هل سمعت من قبل عن شرح Neural network MATLAB دماغ صناعي يحاكي الدماغ البشري ويعمل بطريقة مشابهة تمامًا لوظائف الدماغ البشري؟ نعم، إنها الشبكة العصبية الاصطناعية التي تم ابتكارها حديثًا للتعرف على الأنماط والصور والنصوص الكتابية، وكذلك القيام بالمهام المتعددة التي يأتي في مقدمتها تصنيف وتحليل البيانات للخروج بنتائج دقيقة تناسب طبيعة ما توصلنا إليه من المعلومات. 

شرح Neural network MATLAB وما علاقتها ب Matlab؟ 

تتألف الشبكة العصبية الاصطناعية من عدة عقد مترابطة ومتشابكة فيما بينها بشكل معقد ومشابه تمامًا للخلايا والتشابكات العصبية في الدماغ بما تحتويه على مستقبلات كيميائية تساعد في توصيل الإشارات والأوامر على هيئة نبضات من مكان لآخر بشكل مماثل تمامًا للدماغ البشري. 

هذا النظام لا يعمل بمفرده بل يتم تدريبه للتعرف على الأنماط المختلفة ليتم بعدها البدء في استخدامه في العديد من المجالات، وخاصة تلك التي تتعلق بالهندسة، البرمجة، إدارة الأعمال، المحاسبة، الطب، الكيمياء، الفيزياء، وأيضًا الفضاء. 

لماذا تعتبر الشبكة العصبية الاصطناعية ذات أهمية بالغة؟ 

أصبحت هذه الشبكة نظامًا مدربًا بآلية ديناميكية وتلقائية، فهي مستوحاة من تركيبة الدماغ البشري وإشاراته العصبية المعقدة، ولذلك السبب تبدو مناسبة لنمذجة العلاقات غير الخطية وتصنيف البيانات أو الإشارات في أنظمة التحكم والصوت والصورة. 

بعد شرح شرح Neural network MATLAB تعرف على مسارات الشبكة العصبية الاصطناعية في تطبيقات التعلم الآلي 

أهم 7 مسارات والتي تعتبر من أشهر تطبيقات هذه، ومن ما يلي:  

1. تجزئة وتعديل الصور ومقاطع الفيديو. 
2. تحديد التفاصيل الموجودة في الصور. 
3. تدريب إنسان آلي على المشي باستخدام وسائل التدريب المتكرر. 
4. الكشف عن الخلايا السرطانية بشكل مبكر، عن طريق استخدامها للبيانات التي قام بإدخالها أخصائي التشريح المرضي، وفقًا لعدة عوامل من أهمها: حجم الخلية السرطانية، سمك الكتلة، والانقسامات الشاذة  بالإضافة إلى عوامل فرعية أخرى تساعد في عملية التشخيص. 
5. وبالنسبة لشرح Neural network MATLAB، فهي تتميز بقدرتها على تحليل العمليات المعقدة التي لا تستطيع البشر ولا الأجهزة الذكية القيام بها ، مثل التعرف على الوجوه والأصوات المختلفة، وكذلك ترجمة النصوص الكتابية.  
6. تستخدم بشكل رئيسي في أداء المهام الخاصة بالذكاء الاصطناعي التي تقوم عليها برمجة وتصميم التطبيقات المختلفة. 
7. يمكنك استخدامها في تقريب الدوال ومحاكاة الكثير من النظم المختلفة.

اقرأ أيضاً: “ما هو الماتلاب – MATLAB؟”

ما هي البنية الأساسية للشبكة العصبية الاصطناعية؟ 

بعد شرح Neural network MATLAB يجب معرفة أنها تتشكب من عدة أنواع ، ويتشكل هذا النوع من الشبكات من 3 طبقات أساسية تترتب بصورة معينة، وهي تحمل المسميات التالية: 

• الطبقة الأولى التي تمثل المدخلات (input). 
• الطبقة الثانية التي تمثل المخرجات(output). 
• الطبقة الثالثة والأخيرة وهي مخفية تمامًا وتعرف(hidden). 

بحيث تعمل هذه الطبقات الثلاثة معًا بصورة متكاملة باستخدام مجموعة من العناصر البسيطة التي تعمل بشكل متوازٍ، لأن كل طبقة تتكون من عدة عقد تعمل كمدخلات بالنسبة للطبقة التي تليها ومخرجات بالنسبة للطبقة السابقة، وهكذا حتى يتم الربط بين جميع العناصر في الطبقات المختلفة، كما أن وظيفة هذا النظام ترتكز على قوة الترابط بين الطبقات وأوزانها، فلكل عقدة وزن محدد يتم تعديله باستمرار أثناء التدريبات المتكررة ليتمكن بعدها من تعديل قوة الإشارة العصبية تلقائيًا؛ أي أننا نقوم بتدريب الشبكة في المرة الأولى فقط، بينما تقوم هي بتدريب نفسها في المرات القادمة. 

ما هو الرابط بين الشبكة العصبية الاصطناعية و Matlab؟ 

بعد شرح Neural network MATLAB وما علاقتها بمتلاب يظهر الرابط واضحًا بينهما من خلال هذه النقاط:  

• يقدم Matlab صناديق أدوات مخصصة للتعلم الآلي. 
• بالإضافة إلى أدوات رئيسية تختص بالشبكات العصبية، والتعلم العميق، وتطبيقات القيادة الآلية.  
• إذا كنت مبتدئًا في التعلم، يمكن ل Matlab أن يساعدك في تطوير الشبكات العصبية باستخدام مجموعة من التعليمات البرمجية البسيطة. 

اقرأ أيضاً: “واجهة المستخدم الرسومية في الماتلاب“

ما هي الطريقة النموذجية لصنع الشبكات العصبية الاصطناعية؟ 

عند شرح Neural network MATLAB تظهر الطريقة النموذجية التي يتم من خلالها صنع هذا النوع من الشبكات من خلال عدة نقاط رئيسية كالتالي: 

• إعداد البيانات: يتم تصنيف البيانات المطلوبة للتدريب، بحيث تحتاج الشبكة العصبية العميقة إلى كميات كبيرة منها، لتستطيع بعدها الاستعانة بها في عدة مهام من أهمها إعداد بيانات التدريب التي لا يمكن للأنظمة الحقيقية إعدادها بأسلوب مماثل للبصيرة البشرية، وكذلك إضافة الكثير من البيانات المتنوعة. 
• النمذجة: يمكنك تدريب الشبكات العصبية السطحية على عدة عمليات رئيسية مثل: التصنيف اعتمادًا في ذلك على علم الإحصاء وصندوق أدوات التعلم الآلي، تصميم النموذج التدريبي وضبطه بشكل جيد يتناسب مع مصمم الشبكة العميقة، وأيضًا إعطاء أوامر القيادة من صندوق أدوات التعلم الآلي. 
• المحاكاة والاختبار: يمكنك دمج الشبكات العصبية في نماذج Simulink على شكل كتل ضخمة، مما يسهل تكاملها مع غيرها من الأنظمة المعقدة، لتبدأ بعدها في إجراء الاختبارات للتحقق من فاعليتها وقدرتها على العمل وأداء المهام المخصصة لها. 
• النشر: تصنيع أكواد c/c++ البسيطة للشبكة العصبية السطحية، اعتمادًا على علم الإحصاء وصندوق أدوات التعلم الآلي، لتبدأ بعد ذلك في إرسالها للأجهزة المدمجة وأنظمة الحاسوب المتقدمة. 

 وفي الختام، نستطيع الحكم على الذكاء الاصطناعي بالنجاح والريادة في ذلك العصر المتجدد يومًا بعد يوم، ويأتي شرح Neural network MATLAB خير دليل على ذلك، فقد أصبحت التكنولوجيا هي السبيل الوحيد للتعلم والعمل بسرعة تحقق للعنصر البشري جميع غاياته وطموحاته.