شبکه‌های عصبی مصنوعی (Artificial Neural Networks - ANNs) یکی از مهم‌ترین مفاهیم در هوش مصنوعی و یادگیری عمیق هستند که از ساختار مغز انسان الهام گرفته‌اند. این شبکه‌ها برای حل مسائل پیچیده مانند تشخیص تصویر، پردازش زبان طبیعی، پیش‌بینی داده‌ها و... استفاده می‌شوند.

---

🧠 شبکه عصبی چیست؟

شبکه عصبی یک مدل ریاضی/محاسباتی است که از نورون‌های مصنوعی (سلول‌های عصبی) تشکیل شده و با پردازش داده‌های ورودی، خروجی موردنظر را تولید می‌کند.
🔹 مثال:

• یک شبکه عصبی می‌تواند تصویر یک گربه را تشخیص دهد.

• یا پیش‌بینی قیمت سهام بر اساس داده‌های گذشته انجام دهد.

---

📌 ساختار اصلی شبکه‌های عصبی

1. نورون (Neuron)

مثل سلول‌های مغز انسان عمل می‌کند. هر نورون:

• ورودی (Input) → دریافت داده (مثلاً پیکسل‌های تصویر)

• وزن‌ها (Weights) → اهمیت هر ورودی

• تابع فعال‌ساز (Activation Function) → تصمیم می‌گیرد نورون "آتش" کند یا نه.

• خروجی (Output) → نتیجه نهایی نورون

2. لایه‌ها (Layers)

یک شبکه عصبی معمولاً از سه لایه تشکیل می‌شود:

1. لایه ورودی (Input Layer): داده‌های خام را دریافت می‌کند.

2. لایه‌های پنهان (Hidden Layers): محاسبات اصلی انجام می‌شود.

3. لایه خروجی (Output Layer): نتیجه نهایی را می‌دهد.

📌 مثال:

python
Copy
Download

# یک شبکه ساده در TensorFlow/Keras
model = Sequential([
    Dense(64, activation='relu', input_shape=(10,)),  # لایه پنهان
    Dense(32, activation='relu'),                     # لایه پنهان دیگر
    Dense(1, activation='sigmoid')                    # لایه خروجی
])

---

🔢 انواع شبکه‌های عصبی

نوع شبکه	کاربرد	مثال
پرسپترون چندلایه (MLP)	داده‌های ساده (مثل پیش‌بینی قیمت)	مدل‌های رگرسیون
شبکه عصبی کانولوشنی (CNN)	پردازش تصویر و ویدیو	تشخیص چهره، خودروهای خودران
شبکه عصبی بازگشتی (RNN/LSTM)	پردازش زبان طبیعی (NLP)	ترجمه ماشینی، چت‌بات‌ها
شبکه‌های GAN	تولید داده‌های مصنوعی	ساخت تصاویر واقع‌گرایانه

---

⚙️ آموزش شبکه عصبی (Training)

شبکه عصبی با داده‌های آموزشی یاد می‌گیرد و به‌مرور خطاهایش کاهش می‌یابد. مراحل اصلی:

1. انتشار جلو (Forward Propagation): محاسبه خروجی از روی ورودی.

2. محاسبه خطا (Loss Function): مقایسه خروجی با جواب واقعی.

3. انتشار معکوس (Backpropagation): تنظیم وزن‌ها برای کاهش خطا.

4. بهینه‌سازی (Optimization): استفاده از الگوریتم‌هایی مثل گرادیان کاهشی (Gradient Descent).

📌 مثال کد (آموزش یک مدل ساده):

python
Copy
Download

model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])
model.fit(X_train, y_train, epochs=10)  # آموزش مدل

---

🎯 کاربردهای واقعی شبکه‌های عصبی

• تشخیص تصاویر (مثلاً تشخیص بیماری از روی عکس MRI)

• پردازش زبان طبیعی (مثل ترجمه Google، دستیارهای صوتی)

• سیستم‌های پیشنهاددهنده (مثل پیشنهاد فیلم در Netflix)

• خودروهای خودران (پردازش داده‌های سنسورها)

---

📚 منابع یادگیری

• کتاب: "Neural Networks and Deep Learning" - Michael Nielsen (رایگان آنلاین)

• دوره: CS50’s Introduction to AI with Python - Harvard

• تمرین عملی: TensorFlow Tutorials

---

💡 نکته کلیدی

شبکه‌های عصبی مانند یک جعبه سیاه هستند که با داده‌های زیاد آموزش می‌بینند. هرچه داده‌های آموزشی کیفی‌تر باشند، مدل دقیق‌تر عمل می‌کند!



برای دریافت فایل کامل آموزش شبکه های عصبی اینجا کلیک نمایید