دائما ما كنت من مؤيدين فكرة الشرح المرئية بعد فهم الأساس النظري والعلمي للمعلومة وليس مجرد كدس معلوماتنا النظرية حول معادلات وخطوات ليست واضحة نسبيا حتى بعد تطبيقها على ارض الواقع.

فاكتشفت مؤخرا طريقة تدريس لعلم الشبكات العصبية وخوارزمياته او ما يعرف بال deep learning للمحاضر Tom Yeh احد دكاترة المعهد الامريكي MIT.

طبعا لديه شروحات عديدة في المجال ومن اهمها احد اعمدة الذكاء الإصطناعي والتي احدثت ثورة كبيرة في تدريب الشبكات العصبية وتطورها وما وصلنا اليه اليوم وهي خوارزمية ال Backpropagation وقام بشرحها بطريقة مبسطة و مرئية عن طريق التغيرات التي تحدث في الاوزران في تمثيل مرئي للمصفوفات.

وطبعا لا ننسى ان خوارزمية Backpropagation
كانت احد الاسباب التي ادت الى فوز العبقري جيوفري هينتون(Geoffrey Hinton) بجائزة نوبل للفيزياء.

طبعا طريقة شرح المحاضر مختصرة ومبسطة وايضا لديه طريقة تعليم عن طريق تمثيل الشبكة العصبية في ملف اكسيل ليبين التغيرات التي تطرأ على الشبكة عند تدريبها سأقوم بنشر ملفه عند توافره بالإضافة الى الورقة البحثية الخاصة بخوارزمية Backpropagation.

نقطة اخيرة لمن يحب ان يرى الشرح هناك باحثة تقوم بشرح خوارزميات من المحاضر في القناة AI by Hand .
#AI #DL #NN #Backpropagation #DeepLearning #Deep_learning

لا تنسى الدعم عبر دعوة اصدقائك لتعم الفائدة وشكرا✅❤️

#ورقة_بحثية
#Backpropagation #AI