سؤال ، انت بتدرس فرع ذكاء اصطناعي ؟ اذا نعم ، حسب فهمك للجامعة هل فعلا الكورسات تبع ثلاث اشهر ~تسعة اشهر فعلا كافية لتعلم الذكاء الاصطناعي و ان الجامعات تضيع الوقت بالمواد الجانبية ؟
لا يا اخي الجامعة لا تضيح الوقت بالمواد الجانبية, الدراسة في الجامعة تعطيك الاساس القوي الذي يمكنك الانطلاق منه لتطوير معلوماتك و مهارات, الجامعة لا تطعي كل شي, انت الذي عليك المهمة ان تكتسب كل شي
نعم يا اخي راجع فيديو الترانسفورمر و شرح علمي لكيف يعمل الشات جي بي تي هنا th-cam.com/video/CXepv4ItZzM/w-d-xo.html th-cam.com/video/yhLPsKjv5no/w-d-xo.html
الانتشار الأمامي يلعب دورًا أساسيًا في عملية التدريب للشبكات العصبية الاصطناعية. خلال هذه العملية، يتم تقديم توقعات استنادًا إلى البيانات المدخلة ووزن الشبكة الحالي. بعد ذلك، يتم مقارنة هذه التوقعات مع القيم الحقيقية للحصول على قيمة الخطأ. هذا الخطأ يُستخدم في الانتشار العكسي لتحديث الوزن وتحسين أداء الشبكة. بدون الانتشار الأمامي، لن نتمكن من معرفة مدى جودة الأداء الحالي للشبكة، وبالتالي لن نعرف كيف نقوم بتحديث وزنها لتحسينها. هنا مثال قد يساعدك على الفهم اكثر تخيل أنك تحاول تعلم رمي الكرة في سلة. - الانتشار الأمامي: عندما ترمي الكرة نحو السلة, تستند إلى ما تعلمته من المرات السابقة لتقرر كيف ترمي. هذا التقدير الأولي للرمية يعتبر مثل توقع الشبكة العصبية. - بعد الرمية, ترى مكان سقوط الكرة: هل دخلت السلة أم لا، ومدى قربها من الهدف. لو لم يكن لديك الانتشار الأمامي (أي التقدير الأولي للرمية), لن تعرف أين سقطت الكرة أو كيف يمكن تحسين رميتك المرة القادمة. فقط عندما ترمي وترى النتيجة، تتعلم من خطأك وتحاول تحسين رميتك في المرات التالية.
![بيرسيبترون : اُمُّ الشبكات العصبية و التعلم العميق ! [perceptron]](http://i.ytimg.com/vi/ZfTW5hOl-zI/mqdefault.jpg)
![بيرسيبترون : اُمُّ الشبكات العصبية و التعلم العميق ! [perceptron]](/img/tr.png)
أفضل شرح التدريب الشبكات....أول مرة أفهم perceptron 😅😅😅😅😅😅😅...
شكراً لك
شرح واضح وممتاز، جودة الصورة والصوت عالية.. أحسنت 👏
شكراً لك
شرح غاية في الروعه خاصة التبسيط والاسلوب الراقي في الطرح ...
بارك الله فيك
شكراً على التعليق الإيجابي
لك انتا ملاك ! انا عمري ما فهمت الشبكات العصبية لهلا ! والله العظيم شرحك احسن من شرح الحمير اللي درسونا بالجامعة
سؤال ، انت بتدرس فرع ذكاء اصطناعي ؟
اذا نعم ، حسب فهمك للجامعة هل فعلا الكورسات تبع ثلاث اشهر ~تسعة اشهر فعلا كافية لتعلم الذكاء الاصطناعي و ان الجامعات تضيع الوقت بالمواد الجانبية ؟
لا يا اخي الجامعة لا تضيح الوقت بالمواد الجانبية, الدراسة في الجامعة تعطيك الاساس القوي الذي يمكنك الانطلاق منه لتطوير معلوماتك و مهارات, الجامعة لا تطعي كل شي, انت الذي عليك المهمة ان تكتسب كل شي
شرح غايه في الجمال جزاك الله كل خير اول مره احس كده براحه وانا بسمع حاجة ليها علاقه بال AI ويكون معظم الكلام عربي ❤❤❤
رائع جدا. الاداء متميز ومبني على اسس مدروسة وصحيحة وطريقة ايصال المادة العلمية ناجحة جدا. مباركين ونتمنى لكم التوفيق
يا اخي اخيرا شخص يشرح بطريقة مفهومة
شكرا شكرا على تواضعك و شرحك المبسط
افضل واحد عربي يشرحai
شكراً على الكلام المشجع, سعيد جداً بانك وجدت الفائدة هنا
بالفعل اتفق معك تماما
انا شفت اكثر من فيديو ومافهمت شي.
بس صراحة شفت هذا الفيديو وفهمت
ماشاء الله شرح حلو
شكراً على الكلام الطيب, و سعيد أنك وجدت الفائدة هنا
مثال رائع للمبدعين العرب و فقط
الله يزيدك من علمه اول مره افهم ربي يبارك فيك
جزاك الله خير.. شرح واضح ومفهوم ومنظم. ماشاء الله تبارك الله
حرفيا اروع شرح لا يوجد له مثيل بتاتا بارك الله فيك اتمنى ان تستمر
حرفياً ذا أفضل شرح عربي شفتو للان ❤️
افضل شرح شفتو بحياتي.
جزاك الله خير
والله شرح رائع جدا جزاك الله خير.... استمر
بارك الله فيك و في علمك
بالتوفيق إن شاءالله و نسألك المزيد من الشروحات في علم البيانات وبهذه الطريقة
يعطيك ألف عافيه عزيزي ....شرح مرتب وجميل وواضح,,,,ياليت تعمل لنا فديوهات تكمله للموضوع....اكون لك من الشاكرين
شرح رائع جدا و ممتاز
استمر يا مبدع
والله شرح رائع جدا جزاك الله خير.... استمر.
ما شاء الله, يعطيك الف عافية
الشرح مفهوم وواضح جدا
الحمد لله بعد عناء فهمت الشبكات العصبية
سعيد انك وجدت الفائدة هنا,
مبدع حقيقة
جزاك الله خيرا
ممكن تكمل شرح الاشتقاق
الله يجزيك الخير شرح اكثر من رائع وياريت تستمر
يبارك لك بعلمك ويزيدك من فضله
شرح ممتاز جدا بارك الله فيك شكرا ⚘
الله يحفضك اول مرة افهم الاوزان
بارك الله فيك
جزاك الله خيرا شرحك جميل
والله اسطورة لو تعمل دورة كاملة للذكاء الصناعي حتي لو مدفوعه اشترك معاك اول مره شرح حد يجبرني اعلق عليه واعملو اشتراك ولايك ❤❤❤❤❤❤❤❤❤
شكراً على الكلام الطيب, سعيد جداً ان قد وجدت الفائدة هنا
❤❤❤باركرالله فيك
الله يجزيك خير يارب
أفضل شرح بارك الله فيك
شكرا على كلامك الطيب
الله يعطيك العافيه
الله يعطيك العافية 😍
ممكن فيديو عن conv NN
The brightness is between 0 and 1, it's the rgb in which each component is between 0 and 255.
Great video, nice job 👏
شكرا جزيلا لك
ليش ماتنزل كورس كامل يشرح الشبكات العصبيه كامل
تسلم يدك
بالتوفيق
ممكن تشرح svr
64 * 64 = 4069 ❌
64 * 64 = 4096 ✔️
Thanks
ممتاز .. جدا جدا جدا ... ولكن أين فيديو الاشتقاق؟
merci pour cete explication , c'est possible de m'expliquer le Q-leaning vers DQN
ممكن شرح موديلات الديب ليرنينج زي gpt
نعم يا اخي راجع فيديو الترانسفورمر و شرح علمي لكيف يعمل الشات جي بي تي هنا
th-cam.com/video/CXepv4ItZzM/w-d-xo.html
th-cam.com/video/yhLPsKjv5no/w-d-xo.html
دكتور ممكن استشاره ؟
كيف يمكن تطبيق هاذي عملي في الجهاز
سلام اخي ماهي فائدة التعلم العميق وفيما يساعد وشكرا
اريد مساعدة ان امكن
والانتشار الامامي ايش علاقته بالتدريب... ارجو الرد
الانتشار الأمامي يلعب دورًا أساسيًا في عملية التدريب للشبكات العصبية الاصطناعية. خلال هذه العملية، يتم تقديم توقعات استنادًا إلى البيانات المدخلة ووزن الشبكة الحالي. بعد ذلك، يتم مقارنة هذه التوقعات مع القيم الحقيقية للحصول على قيمة الخطأ. هذا الخطأ يُستخدم في الانتشار العكسي لتحديث الوزن وتحسين أداء الشبكة.
بدون الانتشار الأمامي، لن نتمكن من معرفة مدى جودة الأداء الحالي للشبكة، وبالتالي لن نعرف كيف نقوم بتحديث وزنها لتحسينها.
هنا مثال قد يساعدك على الفهم اكثر
تخيل أنك تحاول تعلم رمي الكرة في سلة.
- الانتشار الأمامي: عندما ترمي الكرة نحو السلة, تستند إلى ما تعلمته من المرات السابقة لتقرر كيف ترمي. هذا التقدير الأولي للرمية يعتبر مثل توقع الشبكة العصبية.
- بعد الرمية, ترى مكان سقوط الكرة: هل دخلت السلة أم لا، ومدى قربها من الهدف.
لو لم يكن لديك الانتشار الأمامي (أي التقدير الأولي للرمية), لن تعرف أين سقطت الكرة أو كيف يمكن تحسين رميتك المرة القادمة. فقط عندما ترمي وترى النتيجة، تتعلم من خطأك وتحاول تحسين رميتك في المرات التالية.
@@SciAwraq
فهمت...هل في كود للvhdl
بارك الله فيك