سلاسل ماركوف ذات الزمن المتقطع وأساليب مونتي كارلو

يُقدم هذا المساق مفاهيم سلاسل ماركوف ذات الزمن المتقطع كنموذج لتطور تتابع أحداث عشوائية حيث تعتمد احتمالات كل حدث على الحد السابق فقط. بعد ملاحظة حالة في التتابع، تصبح القيم السابقة غير ذات صلة للتنبؤ بالمستقبل. تُستخدم سلاسل ماركوف في العديد من مجالات العلم مثل الفيزياء، الأحياء، الكيمياء، ونظرية الطوابير، وكذلك في معالجة اللغة الطبيعية والذكاء الاصطناعي. يُبرز المساق كيف تُستخدم أساليب مونتي كارلو لمحاكاة توزيعات احتمالية معقدة، وهو أمر أساسي لتصميم خوارزميات ذكية في الذكاء الصناعي والقضايا التي تتطلب اتخاذ قرارات متسلسلة تحت الشك.

• تحليل سلوك سلاسل ماركوف على المدى الطويل لفهم التوازن والتوقعات في الأنظمة العشوائية الديناميكية
• تطبيق عمليات اتخاذ القرار الماركوفي لحل المشكلات التي تنطوي على عدم اليقين والتسلسل الزمني للقرارات
• محاكاة البيانات من توزيعات احتمالية معقدة باستخدام خوارزميات مونتي كارلو

• إلمام أساسي بالمصطلحات والموضوعات المتعلقة بسلاسل ماركوف
• الاستعداد لأداء تمارين تطبيقية وحالات دراسية