محمد الضبعان 
الخميس ٢١ / نوفمبر / ٢٠٢٤
تم تصميم وبرمجة خوارزمية الشبكات العصبية الاصطناعية محاكاة لطريقة عمل الشبكات العصبية البيولوجية الموجودة بدماغ الانسان حيث تتكون من مجموعة من العقد المترابطة تُعرف في الشبكات العصبية الاصطناعية باسم العصبونات، وتُعرف العقد في
الشبكات العصبية البيولوجية باسم الخلايا العصبية.
بشكل عام الشبكات العصبية هي نماذج رياضية
تُستخدم في الذكاء الاصطناعي لمعالجة البيانات وتعلم الأنماط تتكون من
مجموعة من العقد المترابطة، حيث تُشبه كل عقدة خلية عصبية في الدماغ البشري تُستخدم
الشبكات العصبية في مجموعة واسعة من التطبيقات.
تعالج الشبكات العصبية الاصطناعية
والبيولوجية البيانات من خلال عملية تسمى تعلم الألة والتعلم العميق في الشبكات العصبية الاصطناعية، يتم تعلم الشبكة من خلال عملية تسمى
التدريب، حيث يتم تزويدها بمجموعة بيانات معنونه أما في الشبكات العصبية البيولوجية، يتم تعلم الشبكة من خلال عملية تسمى
التنشيط حيث يتم تنشيط الخلايا العصبية
بواسطة الإشارات الكيميائية.
أقرأ أيضا : تعرف على خوارزمية الجينات الوراثية
يمكن استخدام كلاهما لأداء مجموعة متنوعة
من المهام يمكن استخدام الشبكات العصبية الاصطناعية للتعرف على الأنماط، والتعلم
الآلي، والتحكم الآلي. يمكن
استخدام الشبكات العصبية البيولوجية للتفكير، والتعلم، والحركة.
الشبكات العصبية التلافيفية: الشبكات العصبية التلافيفية تستخدم للتعرف
على الصور والفيديو وتعتمد الشبكات العصبية التلافيفية على مفهوم التحويلات، وهي
عمليات حسابية يتم تطبيقها على البيانات لاكتشاف الأنماط.
الشبكات العصبية الترابطية : تُستخدم
الشبكات العصبية الترابطية في مجموعة واسعة من التطبيقات، بما في ذلك التعلم الآلي
والتحكم الآلي تعتمد الشبكات العصبية الترابطية على مفهوم التعلم الخاضع للإشراف،
حيث يتم تزويد الشبكة بمجموعة بيانات معنونة، ثم تقوم الشبكة بتعلم كيفية ربط
المدخلات بالمخرجات.
تُعد الشبكات العصبية مجالًا ناشئًا في
الذكاء الاصطناعي، مع إمكانية تطبيقها في مجموعة واسعة من المجالات. مع استمرار تطوير الشبكات العصبية وتحسين أدائها، فمن المتوقع أن تلعب
دورًا أكثر أهمية في حياتنا اليومية.
