بعد از گذر از زمستان دوم AI و مشکلات سخت‌افزاری و کمبود داده، شبکه‌های عصبی دوباره نشون دادن که می‌تونن تحولی واقعی ایجاد کنن. یکی از اولین قدم‌های عملی، ظهور شبکه‌های کانولوشنی یا CNN بود. 🧠
⚡ شبکه LeNet و یان لکون
دهه ۹۰، یان لکون (Yann LeCun) با شبکه LeNet کار روی شناسایی دست‌خط (OCR) رو عملی کرد. این شبکه نشون داد که می‌تونیم از لایه‌های کانولوشن برای استخراج ویژگی‌ها و کاهش پیچیدگی تصاویر استفاده کنیم.
مثال ساده: تشخیص ارقام روی چک‌ها یا نامه‌ها
اهمیت: اولین کاربرد عملی شبکه‌های عمیق در بینایی کامپیوتری
📊 چرا CNN مهمه؟
کاهش تعداد پارامترها با استفاده از weight sharing
افزایش توانایی شبکه برای شناسایی ویژگی‌های محلی در تصاویر
پایه‌ای شد برای شبکه‌های عمیق‌تر که بعدها در تشخیص اشیاء، تصاویر پزشکی، و حتی ویدئو به کار رفتن
🚀 نتیجه
شبکه های LeNet و CNN مسیر شبکه‌های عصبی رو از مسائل کوچک علمی به کاربردهای واقعی در صنعت باز کردن و زمینه‌ساز انقلاب یادگیری عمیق دهه ۲۰۱۰ شدن.
📌 مرجع تخصصی هوش مصنوعی و علم داده
🤖 دیتایاد / datayad@