الشبكات العصبونية التعليمية هي نوع من الخوارزميات المستخدمة في الذكاء الصناعي لتعلم الأنماط والمعلومات من البيانات. تستند هذه الشبكات على هيكل مستوحى من الدماغ البشري ، حيث يتم تكوينها من وحدات صغيرة تسمى الخلايا العصبية أو النيورونات ، وتتفاعل هذه النيورونات مع بعضها البعض لتشكيل الشبكة العصبية.
تتميز الشبكات العصبونية التعليمية بقدرتها على التعلم من البيانات وتحليلها واستخلاص الأنماط والمعلومات المختلفة. تعتمد على خوارزميات التعلم العميق مثل تعلم الآلة العميق وتعلم العمق العميق والتعلم العميق المستقيم.
عندما يتم تدريب الشبكة العصبونية التعليمية ، يتم تزويدها بالبيانات والمخرجات المطلوبة ، وتقوم الشبكة بتعديل وزن الاتصالات بين النيورونات لتقليل الخطأ بين الناتج الفعلي والمطلوب. ومع مرور الوقت وتكرار عملية التدريب ، تتعلم الشبكة العصبونية الأنماط والقواعد المختلفة التي تمكنها من اتخاذ القرارات والتنبؤات الصحيحة بناءً على البيانات الجديدة التي تتلقاها.
تستخدم الشبكات العصبونية التعليمية في مجموعة متنوعة من التطبيقات في الذكاء الصناعي ، بما في ذلك التعرف على الصوت والصورة والترجمة الآلية والتعلم العميق والتحليل الضخم للبيانات وغيرها الكثير. تعتبر هذه الشبكات من أهم الأدوات في مجال الذكاء الاصطناعي وتساعد في تحسين أداء الأنظمة الذكية وتطوير تطبيقات أكثر ذكاءً.