التعلم المعزز باستخدام بايثون للمبتدئين

كيف تتعلم الآلات اتخاذ القرارات عندما لا توجد إجابة صحيحة أو خاطئة بسيطة؟ يتيح التعلم المعزز للوكلاء التعلم من خلال التجربة والخطأ والمكافآت المتأخرة، محاكيًا الطريقة التي يكتسب بها البشر مهارات جديدة. ستنتقل من مبرمج فضولي إلى مطور قادر على بناء وكلاء مستقلين يعملون على تحسين النجاح على المدى الطويل. ما ستتعلمه: - فهم المفاهيم الأساسية للوكلاء والبيئات وأنظمة المكافآت - تطبيق Markov Decision Processes لنمذجة مشاكل اتخاذ القرار - تطبيق خوارزميات Q-Learning و SARSA لحل التحديات الأساسية - بناء وكلاء التعلم المعزز العميق باستخدام neural networks - التدرب على استخدام بيئات حديثة مثل Gymnasium لاختبار خوارزمياتك - تحليل المفاضلات بين الاستكشاف والاستغلال في التعلم تبدأ الدورة بالمصطلحات الأساسية والأسس الرياضية لاتخاذ القرار قبل الانتقال إلى تطبيقات Python العملية للخوارزميات الكلاسيكية. ستستكشف كيفية هيكلة الكود لتدريب الوكلاء وكيفية تقييم أدائهم في بيئات ديناميكية. تم تصميم هذه الدورة للمبتدئين الذين لديهم معرفة أساسية بـ Python والذين يرغبون في دخول مجال machine learning؛ لا يلزم وجود خبرة سابقة في artificial intelligence. ابدأ رحلتك في اتخاذ القرار المستقل اليوم.