شرح خوارزمية الـ Backpropagation

الوصف

كيف "تتعلم" الشبكات العصبية فعلياً؟

أقدم لك شرحاً مفصلاً ومعمقاً لخوارزمية الانتشار العكسي (Backpropagation)، وهي المحرك الأساسي للذكاء الاصطناعي، بأسلوب يجمع بين:
الجانب التصوري (Conceptual): كيف تتدفق المعلومات ولماذا نحتاج للـ Backpropagation؟
الجانب البصري (Visualization): تمثيل حي لكيفية تعديل الأوزان (Weights) والتحيز (Bias) لتقليل الخطأ.
الجانب الرياضي (Mathematical): شرح "قاعدة السلسلة" (Chain Rule) والاشتقاق الجزئي (partial derivative) وكيف تخدمنا في "Gradient Descent".
الحدس البرمجي (Intuition): ربط الرياضيات بالكود البرمجي لتعرف ماذا يحدث خلف الكواليس في مكتبات مثل PyTorch أو TensorFlow.

ماذا ستحصل عليه:
جلسة شرح (أو ملف PDF تعليمي حسب الاتفاق) مدعمة بالرسوم التوضيحية، مدتها ساعة
تبسيط للمفاهيم المعقدة (Loss Function, Learning Rate, Gradients).
إجابة على جميع تساؤلاتك التقنية حول الخوارزمية.