د.م. مطلق عرار بن زنيفر
د.م. مطلق عرار بن زنيفر

@MutlagAlajmi

7 تغريدة 8 قراءة Jun 20, 2021
#ولي_العهد
١-الدرس ال 54 من السلسلة العملية في الذكاء الاصطناعي.. ( الفرق بين طبقات الشبكات العصبية في هندسة الدماغ الآالي) 
وردتني أسئلة كثيرة عن ماهية الفروقات بين الطبقات الذكية التي يتم استخدامها في بناء الهيكلات الهندسية للعقول الألية وخاصة في علم التعلم العميق من..
يتبع
٢- وخاصة في علم التعلم العميق من الذكاء الاصطناعي,, واعتذر بشدة عمن لم أستطع إجابة أسئلتهم واستفساراتهم في المرحلة الماضية وذلك لارتباطي ببعض المشاريع العملية والعملية الخاصة ..
يتبع..
٣- أقول وبالله التوفيق يجب أن نعلم أن وضوح الهدف والمتطلبات لإنشاء مشروع ما او نظام ما, هي التي تحدد للخبير اتخاذ السبيل للوصول إلى المنهجية الهيكلية للهندسة الذكية الصحيحة, سواءا في منهجية التعلم العميق أو منهجية التعلم الذاتي للآلة...
يتبع..
٤- وحيث أن أكثر الأسئلة الواردة تتمحور في طبيعتها على التعلم العميق وبالأخص على الخلايا الذكية والشبكات العصبونية وبالأخص:  
CNN RNN ANN 
فأقول هذه الشبكات الثلاث يبرز تميزها في علم التعلم العميق الآلي وقد سبق وتطرقت له كثيرا وشرحت طبقاته المختلفة من الطبقة الأولى...
يتبع
٥- وشرحت طبقاته المختلفة من الطبقة الأولى للمعلومات المدخلة والطبقة الوسطى أو الخفية التي هي معول فن التعلم العميق حيث تتفرع إلى طبقات عدة بناءا على الحاجة العملياتية للمستخدم من حيث الدقة في التنبؤ والتحليل....الخ ومن ثم تأتي طبقة المخرجات..
يتبع..
٦- أما ما يميز طبقة  ال  
  CNN    
عن ال  ANN 
هو  أن الأخيرة تعتمد في عملها على حل وتحليل المعلومات النصية والصورية  بشكل عام ولها تميز على جميع الشبكات العصبونية الذكية بقدرتها على تحليل المهام الغير خطية أكثر دقة من الأخريين..
يتبع..
٧- أما الأولى CNN  فهي التقليدية ولكنها تتميز بكثرة مهام الفلترة التي تقوم بها الخلايا في الشبكة العصبية الذكية حتى يتم اكتشاف بل و تنبؤ المخرج بناءا على بعض خصائص البيانات  المدخلة فقط..
نكتفي بهذا الحد.. ولعل لنا رجعة.
حفظ الله وطني 🇸🇦

جاري تحميل الاقتراحات...