والتعرف على الكلام. 3. الشبكات العصبية المتحوّلة (Transformers): وهي شائعة جدًا في مهام معالجة اللغة الطبيعية مثل الترجمة الآلية وفهم النصوص. #### مثال برمجي (باستخدام مكتبة Keras و TensorFlow) فيما يلي مثال بسيط لإنشاء نموذج باستخدام الشبكات العصبية التلافيفية (CNN) للتعرف على الصور:

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers, models

# تحميل مجموعة بيانات MNIST (صور الأرقام)
mnist = tf.keras.datasets.mnist
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()

# تطبيع البيانات
x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0

# بناء النموذج باستخدام CNN
model = models.Sequential([
    layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)),
    layers.MaxPooling2D((2, 2)),
    layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'),
    layers.MaxPooling2D((2, 2)),
    layers.Flatten(),
    layers.Dense(64, activation='relu'),
    layers.Dense(10, activation='softmax')
])

# تجميع النموذج
model.compile(optimizer='adam',
              loss='sparse_categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

# تدريب النموذج
model.fit(x_train, y_train, epochs=5)

# اختبار النموذج
test_loss, test_acc = model.evaluate(x_test, y_test)
print(f"دقة النموذج على مجموعة الاختبار: {test_acc}")

What is Deep Learning? Deep Learning is a branch of artificial intelligence that relies on artificial neural networks to simulate how the human brain processes information and makes decisions. Deep learning is an advanced form of machine learning that focuses on building multi-layered neural networks, known as deep neural networks, which can learn from large amounts of data and analyze complex patterns. #### How Does Deep Learning Work? An artificial neural network consists of small units called neurons, similar to brain cells. These neurons are arranged in layers, with each layer learning specific information from the data. When a deep learning model is given training data, it learns from the data by adjusting the weights and connections between neurons to identify patterns and features. #### Examples of Deep Learning Applications: 1. Image Recognition: Deep neural networks can recognize and classify images with high accuracy. For instance, a model can identify pictures of cats and dogs and distinguish between them.