أساسيات التعلم العميق والتعلم المعزز

يعمل الذكاء الاصطناعي على تحويل الصناعات، لكن الآليات الكامنة وراء الشبكات العصبية واتخاذ القرارات الذاتية تبدو غالباً وكأنها صندوق أسود. تفكك هذه الدورة هذه الأنظمة المعقدة إلى مفاهيم واضحة وقابلة للإدارة مصممة خصيصاً للمبتدئين في هذا المجال. ستنتقل من معرفة أساسيات التعلم الآلي إلى فهم كيفية معالجة الهياكل العميقة للبيانات المعقدة، وكيف يمكن التعلم المعزز الوكلاء من التعلم والتحسن من خلال التفاعل مع البيئة. ما ستتعلمه: - فهم الأسس الرياضية للشبكات العصبية وعملية الانتشار العكسي - استكشاف الهياكل الحديثة بما في ذلك الطبقات الالتفافية وأساسيات نماذج transformer - تطبيق مبادئ التعلم المعزز لنمذجة تفاعلات الوكيل مع البيئة - تعلم آليات عملية اتخاذ القرار ماركوف (Markov Decision Processes) وأهمية وظائف المكافأة - إتقان المفاهيم الأساسية لتعلم Q (Q-learning) وتدرجات السياسة لاتخاذ القرارات المستقلة - ممارسة تحديد هياكل التعلم العميق المناسبة لتحديات البيانات المختلفة تبدأ الدورة بالمصطلحات الأساسية والتاريخ التأسيسي للشبكات العصبية قبل الانتقال إلى هياكل التعلم العميق المحددة ومنطق التعلم المعزز. ستتقدم من خلال الشرح المكتوب وتمارين المنطق القائمة على الكود التي تعزز كل مفهوم. تم تصميم هذه الدورة للمبتدئين الذين يرغبون في تجاوز علم البيانات الأساسي؛ ولا تشترط وجود خبرة سابقة في التعلم العميق أو التعلم المعزز. ابدأ رحلتك في التقنيات الأساسية التي تقود ابتكارات الذكاء الاصطناعي اليوم.