كل الدورات
عن الدورة
يعد التعلم التعزيزي فرعًا متقدمًا من التعلم الآلي يركز على تصميم وكلاء يتخذون قرارات تفاعلية بناءً على بيئة وديناميكيات معينة. تقدم هذه الدورة عرضًا مفصلًا للتقنيات الإحصائية التي يستخدمها التعلم التعزيزي، مثل نماذج ماركوف للعمليات اتخاذ القرار، وأساليب الاستكشاف والاستغلال. يكتسب المتعلمون فهمًا دقيقًا لأهمية التوازن بين البحث عن المعرفة والاستفادة من المعلومات المتاحة، مع تعلم كيفية تقييم دوال القيمة واستخدام البرمجة الديناميكية في حلول التحكم الصناعي الأمثل. تمثل الدورة ضرورة متزايدة في ظل الاهتمام المتزايد بأنظمة الذكاء الاصطناعي التفاعلية.
ماذا ستتعلم
- صياغة المشاكل كنماذج عمليات اتخاذ القرار ماركوف
- فهم طرق الاستكشاف الأساسية وتوازن الاستكشاف والاستغلال
- فهم دوال القيمة كأساس لاتخاذ القرار الأمثل
- تنفيذ البرمجة الديناميكية لحل مشكلات التحكم الصناعي
المدرسون
M
Martha White
Computing Science
A
Adam White
Computing Science
المواضيع
الذكاء الاصطناعي
التعلم التعزيزي
نماذج ماركوف
توزيعات احتمالية
التعلم الآلي
الخوارزميات
خوارزميات التعلم الآلي
معلومات الدورة
المنصةCoursera
المستوىغير محدد
طريقة التعلمغير محدد
السعرمجاني
المهارات
الذكاء الاصطناعي
التعلم التعزيزي
نماذج ماركوف
توزيعات احتمالية
التعلم الآلي
الخوارزميات
خوارزميات التعلم الآلي
إعلان
إعلان