نظرة عامة

هذا الفيديو يقدم مقدمة شاملة ومبسطة عن التعلم الآلي (Machine Learning)، الشبكات العصبية الاصطناعية (Artificial Neural Networks)، والتعلم العميق (Deep Learning). تم تصميم الفيديو ليكون مناسبًا للمبتدئين والطلاب الراغبين في فهم الأساسيات بأسلوب واضح وممتع، مع التركيز على المفاهيم النظرية والتطبيقات العملية. الهدف هو تمكين الطلاب من فهم المبادئ الأساسية للتعلم الآلي، الشبكات العصبية، والتعلم العميق، مع توضيح الفروقات بينها.

الفئة المستهدفة

• طلاب الحاسبات والذكاء الاصطناعي في المرحلة الجامعية.

• المبتدئون المهتمون باستكشاف مجالات التعلم الآلي والتعلم العميق.

• المبرمجون الراغبون في تعلم أساسيات الذكاء الاصطناعي والشبكات العصبية.

• أي شخص يبحث عن مقدمة مبسطة دون الحاجة إلى خلفية تقنية عميقة.

المنهج والفهرس

الفيديو مقسم إلى أقسام رئيسية تتماشى مع الفهرس المقدم، مع تفاصيل إضافية لكل قسم لضمان تقديم المحتوى بشكل منظم وشامل:

1. أساسيات التعلم الآلي (Fundamentals of Machine Learning) 

   • تعريف التعلم الآلي: شرح مفهوم التعلم الآلي وأهميته في التطبيقات الحديثة.

   • أنواع التعلم (Types of Learning):

     • التعلم الموجّه (Supervised Learning): شرح التنبؤ باستخدام البيانات المصنفة (مثل تصنيف الصور أو التنبؤ بالأسعار).

     • التعلم غير الموجّه (Unsupervised Learning): التجميع العنقودي (Clustering) واكتشاف الأنماط (مثل تجميع العملاء).

     • التعلم المعزز (Reinforcement Learning): تعلم الأنظمة من التجربة والخطأ (مثل الألعاب الذكية).

   • عملية التعلم الآلي (Machine Learning Process):

     • جمع البيانات وتنظيفها.

     • اختيار النموذج وتدريبه.

     • تقييم النموذج باستخدام مقاييس مثل الدقة (Accuracy) وF1-Score.

     • تحسين الأداء باستخدام ضبط المعلمات (Hyperparameter Tuning).

2. أساسيات الشبكات العصبية الاصطناعية (Fundamentals of Artificial Neural Networks - ANN) 

   • هيكلية الشبكة (Network Architecture):

     • شرح مكونات الشبكة: العقد (Nodes)، الطبقات (Layers: Input, Hidden, Output).

     • الفرق بين الشبكات أحادية الطبقة (Perceptron) ومتعددة الطبقات (MLP).

   • وظيفة التنشيط (Activation Function):

     • شرح وظائف التنشيط الشائعة مثل Sigmoid، ReLU، وTanh.

     • أهمية وظائف التنشيط في تحسين أداء النماذج.

   • أمثلة عملية: كيف تستخدم الشبكات العصبية في التعرف على الصور أو النصوص.

3. أساسيات التعلم العميق (Fundamentals of Deep Learning) 

   • تعريف التعلم العميق: شرح كيف يعتمد على الشبكات العصبية متعددة الطبقات.

   • أنواع التعلم العميق (Types of Deep Learning):

     • الشبكات العصبية الالتفافية (Convolutional Neural Networks - CNN) لمعالجة الصور.

     • الشبكات العصبية المتكررة (Recurrent Neural Networks - RNN) لمعالجة البيانات المتسلسلة (مثل النصوص أو التسجيلات الصوتية).

     • شبكات GANs (Generative Adversarial Networks) لإنشاء محتوى جديد.

   • أمثلة تطبيقية: التعلم العميق في الترجمة الآلية وتحليل الفيديو.

4. الفرق بين التعلم الآلي والتعلم العميق (Difference between Machine Learning and Deep Learning)

   • مقارنة بين التعلم الآلي التقليدي (مثل خوارزميات الانحدار الخطي وأشجار القرار) والتعلم العميق.

   • الاعتماد على البيانات: التعلم العميق يحتاج إلى بيانات ضخمة مقارنة بالتعلم الآلي.

   • الأداء: التعلم العميق يتفوق في المهام المعقدة مثل معالجة الصور والصوت.