ما هو Neural Network (الشبكة العصبية) في الذكاء الاصطناعي؟

 الشبكة العصبية هي نموذج مستوحى من الدماغ البشري، حيث تهدف إلى معالجة البيانات والتعلم منها باستخدام وحدات معالجة تسمى العُصبونات (Neurons). تُعتبر الشبكات العصبية أحد الأسس التي يعتمد عليها الذكاء الاصطناعي في التعلم العميق.

الفكرة الرئيسية وراء الشبكات العصبية هي محاكاة كيف يعالج الدماغ البشري المعلومات ويستجيب لها.

كيف تعمل الشبكة العصبية؟

1. الهيكل الأساسي للشبكة العصبية:

• العصبونات (Neurons): هذه هي وحدات المعالجة الأساسية في الشبكة العصبية، حيث تتلقى البيانات (الإشارات) من البيئة وتقوم بمعالجتها.

• الطبقات (Layers): الشبكة العصبية تحتوي عادة على عدة طبقات، بما في ذلك:

  • الطبقة المدخلة (Input Layer): حيث تدخل البيانات.

  • الطبقات المخفية (Hidden Layers): تقوم بمعالجة البيانات وتحويلها.

  • الطبقة المخرجة (Output Layer): حيث تظهر النتائج.

2. العملية الحسابية:

كل عصبون في الشبكة العصبية يأخذ مجموعة من المدخلات، يضيف إليها أوزانًا (Weights) ويُطبق عليها دالة تنشيط (Activation Function) لتوليد الإشارة الناتجة. إذا كانت هذه الإشارة قوية بما فيه الكفاية، يتم إرسالها إلى العصبونات التالية.

كيف يتم التدريب؟

لتدريب الشبكة العصبية، يعتمد الأمر على عملية التعلم التي تتضمن:

1. التغذية الأمامية (Feedforward):

• البيانات تُمرر من الطبقة المدخلة إلى الطبقات المخفية حتى تصل إلى الطبقة المخرجة.

2. حساب الخطأ (Error Calculation):

• بعد الحصول على النتيجة من الطبقة المخرجة، يُقارن النتيجة الفعلية بالـ النتيجة المتوقعة (من خلال مقارنة النتيجة مع الإجابة الصحيحة).

3. التعلم العكسي (Backpropagation):

• خطأ الشبكة يُرسل إلى الوراء عبر الطبقات المخفية لتعديل الأوزان بحيث يصبح النموذج أفضل في المستقبل.

• هذه العملية تتكرر مرارًا وتحسين الأوزان تدريجيًا.

أنواع الشبكات العصبية

1. الشبكة العصبية التقليدية (Feedforward Neural Networks):

• تستخدم بشكل أساسي في المهام البسيطة مثل التصنيف والتنبؤ.

2. الشبكة العصبية التفافيه (Convolutional Neural Networks - CNN):

• تستخدم بشكل رئيسي في معالجة الصور والتعرف على الأنماط.

3. الشبكة العصبية المتكررة (Recurrent Neural Networks - RNN):

• تستخدم في معالجة البيانات المتسلسلة مثل النصوص أو الصوت.

لماذا تعتبر الشبكة العصبية مهمة في الذكاء الاصطناعي؟

تعتمد الشبكات العصبية على التعلم من البيانات، مما يسمح للأنظمة الذكية بالتكيف والتطور مع مرور الوقت. تتفوق الشبكات العصبية في المهام التي تتطلب القدرة على التعرف على الأنماط، مثل:

• التصنيف (Classification): مثل تصنيف الصور أو النصوص.

• التنبؤ (Prediction): مثل التنبؤ بسلوك المستهلك أو الأسعار المستقبلية.

• التعرف على الصوت والصورة: مثل تقنية التعرف على الوجوه أو المساعدين الصوتيين.

استخدامات الشبكات العصبية في الحياة اليومية:

التطبيق	الوصف
🎥 التعرف على الصور والفيديو	مثل التعرف على الوجوه أو تصنيف الأشياء في الصور.
🧑‍💻 المساعدات الصوتية	مثل سيري وأليكسا، التي تستخدم الشبكات العصبية لفهم اللغة.
🏠 المنازل الذكية	مثل التعرف على الأوامر الصوتية لأتمتة الأجهزة المنزلية.
📈 التنبؤ بالأسواق المالية	تستخدم الشبكات العصبية للتنبؤ بالأسعار بناءً على البيانات السابقة.

كيفية عمل الشبكة العصبية خطوة بخطوة:

1. البيانات تُدخل إلى الطبقة المدخلة.

2. الطبقات المخفية تقوم بمعالجة البيانات باستخدام الأوزان والوظائف الرياضية.

3. النتيجة تُرسل إلى الطبقة المخرجة للحصول على التنبؤ أو التصنيف.

4. الخطأ يتم حسابه ويُستخدم لتعديل الأوزان عبر الـ Backpropagation.

5. العملية تتكرر مرارًا وتكرارًا لتحسين الأداء.

 تطبيقات الشبكات العصبية في الذكاء الاصطناعي

• التصنيف: مثل التصنيف التلقائي للبريد الإلكتروني إلى "غير هام" أو "هام".
• التنبؤ: مثل التنبؤ بدرجة حرارة أو نتائج السوق المالية.
• التعرف على الصوت: مثل التعرف على الكلمات عند التحدث مع المساعدات الذكية.
• التعرف على الأنماط: مثل تحليل البيانات لتحديد الاتجاهات أو السلوكيات.

الخلاصة :

الشبكات العصبية هي نموذج حسابي قوي يستخدم في الذكاء الاصطناعي لمحاكاة طريقة معالجتنا للمعلومات.
🔍 تعتمد على العصبونات والتعلم العميق لتحسين النتائج مع مرور الوقت.
💡 يمكن استخدامها في التعرف على الصور، الصوت، البيانات المتسلسلة وأكثر.