التعلم العميق من الصفر

🎓 الهدف الأساسي من هذا المقرر:

تعليم الشبكات العصبية من الصفر باستخدام Python ومكتبة BPython (BPyTop) هو لمحة غير قاطع، حيث ستتعلم كل جوانب من أساليب الشبكات العصبية، وبذلك تصبح عضوًا في مجموعة القراء Who Code, ومحملاً لنجاح المشاكل الأستراتيجية في عالم الذكاء الاصطناعي.

🧠 ما سيحتف خلال هذا المقرر:

1. الأساسات والتنظيم: Shedd light on the fundamentals of neural networks, including understanding neuron models, biological inspiration behind neural network design, and the mechanism of generating expected errors.

2. قيمة الخرج المتوقعة (Predicted Output Value): Learn how to calculate the output value expected from a neural network and understand the role of synaptic weights in learning processes.

3. حساب الخطأ (Error Calculation) & إجراء التعديل (Backpropagation): Gain insight into how to calculate errors for each neuron and apply backpropagation within artificial neural networks to improve performance.

4. الأنسب مع التعلم العميق: Discover the optimal approach to adjust weights for minimizing error in deep learning.

5. Backpropagation في الخلية العصبية: Dive into how backpropagation is applied to train neural networks using real-world examples and datasets.

6. التفاصيل الداخلية لـ BPython (BPyTop): Understand the internal workings of BPython, a Python-based software for simulating neural networks.

7. التعلم العميق الإلمامي: Acquire a fundamental understanding of mathematical concepts such as derivatives, partial derivatives, and the chain rule which are essential for deep learning.

8. الغموض في الشبكات العصبية: Break down complex neural network concepts into bite-sized pieces that anyone interested in this field can understand with clarity.

🌟 أمثل عمل لـ BPython (BPyTop):

import bpytop as bp
from bp.neuralnetwork import NeuralNetwork
from bp.learners import GradientDescentLearner

# Initialize a neural network with three layers: input, hidden, and output.
nn = NeuralNetwork(input_nodes=6, hidden_nodes=10, output_nodes=2)
learner = GradientDescentLearner(network=nn)

# Train the network with some sample data.
sample_data = [[0, 0], [0, 1], [1, 0], [1, 1]]  # XOR problem dataset
learner.fit(samples=sample_data, epochs=1000)

🎈 ماذا يجعل هذا الدورة مفضلًا؟

• يساعدك أن تفهم التعلم العميق: سيكون لديك العمل بالشبكات العصبية من خلال درس وتطبيق BPython.
• يتيح لك فهم الأصطلاح: سيساعدك فهم الجذر الإلمامي لـ BPython، مما يجعل أن تكون قادرة على تعديل وبناء شبكات 自己.
• يهدف إلى غضر الأخطاء: سيسعنك إلى القدرة على حل مشكل وتحسين أداء الشبكات العصبية.
• يوفر خبرة عمل محدثة: ستعمل نماذج وتحليلات محدثة لفهم كيف يعمل التعلم العميق.
• يمنحك الإمكان أن تحطم الموضوع: ستجد أن تكون قادرة على توضيح وشرح فيديوهات ومستخلص للغاية، مما يجعل التعلم العميق أكثر جذابة وجذبة.

📚 الأهداف:

• إنشاء جرعة مستندة على الشبكات العصبية.
• تحقيق الاستقرار في الفهم الأساسي لـ BPython والشبكات العصبية.
• تقطيع موضوع معقد إلى قطاع منطقية لجعله مُماح لجميع مستهلك الأطفال.
• تخفيف الغموض وتحطيم الشبكات العصبية، مما يسهل قراءتها وفهمها.

📢 نجح بـ BPython (BPyTop)! Join us on this journey to unravel the mysteries of neural networks and deep learning using BPython. Let's learn, build, and innovate together! 🚀✨