Artificial Intelligence Chapter - Neural Networks and Deep Learning

Artificial Intelligence

Neural Networks

• Inspired by the structure and function of the human brain
• A network of interconnected nodes (neurons) that process and transmit information
• Can be used for:
  • Classification
  • Regression
  • Function approximation
  • Clustering
• Types of neural networks:
  • Feedforward networks
  • Recurrent neural networks (RNNs)
  • Convolutional neural networks (CNNs)

Deep Learning

• A subfield of machine learning that uses neural networks with multiple layers
• Enables AI systems to learn complex patterns and representations in data
• Applications:
  • Image recognition
  • Speech recognition
  • Natural language processing
  • Game playing
• Techniques:
  • Backpropagation
  • Stochastic gradient descent
  • Activation functions (e.g. ReLU, sigmoid)

Natural Language Processing (NLP)

• Deals with the interaction between computers and humans in natural language
• Goals:
  • Language understanding
  • Language generation
  • Language translation
• Techniques:
  • Tokenization
  • Part-of-speech tagging
  • Named entity recognition
  • Sentiment analysis
• Applications:
  • Chatbots
  • Sentiment analysis
  • Language translation
  • Text summarization

Machine Learning

• A subfield of artificial intelligence that enables machines to learn from data
• Types of machine learning:
  • Supervised learning
  • Unsupervised learning
  • Reinforcement learning
• Goals:
  • Prediction
  • Classification
  • Regression
• Techniques:
  • Linear regression
  • Decision trees
  • Random forests
  • Support vector machines

Computer Vision

• Deals with enabling computers to interpret and understand visual information from the world
• Goals:
  • Image recognition
  • Object detection
  • Image segmentation
  • Image generation
• Techniques:
  • Convolutional neural networks (CNNs)
  • Edge detection
  • Feature extraction
  • Object recognition
• Applications:
  • Image recognition
  • Object detection
  • Autonomous vehicles
  • Medical imaging

الذكاء الاصطناعي

الشبكات العصبية

• مستوحاة من بنية ووظيفة المخ البشري
• شبكة من العقد المترابطة (العصبية) التي تобрай وتحول المعلومات
• يمكن استخدامها في:
  • التصنيف
  • الانحدار
  • تقريب الوظائف
  • التجميع
• أنواع الشبكات العصبية:
  • شبكات التfeeding_forward
  • شبكات عصبية متكررة (RNNs)
  • شبكات عصبية محدبة (CNNs)

التعلم العميق

• مجال فرعي من التعلم الآلي الذي يستخدم الشبكات العصبية متعددة الطبقات
• يمكّن أنظمة الذكاء الاصطناعي من التعلم من الأنماط وال представات المعقدة في البيانات
• التطبيقات:
  • التعرف على الصور
  • التعرف على الكلام
  • معالجة اللغة الطبيعية
  • لعب الألعاب
• التقنيات:
  • تراجع الخلفي
  • الهبوط التدريجي العشوائي
  • دوال الفعاليات (مثل ReLU، sigmoid)

معالجة اللغة الطبيعية (NLP)

• تتعامل مع التفاعل بين الكمبيوتر والبشر في اللغة الطبيعية
• الأهداف:
  • فهم اللغة
  • توليد اللغة
  • ترجمة اللغة
• التقنيات:
  • 토ケنIZATION
  • وسم الأجزاء النحوية
  • التعرف على الكينيات المسمى
  • تحليل المشاعر
• التطبيقات:
  • البوتات
  • تحليل المشاعر
  • ترجمة اللغة
  • تلخيص النص

التعلم الآلي

• مجال فرعي من الذكاء الاصطناعي الذي يمكّن الآلات من التعلم من البيانات
• أنواع التعلم الآلي:
  • التعلم الاشرافي
  • التعلم غير الاشرافي
  • التعلم بالتعزيز
• الأهداف:
  • التنبؤ
  • التصنيف
  • الانحدار
• التقنيات:
  • الانحدار الخطي
  • أشجار القرار
  • الغابات العشوائية +آلات دعم向ектора

الرؤية الحاسوبية

• تتعامل مع تمكين الكمبيوتر من تفسير والفهم المعلومات البصرية من العالم
• الأهداف:
  • التعرف على الصور
  • كشف الأجسام
  • قسم الصور
  • توليد الصور
• التقنيات:
  • الشبكات العصبية المحدبة (CNNs)
  • كشف الحافة
  • استخراج الميزات
  • كشف الأجسام
• التطبيقات:
  • التعرف على الصور
  • كشف الأجسام
  • المركبات ذاتية القيادة
  • التصوير الطبي