الذكاء الاصطناعي

 التعلم المعزز العميق  يعتمد التعلم المعزز العميق  على الشبكات العصبية الاصطناعية لتحليل البيانات واتخاذ القرارات يستخدم خوارزميات لتحسين أدائه يستخدم هذا النوع من الذكاء الاصطناعي في العديد من المجالات مثل ألعاب الفديو و الروبوتات يساعد التعلم المعزز العميق في الآلآت أكثر ذكاء وقدرة على التصرف وهو من التقنيات التي ستاتي في المستقبل . التعلم المعزز العميق وتطبيقاته التعلم المعزز العميق ( Deep Reinforcement Learning ) أهم التقنيات الحديثة في مجال الذكاء الاصطناعي هو عبارة عن دمج بين وحدتين أساسيتين : الوحده الأولى التعلم و الوحده الثانيه التعلم العميق  التعلم المعزز سواء كان روبوت أو برنامج حاسوب من خلال التفاعل مع البيئة يحصل على مكافأت أو عقوبة وفقا لنتائج أفعاله ان يتعلم كيفية اتخاذ افضل القرارات لتحقيق أعلى مكافأت ممكنة على المدى البعيد التعلم العميق فهو يعتمد على الشبكات العصبية الاصطناعية هذه الشبكات قادرة على كميات كبيرة من البيانات و استخلاص الأنماط منها بطريقة عالية وفعالة  الجمع بين هذه الوحدتين نحصل على التعلم المعزز العميق الذي يمكن الآلات من اتخاذ قر...

 الشبكات العصبية الاصطناعية  الشبكات العصبية الاصطناعية من اهم الذكاء الاصطناعي استلهمت فكرتها من طريقة عمل تتكون هذه الشبكات  من مجموعة من العقد او الخلايا العصبية المرتبطة و تعمل على معالجة المعلومات بطريقة مشابهة لعمل الخلايا العصبية البيولوجية تدريب الشبكة العصبية الاصطناعية باستخدم بيانات ضخمة تتعلم من خلال التكرار و التقليل الخطأ تستخدم هذه الشبكات في العديد من المجالات مثل ترجمة اللغات و تحليل البيات الطبية و قيادة السيارات الذاتية . تتكون الشبكة من ثلاث طبقات : الطبقة الإدخالية التي تستقبل البيانات و الطبقات الخفية التي تقوم بعمليات و الطبقة الإخراجية التي تنتج النتيجة و تستخدم خوارزميات مثل الانتشار العكسي لتحديث الروبط بين العقد و تحسين أداء النموذج يعتبر هذا النوع من النماذج قويا للغاية في التعرف على الأنماط يحتاج إلى قدر كبير من البيانات و مع تطور تقنيات الحوسبة أصبحت الشبكات العصبية أداء فعالة في دعم اتخاذ القرار الآلي و بهذا فان الشبكات العصبية الاصطناعية تمثل خطوة متقدمة تمكن الآلات من الفهم و تفتح افاق واسعة لتطبيقات مستقبلية . توجد أنواع من الشبكات العصبي...