قرمصيص للأخبار أخبار الذكاء الاصطناعي بالعربي
باختصار
التعلّم العميق (Deep Learning) هو نوع متقدّم من التعلّم الآلي بيستخدم شبكات عصبية متعددة الطبقات عشان يتعلّم أنماط معقّدة من كميات ضخمة من البيانات.
بالتفصيل
لو التعلّم الآلي هو إنك تعلّم الكمبيوتر، فالتعلّم العميق هو إنك تديه «دماغ» متعدد الطبقات يقدر يفهم حاجات أعقد بكتير.
كلمة «عميق» جاية من إن الشبكة العصبية (Neural Network) بتكون فيها طبقات كتير (عميقة). كل طبقة بتتعلّم مستوى مختلف من التفاصيل:
- الطبقة الأولى: بتتعرّف على حاجات بسيطة (حواف، ألوان)
- الطبقات الوسطى: بتجمّع التفاصيل البسيطة في أشكال (عين، ودن)
- الطبقة الأخيرة: بتفهم الصورة الكاملة (ده وجه إنسان)
التعلّم العميق هو اللي وراء الطفرة الحالية في الذكاء الاصطناعي. قبل 2012، أنظمة AI كانت محتاجة خبراء يحدّدوا «إيه اللي المفروض تدوّر عليه» في البيانات. التعلّم العميق غيّر القواعد — النموذج بيكتشف لوحده إيه المهم.
كل النماذج اللغوية الكبيرة زي GPT وClaude وGemini مبنية على التعلّم العميق، وتحديدًا على بنية الـ Transformer.
مثال عملي
لما بترفع صورة على Google Photos وبيتعرّف على الوجوه فيها ويصنّفها تلقائيًا — ده تعلّم عميق. الشبكة العصبية العميقة اتدرّبت على ملايين الصور عشان تقدر تميّز ملامح كل شخص حتى لو الصورة من زاوية مختلفة أو في إضاءة ضعيفة.
مصطلحات مرتبطة
- الشبكة العصبية (Neural Network)
- التعلّم الآلي (Machine Learning)
- المحوّل (Transformer)
- الرؤية الحاسوبية (Computer Vision)
