منذ شهر
أهلا بك عزيزي المتابع لموقع (journey for learn) نقدم دورات بكوبونات متاحة لاول 1000 تسجيل مجاني فقط وكوبونات اخري لفترة محدودة فاذا كنت تريد ان تحصل علي كل الكورسات علي موقعنا وان تكون اول المسجلين في الكورسات المجانية قم بتسجيل الدخول أوقم بالدخول علي وسائل التواصل الاجتماعي وخصوصا التليجرام نوضح الوصف المختصر والطويل للدورات لكي تعرف الدروس التي سوف تتعلمها بسهولة ويسر :
وصف يعمل الذكاء الاصطناعي (AI) على إحداث تحول في الصناعات والحياة اليومية. من السيارات ذاتية القيادة إلى التوصيات الشخصية بشأن خدمات البث، يقع الذكاء الاصطناعي في قلب الابتكارات التي تشكل المستقبل. يعد التعلم المعزز (RL) مجالًا محوريًا في الذكاء الاصطناعي يركز على كيفية تعلم الوكلاء كيفية اتخاذ القرارات من خلال التفاعل مع بيئتهم. يعد هذا النموذج قويًا بشكل خاص للمهام التي لا يكون الحل الأمثل واضحًا فيها على الفور ويجب اكتشافه من خلال التجربة والخطأ. أحد الجوانب الأكثر أهمية لتعلم الذكاء الاصطناعي والتعلم المعزز (RL) هو القدرة على سد الفجوة بين المفاهيم النظرية والتعلم المعزز. تطبيقات عملية. تركز هذه الدورة على النهج العملي، مما يضمن أنك لا تفهم النظريات الأساسية فحسب، بل تعرف أيضًا كيفية تنفيذها في سيناريوهات العالم الحقيقي. من خلال العمل على مشاريع عملية، ستطور فهمًا أعمق لكيفية حل خوارزميات الذكاء الاصطناعي للمشكلات المعقدة وإنشاء أنظمة ذكية. هيكل الدورة وموضوعاتها- مقدمة إلى DP: فهم المبادئ والتطبيقات الأساسية للبرمجة الديناميكية.
- أساسيات تعلم Q: تعلم النظرية الكامنة وراء تعلم Q، نموذجًا- خوارزمية RL مجانية.
- وظيفة وسياسات القيمة: فهم كيف يتعلم الوكلاء تعيين الحالات للإجراءات لتحقيق أقصى قدر من المكافأة التراكمية.
- التنفيذ: مشاريع عملية باستخدام TensorFlow وKeras لبناء و تدريب وكلاء تعلم Q.
- دمج التعلم العميق مع التعلم العميق: تعرف على كيف يمكن للشبكات العصبية العميقة أن تعزز التعلم Q.< /li>
- التعامل مع المساحات عالية الأبعاد: تقنيات إدارة البيئات المعقدة ومساحات الدولة الكبيرة.
- المشاريع العملية: تنفيذ نماذج التعلم العميق لحل المشكلات الأكثر تعقيدًا.
- الجمع بين CNNs وتعلم Q: استخدام الشبكات العصبية التلافيفية لمعالجة البيانات المكانية والمرئية.
- التطبيقات المتقدمة: تنفيذ RL في البيئات التي يكون فيها الإدراك البصري أمرًا بالغ الأهمية، مثل ألعاب الفيديو والروبوتات.
- حل المتاهة: قم ببرمجة عميل للعثور على أقصر طريق عبر المتاهة، مع تطبيق مبادئ DP وRL.
- مشكلة السيارة الجبلية: واجه تحدي RL الكلاسيكي هذا حيث يجب على الوكيل قيادة السيارة على منحدر شديد الانحدار التل باستخدام الزخم.
- لعبة الثعبان: قم بتطوير لعبة الثعبان حيث يتعلم العميل تعظيم طوله مع تجنب العوائق والتنقل في لوحة اللعبة بكفاءة.
ما هي المتطلبات الأساسية لدخول الدورة والتسجيل فيها على موقعنا؟ رحلة التعلم:
(احصل على الدورة للدخول إلى الموقع والتسجيل)
يجب أن يكون لديك بريد إلكتروني (حساب بريد) تتذكره لنفسك وأيضًا يجب أن تتذكر كلمة مرور البريد الإلكتروني الذي ستسجل به ، وإذا لم يكن لديك حساب بريد إلكتروني ، فمن الأفضل إنشاء حساب (Gmail)
0 تعليقات
تسجيل دخول