ما يجب أن تعرفه أليسون.
ما هو الإنترنت على أي حال؟
الإنترنت عبارة عن شبكة كمبيوتر ضخمة.
الشخص الذي أصبح كبيرًا حقًا الآن.
ماذا تقصد هذا.
كيف واحد.
ماذا تكتب لها؟
مثل البريد؟
رقم.
يستخدمه الكثير من الناس ويتواصلون.
أعتقد أنه يمكنهم التواصل مع كتاب ومنتجي NBC.
أليسون ، هل يمكن أن توضح ما هو الإنترنت؟
كم هذا مذهل؟
منذ ما يزيد قليلاً عن 20 عامًا ، لم يكن الناس يعرفون حتى ما هو الإنترنت.
واليوم لا يمكننا حتى تخيل حياتنا بدونها.
مرحبًا بك في دورة التعلم العميق من الألف إلى الياء.
اسمي كيرا رامكو ومع المدرب المشارك ، اجتمعوا على بونتيماستر.
نحن متحمسون للغاية لوجودك على متن الطائرة وسنقدم لك اليوم نظرة عامة سريعة
على ماهية التعلم العميق ولماذا يتم التقاطه الآن.
اذا هيا بنا نبدأ.
لماذا ألقينا نظرة على هذا المقطع؟
وما هذه الصورة هنا؟
حسنًا ، كان هذا المقطع من عام 1994.
هذه صورة لجهاز كمبيوتر من عام 1980.
والسبب في قيامنا بالخوض في التاريخ قليلاً هو أن الشبكات العصبية ، جنبًا إلى جنب مع التعلم العميق
، كانت موجودة منذ بعض الوقت ، وقد بدأت للتو في التقاط الصور والتأثير على العالم في الوقت
الحالي.
لكن إذا نظرت إلى الثمانينيات ، سترى أنه على الرغم من اختراعها
في الستينيات والسبعينيات ، فإنها حقًا اشتعلت في اتجاه أو اشتعلت الرياح في الثمانينيات.
لذلك بدأ الناس يتحدثون عنها كثيرًا.
كان هناك الكثير من الأبحاث في هذا المجال واعتقد الجميع أن التعلم العميق أو الشبكات
العصبية كانت هذا الشيء الجديد الذي سيؤثر على العالم ، وسيغير كل شيء ، وسيحل جميع مشاكل
العالم.
ثم تلاشى نوعًا ما ببطء خلال العقد التالي.
اذا ماذا حصل؟
لماذا لم تنجو الشبكات العصبية ولم تغير العالم؟
كان السبب في ذلك ، أنهم لم يكونوا جيدين بما فيه الكفاية ، ولم يكونوا جيدين في التنبؤ
بالأشياء وليسوا جيدين في النمذجة وأساسًا ليسوا اختراعًا جيدًا.
أم أن هناك سبب آخر؟
حسنًا ، في الواقع ، السبب وراء وجود السبب والسبب أمامنا ، هو حقيقة أن التكنولوجيا
في ذلك الوقت لم تكن على مستوى المعيار الصحيح لتسهيل الشبكات العصبية.
لكي تعمل الشبكات العصبية والتعلم العميق بشكل صحيح ، فأنت بحاجة إلى شيئين.
أنت بحاجة إلى بيانات ، وتحتاج إلى الكثير من البيانات ، وتحتاج إلى قوة معالجة.
أنت بحاجة إلى أجهزة كمبيوتر قوية لمعالجة تلك البيانات وتسهيل الشبكات العصبية.
لذلك دعونا نلقي نظرة على كيفية القيام بذلك.
لقد تطورت البيانات أو تخزين البيانات على مر السنين ، وبعد ذلك سننظر في كيفية تطور التكنولوجيا.
إذن لدينا هنا ثلاث سنوات ، 1956 ، 1980 ، 2017.
كيف بدا التخزين في عام 1956؟
حسنًا ، هناك محرك أقراص ثابت ، وهذا القرص الصلب لا يستغرق سوى خمسة دقائق انتظار لمحرك أقراص صلبة ميغا بايت.
هذا خمسة ميغا بايت على الرافعة الشوكية بحجم غرفة صغيرة.
هذا محرك أقراص ثابت يتم نقله إلى مكان آخر على متن طائرة.
وهذا هو شكل التخزين في عام 1956 ، كان عليك أن تدفع لشركة كان عليها أن تدفع ألفين ونصف دولار
من تلك الأيام لاستئجار القرص الصلب هذا لاستئجاره ، وليس شرائه لتأجيره لمدة شهر واحد.
في عام 1980 ، تحسن الوضع قليلاً.
إذن لدينا هنا قرص صلب بسعة عشرة ميغا بايت لثلاثة آلاف ونصف لا يزال مكلفًا للغاية وعشرة
ميغا فقط.
هذه مثل صورة واحدة هذه الأيام.
واليوم في عام 2017 ، لدينا بطاقة SD بسعة 256 جيجابايت مقابل 150 دولارًا ، والتي يمكن أن تناسب إصبعك.
وإذا كنت تشاهد هذا الفيديو بعد عام أو ما شابه في 2019 أو 2025 ، فمن المحتمل أنك تضحك على نفسك
لأنه بحلول ذلك الوقت ستمتلك سعة تخزين أكبر.
لكن مع ذلك ، فإن النقطة تبقى.
لذلك ، إذا قارناها في جميع المجالات ، وكنا بالفعل نأخذ السعر
والحجم في الاعتبار فقط سعة كل ما كان يتجه في ذلك الوقت.
لذلك من عام 1956 إلى عام 1980 ، زادت السعة بمقدار الضعف تقريبًا ثم زادت بنحو 25600 مرة.
وطول الفترة لا يختلف كثيرًا.
إذن من 1956 إلى 1982 ، 24 سنة من 1980 إلى 2017 ، 37 سنة.
إذن ، ليس هذا كثيرًا من الزيادة في الوقت ، ولكن قفزة هائلة في التقدم التكنولوجي.
وهذا يدل على أن هذا ليس اتجاهًا خطيًا.
هذا نمو هائل في التكنولوجيا.
وإذا أضفنا ذلك لمراعاة السعر والحجم ، فسيكون ذلك بملايين الزيادة.
وهنا لدينا رسم بياني بمقياس لوغاريتمي.
لذلك إذا رسمنا تكلفة محرك الأقراص الثابتة لكل جيجابايت ، فسترى أن هذا يبدو شيئًا كهذا.
نحن نقترب بسرعة من الصفر في الوقت الحالي.
يمكنك الحصول على تخزين على Dropbox و Google Drive ، والذي لا يكلفك أي شيء ، التخزين
السحابي ، وسيستمر ذلك.
وفي الحقيقة ، على مر السنين ، سوف يذهب هذا إلى أبعد من ذلك.
في الوقت الحالي ، يبحث العلماء في استخدام الحمض النووي للتخزين.
وهي مكلفة للغاية الآن.
يكلف تجميع 2 ميغا بايت من البيانات 7000 دولار ثم 2000 أخرى لقراءتها.
لكن هذا النوع من التذكير بهذه الحالة الكاملة للقرص الصلب والطائرة ، أنه سيتم تخفيف ذلك
بسرعة كبيرة جدًا مع هذا المنحنى الأسي بعد 10 إلى 10 سنوات من الآن ، بعد 20 عامًا من الآن ،
سيستخدم الجميع الحمض النووي التخزين إذا ذهبنا إلى هذا الاتجاه.
وإليك بعض الإحصائيات حول ذلك.
لذا يمكنك استكشافه بشكل أكبر ، وربما إيقافه مؤقتًا ، وإيقاف الفيديو مؤقتًا إذا كنت تريد قراءة المزيد حول هذا الموضوع.
هذا من طبيعة دوت كوم.
ويمكنك في الأساس تخزين جميع بيانات العالم في كيلو واحد فقط ، أو كيلوغرام واحد من تخزين الحمض النووي ، أو يمكنك تخزين
حوالي مليار تيرابايت من البيانات في غرام واحد من تخزين الحمض النووي.
لذلك هذا مجرد شيء لإظهار مدى سرعة تقدمنا وهذا هو السبب في أن التعلم العميق ينتعش الآن
بعد أن وصلنا أخيرًا إلى المرحلة حيث لدينا بيانات كافية لتدريب نماذج فائقة الروعة ومتطورة
للغاية.
في ذلك الوقت في الثمانينيات عندما تم اختراعها لأول مرة ، لم يكن الأمر كذلك.
والشيء الثاني الذي تحدثنا عنه هو قدرة المعالجة.
إذن لدينا هنا منحنى أسي مرة أخرى على مقياس لوغاريتمي.
لم يتم تصويره بشكل مثالي هنا ، ولكن على اليمين يمكنك أن ترى أنه مقياس لوغاريتمي وهذه هي الطريقة التي تطورت بها أجهزة
الكمبيوتر.
لذا مرة أخرى ، لا تتردد في إيقاف هذه الشريحة.
هذا يسمى قانون مور.
ربما تكون قد سمعت عن مدى سرعة تطور قدرة المعالجة لأجهزة الكمبيوتر.
في الوقت الحالي ، نحن في مكان ما هنا حيث يمكن لجهاز كمبيوتر متوسط الشراء
مقابل 1000 دولار ، ويفكر بسرعة دماغ الجرذ ، وما بين 25 سيكون سرعة الإنسان أو 23.
وبعد ذلك بحلول عام 2050 أو 2045 ، ستتجاوز جميع البشر مجتمعين.
لذلك نحن في الأساس ندخل عصر أجهزة الكمبيوتر القوية للغاية ، والتي يمكنها معالجة
الأشياء بطريقة أسرع مما يمكننا تخيله بعد ذلك.
وهذا ما يسهل التعلم العميق.
إذن كل هذا يقودنا إلى السؤال ما هو التعلم العميق؟
ما هو موقف الشبكة العصبية بالكامل؟
ما الذي يحدث؟
ما الذي نتحدث عنه هنا؟
وربما تكون قد رأيت صورة ، شيء من هذا القبيل ، لذلك دعونا نتعمق فيه.
ما هو التعلم العميق؟
هذا الرجل النبيل هنا ، جيفري هينتون ، معروف باسم الأب الروحي لديب.
التعلم ، وأجرى بحثًا عن التعلم العميق في الثمانينيات.
وقد قام بالكثير والكثير من العمل ، والكثير من الأوراق البحثية التي نشرها في Deep Learning.
يعمل حاليًا في Google.
لذا فإن الكثير من الأشياء التي سنتحدث عنها تأتي من جيفري هينتون ، ويمكنك أن ترى
الكثير.
لديه عدد غير قليل من مقاطع الفيديو على YouTube.
يشرح الأشياء بشكل جيد.
لذلك أوصي بشدة بفحصها.
وبالتالي فإن الفكرة وراء التعلم العميق هي النظر إلى الدماغ البشري وسيكون هناك قدر كبير
من علم الأعصاب قادمًا وفي هذه الدروس.
وما نحاول القيام به هنا هو محاكاة كيفية عمل الدماغ البشري.
ونحن لا نعرف الكثير.
أنت لا تعرف كل شيء عن الدماغ البشري ، لكن تلك الكمية القليلة التي نعرفها ،
نريد تقليدها وإعادة إنشائها.
ولما ذلك؟
حسنًا ، لأن الدماغ البشري يبدو أنه أحد أقوى الأدوات على هذا الكوكب للتعلم
والتعلم وتكييف المهارات ثم تطبيقها.
وإذا تمكنت أجهزة الكمبيوتر من نسخ ذلك ، فيمكننا الاستفادة مما قرره الانتقاء الطبيعي بالفعل بالنسبة
لنا.
كل تلك الأنواع من الخوارزميات التي قررت أنها الأفضل.
سنقوم فقط بالاستفادة من ذلك.
لماذا نعيد اختراع الدراجة؟
الصحيح.
لذلك دعونا نرى كيف يعمل هذا هنا.
لدينا بعض الخلايا العصبية.
هذه هي الخلايا العصبية التي تم تلطيخها على الزجاج ثم تم فحصها تحت المجهر لبعض الألوان.
وهذا يمكنك أن ترى كيف يبدون.
لذلك لديهم مثل الجسم ، لديهم هذه الفروع ولديهم مثل ذيول وهلم جرا.
حتى تتمكن من رؤيتهم.
لديهم مثل نواة بالداخل في المنتصف.
وهذا أساسًا ما تبدو عليه الخلايا العصبية في دماغ الإنسان.
هناك ما يقرب من 100 مليار خلية عصبية إجمالاً.
لذلك فهذه خلايا عصبية فردية.
هذه في الواقع خلايا عصبية حركية لأنها أكبر ، يسهل رؤيتها.
ولكن مع ذلك ، هناك 100 مليار خلية عصبية في دماغ الإنسان ، وكل خلية عصبية متصلة بما
يقرب من ألف من جيرانها.
إذن ، لأعطيكم صورة ، هذا ما تبدو عليه.
هذا جزء حقيقي من دماغ الإنسان.
وهذا هو المخيخ ، وهو جزء من دماغك في الخلف.
إنها مسؤولة عن مثل المصفوفة وعن الحفاظ على توازنك وبعض القدرات اللغوية وأشياء من هذا القبيل.
لذلك هذا فقط لإظهار مدى اتساع عدد الخلايا العصبية الموجودة.
إنها مثل مليارات ومليارات ومليارات من الخلايا العصبية كلها متصلة في دماغك.
لذا فليس الأمر كما لو كنا نتحدث عن خمسة أو 500 أو 1000 أو مليون.
هذه بلايين من الخلايا العصبية هناك.
ونعم ، هذا ما سنحاول إعادة إنشائه.
فكيف نعيد إنشاء هذا في جهاز كمبيوتر؟
حسنًا ، نقوم بإنشاء بنية اصطناعية تسمى الشبكة العصبية الاصطناعية ، حيث لدينا عقد أو خلايا عصبية ، وسيكون لدينا
بعض الخلايا العصبية لقيم الإدخال.
إذن فهذه هي القيم التي تعرفها عن موقف معين.
لذلك ، على سبيل المثال ، أنت تصمم شيئًا ما ، تريد أن تتنبأ بشيء
ما ، سيكون لديك دائمًا بعض المدخلات ، شيء لبدء تنبؤاتك.
ثم هذا يسمى طبقة الإدخال ، ثم لديك الإخراج.
هذه هي القيمة التي تريد توقعها أو ما إذا كانت مفاجأة ، سواء كان شخصًا
ما سيغادر البنك أو يبقى في البنك ، هل هذه معاملة احتيالية؟
هل هذه صفقة حقيقية؟
وهلم جرا.
لذلك ستكون طبقة الإخراج.
وبين ذلك سيكون لدينا طبقة مخفية.
فكما ترى في دماغك ، لديك الكثير من الخلايا العصبية.
لذلك تأتي بعض المعلومات من خلال عينيك وأذنيك وأنفك.
لذلك أنت في الأساس حواسك.
وبعد ذلك ، لا يقتصر الأمر على الانتقال على الفور إلى الإخراج حيث لديك.
والنتيجة هي مرور كل هذه المليارات والمليارات والمليارات من الخلايا العصبية قبل أن تصل إلى المخرجات.
وهذا هو المفهوم الكامل وراء ذلك أننا سنقوم بنمذجة الدماغ.
لذلك نحن بحاجة إلى هذه الطبقات المخفية الموجودة قبل الإخراج.
إذن طبقات الإدخال ، الخلايا العصبية المتصلة بالخلايا العصبية للطبقة المخفية ، الطبقة المخفية من الخلايا العصبية
التي تتصل بقيمة الإخراج.
وهذا رائع جدًا.
ولكن ما هو كل هذا؟
أين التعلم العميق هنا؟
لماذا يسمى التعلم العميق؟
لا يوجد شيء عميق هنا.
حسنًا ، هذا نوع من الخيار الذي قد يسميه المرء التعلم الضحل.
لا يوجد الكثير مما يحدث بالفعل.
لكن لماذا يسمى التعلم العميق؟
حسنًا ، لأننا ننتقل بهذا إلى المستوى التالي.
نحن نفصلها أكثر.
وليس لدينا طبقة مخفية واحدة فقط.
لدينا الكثير والكثير والكثير من الطبقات المخفية ، ثم نربط كل شيء.
كما هو الحال في الدماغ البشري ، نحن نربط كل شيء ، كل شيء مترابط.
وهذه هي الطريقة التي تتم بها معالجة قيم الإدخال من خلال كل هذه الطبقات المخفية ، تمامًا كما هو الحال في الدماغ البشري.
ثم لدينا قيمة مخرجات ونحن الآن نتحدث عن التعلم العميق.
هذا ما يدور حوله التعلم العميق على مستوى مجرد للغاية.
في البرامج التعليمية الإضافية ، سنقوم بالتشريح والغوص بعمق في التعلم العميق ، وبنهاية
الأمر ستعرف ما هو كل شيء عن التعلم العميق وستعرف كيفية تطبيقه في مشاريعك.
متحمس للغاية بشأن هذا خان.
انتظر لتبدأ وأنا أتطلع إلى رؤيتك في البرنامج التعليمي التالي.
حتى ذلك الحين ، استمتع بالتعلم العميق.