| name | arabic-deep-learning |
| name_ar | تعلم عميق |
| description | Master deep learning fundamentals in Arabic |
| description_ar | إتقان أساسيات التعلم العميق بالعربية |
| category | ai-ml |
| language | ar |
| dialect | msa |
| rtl | true |
| platform_all | true |
| version | 1.0.0 |
| author | salman-shaikh |
الهدف
إتقان أساسيات التعلم العميق (Deep Learning) والشبكات العصبية.
مفاهيم أساسية
١. الشبكات العصبية
المكونات:
- طبقة إدخال (Input Layer)
- طبقات خفية (Hidden Layers)
- طبقة إخراج (Output Layer)
- أوزان وتحيزات (Weights & Biases)
٢. دوال التنشيط
| الدالة | الاستخدام |
|---|
| Sigmoid | تصنيف ثنائي |
| ReLU | شبكات عميقة |
| Softmax | تصنيف متعدد |
| Tanh | طبقات خفية |
٣. الانتشار الخلفي
١. مرور أمامي (Forward Pass)
٢. حساب الخطأ
٣. انتشار خلفي (Backward Pass)
٤. تحديث الأوزان
أطر عمل شائعة
| الإطار | اللغة | الاستخدام |
|---|
| TensorFlow | Python | إنتاج، بحث |
| PyTorch | Python | بحث، تعليم |
| Keras | Python | مبتدئين، نماذج سريعة |
| MXNet | Multiple | أداء عالي |
أفضل الممارسات
✅ تهيئة أوزان صحيحة
✅ تطبيع بيانات
✅ Dropout لمنع overfitting
✅ مراقبة التدريب
❌ لا تستخدم بيانات غير مطابقة
❌ لا تهمل vanishing gradient
❌ لا تبالغ في تعقيد النموذج
الكلمات المفتاحية
عربي: "تعلم عميق", "شبكات عصبية", "deep learning", "neural networks"
English: "deep learning arabic", "neural networks", "TensorFlow", "PyTorch"
سجل التغييرات
v1.0.0