التعلم العميق

التعلم العميق هو أحد فروع الذكاء الاصطناعي الذي يركز على نماذج الشبكات العصبية العميقة لتعليم الآلة كيفية التعلم من البيانات الكبيرة والمعقدة. إذا كنت ترغب في تعلم هذا المجال، في هذه المقاله نشرح خارطة الطريق لتعلم الأساسيات و المواضيع العلمية في هذا المسار.  المرحلة الأولى: المفاهيم الأساسية الرياضيات الجبر الخطي: تعلم الأسس مثل المتجهات، المصفوفات، التحديدات، والتحويلات الخطية.حساب التفاضل والتكامل: التركيز على التفاضل والتكامل متعدد المتغيرات وتطبيقاته في تحسين الشبكات العصبية.الاحتمالات والإحصاء: تعلم الأساسيات مثل التوزيعات، التوقعات، والانحدار الإحصائي. مصادر مقترحة:– كورس Linear Algebra من Khan Academy.– كورس Calculus من MIT OpenCourseWare.– كتاب Probability and Statistics for Engineers and Scientists. البرمجة بايثون Python: هي اللغة الأكثر شيوعًا في مجال التعلم العميق.المكتبات الأساسية: تعلم استخدام NumPy، Pandas، Matplotlib، وScikit-learn. كورسات مقترحة:كورس Python for Data Science من Coursera.كتاب Python Data Science Handbook.  المرحلة الثانية: أساسيات تعلم الآلة Machine Learning مفاهيم أساسية في تعلم الآلة الانحدار Regression: الخطية وغير الخطية.التصنيف Classification: طرق تصنيف البيانات.التجميع Clustering: مثل K-Means وHierarchical Clustering. مصادر مقترحة:– كورس Machine Learning من Andrew Ng على Coursera.– كتاب Pattern Recognition and Machine Learning. مكتبات تعلم الآلة Scikit-learn: تعلم كيفية استخدام هذه المكتبة لإنشاء نماذج بسيطة.التطبيق العملي: بناء مشاريع بسيطة مثل توقع أسعار المنازل أو تصنيف الصور.  المرحلة الثالثة: أساسيات التعلم العميق Deep Learning مقدمة في التعلم العميق –الشبكات العصبية Neural Networks: فهم الخلايا العصبية الاصطناعية، التفعيل Activation Functions، الانتشار الأمامي والخلفي.التعلم العميق: الفرق بين التعلم الآلي والتعلم العميق. مصادر مقترحة:– كورس Deep Learning Specialization من Andrew Ng على Coursera.– كتاب Deep Learning من تأليف Ian Goodfellow. مكتبات التعلم العميق TensorFlow وPyTorch: تعلم كيفية بناء الشبكات العصبية باستخدام هذه المكتبات.Keras:  لبناء نماذج التعلم العميق بسهولة. مصادر مقترحة:– كورس TensorFlow in Practice على Coursera.– كورس Deep Learning with PyTorch من Udacity. المرحلة الرابعة: التخصصات والتطبيقات الشبكات العصبية الالتفافية Convolutional Neural Networks CNNs التطبيقات: الرؤية الحاسوبية، تصنيف الصور، التعرف على الوجه.المفاهيم الأساسية: الالتفاف، التجميع، الشبكات الملتفة. مصادر مقترحة:– كورس Convolutional Neural Networks من Deep Learning Specialization.مشروع: بناء نموذج للتعرف على الصور باستخدام CNN. الشبكات العصبية التكراريةRecurrent Neural Networks  RNNs مثال: معالجة اللغات الطبيعية، الترجمة الآلية، التنبؤ بالسلاسل الزمنية.المفاهيم الأساسية: الذاكرة الطويلة والقصيرة الأجل LSTM، وحدات GRU. مصادر مقترحة:– كورسSequence Models من Deep Learning Specialization.مثال: بناء نموذج لتحليل النصوص باستخدام RNN. التعلم المعزز Reinforcement Learning  مثال الألعاب، الروبوتات، التداول الآلي.المفاهيم الأساسية: التعلم من المكافأة و الخسارة ، Q-Learning، سياسة التعليم. مصادر مقترحة:– كورس Deep Reinforcement Learning Nanodegree منUdacity.– كتاب Reinforcement Learning: An Introduction من تأليف Richard S. Sutton. المرحلة الخامسة: التوسع والتعمق  النماذج التوليدية Generative Models – GANs Generative Adversarial Networks: فهم كيفية عمل هذه الشبكات في توليد الصور والنصوص.– VAEs Variational Autoencoders: فهم استخدامها في ضغط البيانات وإنشاء بيانات جديدة. مثال: تطوير نظام توليد صور جديد باستخدام GANs. التعلم العميق التطبيقي – التطبيقات الصناعية: معالجة الصور، النصوص، الصوت. المشاركة في مشاريع مفتوحة المصدر Kaggle.  المرحلة السادسة: التنفيذ والتطبيق مشاريع حقيقية بناء مشاريع: تطبيق كل ما تعلمته  مثل تطبيقات الجوال التي تعتمد على التعلم العميق، أو بناء نموذج ذكاء اصطناعي للألعاب.– المشاريع: شارك المشاريع عبر GitHub أو المدونات التقنية. التدريب العملي التدريب: البحث عن فرص تدريب عملي في شركات تقنية أو مراكز بحثية لتطبيق مهاراتك في مشاريع على ارض الواقع.المشاركة في المسابقات: شارك في مسابقات مثل Kaggle لتحسين مهاراتك واكتساب المزيد من الخبرة.  

التعلم العميق (Deep Learning) هو فرع من فروع الذكاء الاصطناعي يتعامل مع تصميم وتدريب الشبكات العصبية العميقة لحل مشاكل معقدة. هنا بعض المفاهيم الأساسية بشكل بسيط وميسر تسهلك البدء في هذا المجال.  الأطر المستخدمة في التعلم العميق Deep Learning Frameworks للبدء في التعلم العميق، تحتاج إلى استخدام أطر برمجية تسهل بناء النماذج وتدريبها. من بين هذه الأطر:– TensorFlow: إطار مفتوح المصدر من جوجل، يُستخدم بشكل واسع في بناء نماذج التعلم العميق.– PyTorch: إطار مرن وسهل الاستخدام، يُفضل من قبل الباحثين والمطورين لسرعته في تطوير النماذج. مثال:عند بناء نموذج لتصنيف الصور، يمكنك استخدام إطار TensorFlow  لكتابة كود بسيط وسريع يُساعدك على تدريب النموذج بكفاءة. دالة التنشيط Activation Function هذه الدالة عنصر مهم في الشبكات العصبية، حيث تتحكم في كيفية تمرير الإشارة من خلية عصبية إلى أخرى. تشمل وظائف التفعيل الشائعة:– ReLU  – Rectified Linear Unit: تستخدم بشكل واسع لأنها تسرع عملية التدريب وتقلل من مشكلة التلاشي في الإشارات. مثال عند تصميم شبكة عصبية، يمكن استخدام ReLU في طبقات الشبكة لتسريع عملية التدريب وتحسين أداء النموذج. ضبط المعاملات الفائقة Hyperparameter Tuning تحديد المعاملات الفائقة هو عملية اختيار القيم المثلى للمعاملات التي لا يتم تعلمها مباشرة من البيانات، مثل:– معدل التعلم Learning Rate: الذي يُحدد سرعة تحديث الأوزان أثناء التدريب.– عدد الطبقات Number of Layers: الذي يؤثر على عمق الشبكة وأدائها. مثال يمكن تجربة عدة معدلات تعلم لتحديد أفضلها لنموذج، مما يؤدي إلى تحسين الأداء وتقليل الخطأ. نقل التعلم Transfer Learning التعلم بالنقل هو أسلوب يستخدم لتسريع عملية التدريب من خلال استخدام نماذج مدربة مسبقًا. يمكن إعادة استخدام هذه النماذج وتكييفها مع بيانات جديدة لحل مشكلة مشابهة. مثال بناء نموذج لتصنيف أنواع الزهور، يمكنك استخدام نموذج مثل VGG-16 المدرب مسبقًا على مجموعة بيانات ImageNet، ثم تكييفه مع البيانات. الانتشار العكسي Backpropagation الانتشار العكسي هو تقنية تستخدم لتحديث أوزان الشبكة العصبية بشكل يضمن تقليل الخطأ بين النتيجة المتوقعة والنتيجة الفعلية. تعتمد هذه التقنية على حساب الانحدار التدريجي للأخطاء وتوزيعها عبر الشبكة. مثال عند تدريب نموذج يستخدم الانتشار العكسي لتحسين دقة النموذج بمرور الوقت. الشبكات التلافيفية Convolutional Neural Networks – CNNs تستخدم الشبكات التلافيفية في معالجة الصور والفيديوهات. تعتمد على عمليات التلافيف لاستخراج الميزات المهمة وتقليل حجم البيانات. مثال استخدام CNNs في تطبيقات مثل التعرف على الوجوه، حيث تميز هذه الشبكات بين ملامح الوجه المختلفة. الشبكات العصبية التكرارية Recurrent Neural Networks – RNNs تستخدم الشبكات العصبية التكرارية في معالجة البيانات المتسلسلة، مثل النصوص والأصوات. تعتمد على القدرة على الاحتفاظ بالمعلومات السابقة وتحليلها بشكل متسلسل. مثال تستخدم RNNs في تطبيقات مثل الترجمة الآلية، حيث تساعد الشبكة على فهم السياق الزمني للنصوص. الترميز التلقائي Autoencoders التشفير التلقائي هو نموذج يستخدم لتقليل حجم البيانات مع الاحتفاظ بالمعلومات الأساسية. يستخدم بشكل شائع في ضغط البيانات. مثال استخدام Autoencoders لضغط الصور، مما يُقلل حجم الصورة مع الحفاظ على أهم مميزاتها. الشبكات التوليدية التنافسية Generative Adversarial Networks – GANs تتألف الشبكات التوليدية التنافسية من نموذجين يتنافسان معا: مولد ومميز. يحسن هذا الأسلوب من جودة البيانات المولدة ويستخدم في إنشاء صور واقعية. مثال تستخدم GANs في إنشاء صور لأشخاص غير موجودين فعليًا.