التعلم العميق والتعلم المعزز

تقدم هذه الدورة مدخلا مركزا إلى مجالين مطلوبين بشدة في التعلم الآلي: التعلم العميق والتعلم المعزز. تبدأ الدورة بشرح كيف يعمل التعلم العميق بوصفه فرعا من التعلم الآلي، وكيف تُبنى الشبكات العصبية التي تقف خلف كثير من تطبيقات الذكاء الاصطناعي اليومية. ستتعرف على نظرية الشبكات العصبية وما الذي يحدث أثناء التدريب، ثم تستعرض عددا من البنى الحديثة مثل المشفرات التلقائية وتقنيات تقليل الأبعاد التي تساعد على تمثيل البيانات بكفاءة. كما تناقش الدورة فكرة التقييم ولماذا لا يكفي الاعتماد على مقياس واحد عند مقارنة النماذج. بعد تأسيس هذا الجزء، تنتقل إلى التعلم المعزز: كيف يتعلم وكيل من التفاعل مع بيئة عبر المكافآت، وما الفرق بينه وبين التعلم المراقب. ستفهم مفاهيم مثل السياسة والقيمة والاستكشاف، وكيف تُترجم إلى تطبيقات في الألعاب، التحكم، والتحسين. توازن الدورة بين الفهم المفاهيمي والتطبيقات، وتمنحك خارطة طريق لما تحتاجه لتطوير نماذج أقوى لاحقا. بنهاية الدورة ستكون قادرا على تفسير متى تختار تعلما عميقا أو معززا، وكيف تبني تجربة تدريب وتقييم منضبطة لكل منهما.

• فهم الأساس النظري للشبكات العصبية وبنى التعلم العميق الحديثة
• تمييز مبادئ التعلم المعزز وآلية التعلم عبر المكافآت والتفاعل
• اختيار منهج مناسب وتقييم النماذج باستخدام مقاييس وتجارب منضبطة