شرح (ANN)Artificial Neural Networks و CNN من الصفر | Deep Learning Visual Explanation

Описание: في هذا الفيديو نشرح بشكل عميق وواضح مفهوم
Artificial Neural Networks (ANN)
و Convolutional Neural Networks (CNN)

مع توضيح بصري كامل لكيفية عمل كل مرحلة داخل الشبكة.

سنتناول:

كيف تعمل الـ Neuron رياضيًا

مفهوم Weights و Activation Function

لماذا تفشل ANN التقليدية مع الصور

ما هي Convolution ولماذا أحدثت ثورة في Computer Vision

ما هو Filter و Feature Map

وظيفة ReLU و Pooling

معنى Flatten و Softmax

مفهوم Loss و Backpropagation

دور Learning Rate و Epoch في تحسين الأداء

هذا الفيديو مناسب لطلاب:

الذكاء الاصطناعي

Machine Learning

Data Science

Computer Vision

وسيمنحك فهمًا حقيقيًا من الجذور بعيدًا عن الحفظ النظري.

إذا كنت تريد دخول مجال Deep Learning بشكل صحيح، فهذا الفيديو نقطة البداية.
In this video, we explain in depth and with clarity the concepts of Artificial Neural Networks (ANNs) and Convolutional Neural Networks (CNNs).

We provide a complete visual demonstration of how each stage within the network works.

We will cover:

How Neurons Work Mathematically

The Concept of Weights and Activation Functions

Why Traditional ANNs Fail with Images

What Convolution is and Why It Revolutionized Computer Vision

What Filters and Feature Maps Are

The Functions of ReLU and Pooling

The Meaning of Flatten and Softmax

The Concepts of Loss and Backpropagation

The Role of Learning Rate and Epoch in Performance Improvement

This video is suitable for students of:

Artificial Intelligence

Machine Learning

Data Science

Computer Vision

It will give you a true, grounded understanding, moving beyond rote memorization.

If you want to enter the field of Deep Learning the right way, this video is the perfect starting point.
#coding #artificialintelligence #neuralnetworks #cnn #ai #learning