مبادئ الشبكات العصبية

الشبكات العصبية التلافيفية (Convolutional Neural Networks - CNN): مصممة أساسًا لمعالجة الصور، وتستفيد من تلافيف لمعالجة المعلومات في الفئات.
الشبكات العصبية المتكررة (Recurrent Neural Networks - RNN): تُستخدم في معالجة التسلسلات، مثل النصوص والمحادثات، حيث تتذكر الإدخالات السابقة.
الشبكات العصبية العميقة (Deep Neural Networks): شبكات تتكون من طبقات متعدّدة، ما يُعطيها القدرة على التعامل مع البيانات المعقّدة.
الشبكات العصبية ذات الذاكرة (Memory-based Neural Networks): تُستخدم لتحسين الأداء في مهام مُعينة مثل تخزين وتذكّر المعلومات.

التعرف على الصور: تمكّن الشبكات العصبية التلافيفية من تحديد الأشياء و الأنماط في الصور.
معالجة اللغات الطبيعية: تُمكّن الشبكات العصبية المتكررة من فهم معنى النصوص و توليدها.
الترجمة الآلية: تستخدم الشبكات العصبية لفهم و ترجمة اللغات.
التعرف على الكلام: تستخدم لحويل الكلام البشري إلى نصوص مكتوبة.
التنبؤ بالمستقبل: تُستخدم لمعالجة البيانات التاريخية و التنبؤ بالمستقبل.

التعلم العميق (Deep Learning): فرع من الذكاء الاصطناعي يستخدم الشبكات العصبية العميقة لحل المشكلات المعقدة.
التعلم الآلي (Machine Learning): المبدأ الذي تعمل عليه الشبكات العصبية، حيث تتعلم من البيانات دون برمجة صريحة.
التعزيز (Reinforcement Learning): يُدرّب الذكاء الاصطناعي على تنفيذ سلسلة من الإجراءات لتحقيق هدف ما باستخدام المكافآت.
التعلم غير الخاضع للإشراف (Unsupervised Learning): يُستخدم للتعرف على الأنماط في البيانات بدون وجود بيانات تدريب مُصنّفة مسبقًا.
معالجة اللغات الطبيعية (Natural Language Processing - NLP): أحد التطبيقات الرئيسية للذكاء الاصطناعي، يستخدمها في فهم و توليد النصوص البشرية.

مُعدّل التدريب الطويل: يستغرق تدريب بعض أنواع الشبكات العصبية وقتًا طويلاً.
نقص الشفافية: صعوبة فهم التفسير المنطقي وراء نتائج الشبكة العصبية.
الحساسية للبيانات: قد تتأثر أداء الشبكة العصبية بوجود معلومات خاطئة أو بيانات غير متوازنة.
تدريب مُعقد: يحتاج إعداد ودراسة الشبكات ليكون مُعقدًا.
الذاكرة المحدودة: بعض الشبكات ربما لا تحتفظ بالذاكرة و معلومات سابقة.
الاستنتاج المحدود: لا يمكن للشبكة العصبية دائماً أن تحل جميع أنواع المشكلات.