تويت
إليك سر عمل برنامج الذكاء الصناعي المذهل والذي شغل عقول الناس بمهارته وسرعته في إعطاء إجابة لأي سؤال يخطر ببالك أو حل مسألة فيزيائية أو هندسية أو معادلة كيميائية ليضعها أمامك خلال ثانية؟!
وكل هذا البرنامج السريع والمذهل لايعدو أكثر من معادلة رياضية يتم حسابها وتكرارها كل الوقت تلك المعادلة مبينة في الصورة المرفقة بالمنشور ؟!
أحببت أن أطلع على إحدى اللغات البرمجية التي يستخدمها برنامج الذكاء الصناعي وكيف يتم تقليد الخلية العصبية في الدماغ البشري المذهل ؟!
فكانت أن تقليد الخلية العصبية للدماغ البشري في الذكاء الصناعي هو عبارة عن خلية عصبية صناعية لاتعدو أكثر من معادلة رياضية يتم تكرارها وحساب قيمها بإستمرار أنظر المعادلة بالصورة المرفقة
فسألت مساعدة الذكاء الصناعي مونيكا عرض شيفرات تخص الخلايا العصبية الصناعية وكيف تتم برمجة الذكاء الصناعي فكانت الإجابة كالتالي :
بالطبع! إليك شيفرة بسيطة لنموذج شبكة عصبية باستخدام مكتبة `TensorFlow` و`Keras` في بايثون. سأوضح لك أيضًا معادلة الخلية العصبية الصناعية.
### معادلة الخلية العصبية الصناعية
معادلة الخلية العصبية الأساسية هي:
\[ y = f(wx + b) \]
حيث:
- \( y \) هو الناتج.
- \( f \) هي دالة التفعيل (مثل Sigmoid أو ReLU).
- \( w \) هو الوزن.
- \( x \) هو المدخل.
- \( b \) هو الانحياز (bias).
### شيفرة بايثون
إليك مثال على كيفية بناء شبكة عصبية بسيطة باستخدام `Keras`:
```python
import numpy as np
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras import layers
# إعداد بيانات عشوائية للتدريب
x_train = np.random.rand(1000, 10) # 1000 عينة، كل منها تحتوي على 10 ميزات
y_train = np.random.randint(2, size=(1000, 1)) # 1000 عينة، كل منها تحتوي على تصنيف ثنائي
# بناء نموذج الشبكة العصبية
model = keras.Sequential()
model.add(layers.Dense(32, activation='relu', input_shape=(10,))) # طبقة مخفية
model.add(layers.Dense(1, activation='sigmoid')) # طبقة الإخراج
# تجميع النموذج
model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])
# تدريب النموذج
model.fit(x_train, y_train, epochs=10, batch_size=32)
# تقييم النموذج
loss, accuracy = model.evaluate(x_train, y_train)
print(f'Loss: {loss}, Accuracy: {accuracy}')
```
### شرح الشيفرة
1. **استيراد المكتبات**: نستورد المكتبات اللازمة.
2. **إعداد البيانات**: نستخدم بيانات عشوائية للتدريب.
3. **بناء النموذج**: نستخدم `Sequential` لإنشاء نموذج بسيط مع طبقتين.
4. **تجميع النموذج**: نحدد الخوارزمية المستخدمة لفقدان البيانات والدقة.
5. **تدريب النموذج**: نقوم بتدريب النموذج على البيانات.
6. **تقييم النموذج**: نقيم أداء النموذج.
إذا كان لديك أي استفسارات أو تحتاج إلى مزيد من التفاصيل، فلا تتردد في السؤال!
ملاحظة هامة :
أنظر إلى كل دائرة في الصورة المرفقة والذي يدعى معلمة أو عصبون صناعي توجد بداخله المعادلة الرياضية المكتوبة في الأعلى ضمن الدائرة ويتكرر حساب وزن لكل عصبون وهي قيمة عددية إحتمالية لصحة الجواب الناتج عن السؤال الذي يدخله مستثمر البرنامج ضمن بيانات إدخال السؤال ليتم كخرج عند الإجابة عن السؤال
في برنامج الذكاء الصناعي يتم معالجة مليارات وتريليونات من العمليات الحسابية في ثانية واحدة فقط أنظر إلى سرعة المعالجة المذهلة ؟!
م . #ماهر_بقجه_جي
وكل هذا البرنامج السريع والمذهل لايعدو أكثر من معادلة رياضية يتم حسابها وتكرارها كل الوقت تلك المعادلة مبينة في الصورة المرفقة بالمنشور ؟!
أحببت أن أطلع على إحدى اللغات البرمجية التي يستخدمها برنامج الذكاء الصناعي وكيف يتم تقليد الخلية العصبية في الدماغ البشري المذهل ؟!
فكانت أن تقليد الخلية العصبية للدماغ البشري في الذكاء الصناعي هو عبارة عن خلية عصبية صناعية لاتعدو أكثر من معادلة رياضية يتم تكرارها وحساب قيمها بإستمرار أنظر المعادلة بالصورة المرفقة
فسألت مساعدة الذكاء الصناعي مونيكا عرض شيفرات تخص الخلايا العصبية الصناعية وكيف تتم برمجة الذكاء الصناعي فكانت الإجابة كالتالي :
بالطبع! إليك شيفرة بسيطة لنموذج شبكة عصبية باستخدام مكتبة `TensorFlow` و`Keras` في بايثون. سأوضح لك أيضًا معادلة الخلية العصبية الصناعية.
### معادلة الخلية العصبية الصناعية
معادلة الخلية العصبية الأساسية هي:
\[ y = f(wx + b) \]
حيث:
- \( y \) هو الناتج.
- \( f \) هي دالة التفعيل (مثل Sigmoid أو ReLU).
- \( w \) هو الوزن.
- \( x \) هو المدخل.
- \( b \) هو الانحياز (bias).
### شيفرة بايثون
إليك مثال على كيفية بناء شبكة عصبية بسيطة باستخدام `Keras`:
```python
import numpy as np
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras import layers
# إعداد بيانات عشوائية للتدريب
x_train = np.random.rand(1000, 10) # 1000 عينة، كل منها تحتوي على 10 ميزات
y_train = np.random.randint(2, size=(1000, 1)) # 1000 عينة، كل منها تحتوي على تصنيف ثنائي
# بناء نموذج الشبكة العصبية
model = keras.Sequential()
model.add(layers.Dense(32, activation='relu', input_shape=(10,))) # طبقة مخفية
model.add(layers.Dense(1, activation='sigmoid')) # طبقة الإخراج
# تجميع النموذج
model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])
# تدريب النموذج
model.fit(x_train, y_train, epochs=10, batch_size=32)
# تقييم النموذج
loss, accuracy = model.evaluate(x_train, y_train)
print(f'Loss: {loss}, Accuracy: {accuracy}')
```
### شرح الشيفرة
1. **استيراد المكتبات**: نستورد المكتبات اللازمة.
2. **إعداد البيانات**: نستخدم بيانات عشوائية للتدريب.
3. **بناء النموذج**: نستخدم `Sequential` لإنشاء نموذج بسيط مع طبقتين.
4. **تجميع النموذج**: نحدد الخوارزمية المستخدمة لفقدان البيانات والدقة.
5. **تدريب النموذج**: نقوم بتدريب النموذج على البيانات.
6. **تقييم النموذج**: نقيم أداء النموذج.
إذا كان لديك أي استفسارات أو تحتاج إلى مزيد من التفاصيل، فلا تتردد في السؤال!
ملاحظة هامة :
أنظر إلى كل دائرة في الصورة المرفقة والذي يدعى معلمة أو عصبون صناعي توجد بداخله المعادلة الرياضية المكتوبة في الأعلى ضمن الدائرة ويتكرر حساب وزن لكل عصبون وهي قيمة عددية إحتمالية لصحة الجواب الناتج عن السؤال الذي يدخله مستثمر البرنامج ضمن بيانات إدخال السؤال ليتم كخرج عند الإجابة عن السؤال
في برنامج الذكاء الصناعي يتم معالجة مليارات وتريليونات من العمليات الحسابية في ثانية واحدة فقط أنظر إلى سرعة المعالجة المذهلة ؟!
م . #ماهر_بقجه_جي