اتخاذ القرار للأنظمة الذاتية

في المركبات الذاتية مثل السيارات ذاتية القيادة، نواجه مجموعة من مشكلات اتخاذ القرار المثيرة والمعقّدة. تمتد هذه التحديات من قيادة مركبة واحدة بشكل مستقل، وصولاً إلى تنسيق القرارات والسلوكيات بين عدة مركبات تعمل معاً في بيئات ديناميكية. تعرّفك هذه الدورة على النموذج الرياضي الأساسي الذي يقف وراء العديد من هذه المشكلات الواقعية، وتساعدك على فهم كيفية تمثيل قرارات الأنظمة الذاتية وصياغتها وحلّها بطريقة منهجية. تشمل الموضوعات المحورية عملية قرار ماركوف (Markov Decision Process - MDP) بوصفها إطاراً رياضياً لنمذجة اتخاذ القرار تحت عدم اليقين، إضافة إلى التعلّم المعزز (Reinforcement Learning) بوصفه مجموعة من الأساليب التي تمكّن النظام من تعلّم سياسات فعّالة من خلال التفاعل مع البيئة. كما تتناول الدورة أساليب قائمة على الأحداث (Event-based methods) لدعم نمذجة واتخاذ القرار في سيناريوهات تتغير وفق وقوع أحداث محددة. تركّز الدورة كذلك على نمذجة مشكلات اتخاذ القرار للأنظمة الذاتية وكيفية حلّها، بما يخدم تطبيقات هندسة السيارات والقيادة الذاتية. وهي موجّهة للمتعلمين الحاصلين على درجة البكالوريوس، وكذلك للمهندسين العاملين في صناعة السيارات الذين يحتاجون إلى تطوير معرفتهم بنماذج اتخاذ القرار للأنظمة الذاتية. طوّر مهاراتك في اتخاذ القرار ضمن هندسة السيارات من خلال التعلّم من جامعة تشالمرز للتكنولوجيا، إحدى الجامعات الرائدة في مجال الهندسة.

• استخدام عملية قرار ماركوف (MDP) كإطار رياضي لنمذجة اتخاذ القرار
• فهم وتطبيق أساليب التعلّم المعزز والأساليب القائمة على الأحداث
• نمذجة مشكلات اتخاذ القرار للأنظمة الذاتية وحلّها