كن رائداً في مجال التعلّم المعزز وابتكر حلولاً مبتكرة وفعالة في مختلف المجالات. انضم إلى مستقبل التكنولوجيا والابتكار!“

يعد التعلم المعزز أمرًا أساسيًا في إيجاد حلول مبتكرة وفعالة في مختلف المجالات. يُستخدم في الروبوتات لإنشاء أنظمة التحكم في الحركة وفي الذكاء الاصطناعي لتحسين عملية اتخاذ القرار. كما أنه يُستخدم في تطوير ألعاب الفيديو وفي تحسين كفاءة الطاقة في المباني. بالإضافة إلى ذلك، يوفر هذا البرنامج فرصة للمهندسين لتطوير مهارات متخصصة للغاية مطلوبة في الصناعة مثل تحسين تدرج السياسات، وإنشاء بيئات الذكاء الاصطناعي المفتوح، وتقييم الائتمان القائم على الشبكة العصبية، وتنفيذ خوارزميات التعلم المعزز.

المحاضرة الجامعة في التعلُّم المُعزَّز (Reinforcement Learning) هي استجابة للاحتياجات الحالية للصناعة والتكنولوجيا فيما يتعلق بالتعلم المعزز. يعد هذا المجال أساسيًا في إنشاء خوارزميات تعمل على تحسين النتائج، مما يوفر مزايا تنافسية للشركات التي تدمج تطبيقه. يتم أيضًا تدريس تحسين تدرج السياسات، والذي يُستخدم لتحسين سياسات الشبكة العصبية. لذلك، تم تصميم هذه الدرجة الجامعية لتزويد المهندسين بفرصة تطوير المهارات النظرية والعملية لحل المشاكل المعقدة وإيجاد حلول مبتكرة.

يُقدَّم برنامج التعلُّم المعزز بصيغة 100% عبر الإنترنت، مما يسمح للطلاب بالتعلُّم بالسرعة والجدول الزمني الخاص بهم. تُستخدم منهجية Relearning لتوفير تجربة تعليمية فعالة وفريدة من نوعها، حيث يمكن للطلاب الوصول إلى بيئات OpenAI، مما يسمح لهم بالتجربة والتعلم حول إنشاء البيئات واستخدام خوارزميات التعلم المعزز، ويُعد التعلم بفارق الوقت والتعلم الكمي أمرًا أساسيًا في التعلم المعزز ويتم تناوله في جميع مراحل البرنامج.

وهو برنامج يقدم تجربة تعليمية فريدة وفعّالة، يتم تقديمه 100% عبر الإنترنت باستخدام منهجية إعادة التعلم Relearning. يتيح ذلك للطلاب توزيع عبء التدريس وفقًا لجداولهم الزمنية والجمع بينه وبين مجالات حياتهم الأخرى. بالإضافة إلى ذلك، ستتمكن من الوصول إلى حرم جامعي افتراضي مليء بالمحتوى النظري والعملي والإضافي الذي سيسهل عليك تكامل المعرفة والذي ستتمكن من الوصول إليه على مدار 24 ساعة في اليوم و365 يوماً في السنة.

ستحصل على شهادة جامعية معترف بها ستزيد من فرص العمل والرواتب“

تحتوي هذه المحاضرة الجامعية في التعلُّم المُعزَّز (Reinforcement Learning) على البرنامج التعليمي الأكثر اكتمالاً وحداثة في السوق. أبرز خصائصه هي:

تطوير الحالات العملية المقدمة من قبل خبراء في التعلُّم المُعزَّز (Reinforcement Learning)
يوفر المحتوى البياني والتخطيطي والعملي البارز للكتاب معلومات دقيقة وعملية عن تلك التخصصات الضرورية للممارسة المهنية
التمارين العملية حيث يمكن إجراء عملية التقييم الذاتي لتحسين التعلم
تركيزه الخاص على المنهجيات المبتكرة
دروس نظرية وأسئلة للخبراء ومنتديات مناقشة حول القضايا المثيرة للجدل وأعمال التفكير الفردية
توفر المحتوى من أي جهاز ثابت أو محمول متصل بالإنترنت

سوف تتعلم بشكل مستقل وتعاوني، باستخدام مجموعة متنوعة من الموارد، من القراءات ومقاطع الفيديو إلى البرامج التعليمية والمشاريع العملية“

البرنامج يضم في أعضاء هيئة تدريسه محترفين يجلبون إلى هذا التدريب خبرة عملهم، بالإضافة إلى متخصصين معترف بهم من الشركات الرائدة والجامعات المرموقة.

سيتيح محتوى البرنامج المتعدد الوسائط، والذي صيغ بأحدث التقنيات التعليمية، للمهني التعلم السياقي والموقعي، أي في بيئة محاكاة توفر تدريبا غامرا مبرمجا للتدريب في حالات حقيقية.

يركز تصميم هذا البرنامج على التعلّم القائم على المشكلات، والذي يجب على المهني من خلاله محاولة حل مختلف مواقف الممارسة المهنية التي تنشأ على مدار السنة الدراسىة. للقيام بذلك، سيحصل على مساعدة من نظام فيديو تفاعلي مبتكر من قبل خبراء مشهورين.

سيكون لديك إمكانية الوصول إلى مشاريع عملية وصعبة تتيح لك تطبيق معرفتك وإظهار مهاراتك"

ستسمح لك منهجية إعادة التعلّم بتوحيد وتطبيق معرفتك بفعالية وكفاءة"

يُعد المنهج الدراسي للمحاضرة الجامعية في التعلُّم المُعزَّز (Reinforcement Learning) الأكثر تطوراً في المشهد الأكاديمي الحالي، حيث يتناول موضوعات ذات صلة في مجال التعلُّم المعزز مثل تحسين تدرج السياسات، وتقييم الرصيد القائم على الشبكة العصبية، وتنفيذ خوارزميات التعلُّم المعزز. خلال البرنامج، يتم الجمع بين النهج النظري والتطبيق العملي للمعرفة المكتسبة في مشاريع صعبة وتطبيقات حقيقية، مما يمكّن الطلاب من اكتساب فهم عميق وشامل لمفاهيم وتقنيات التعلم المعزز.

منهج دراسي يمنحك مهارات متخصصة للغاية تحظى بتقدير كبير في هذا المجال“

الوحدة 1 التعلُّم المُعزَّز (Reinforcement Learning)

1.1 تحسين المكافآت والبحث عن السياسات

1.1.1 خوارزميات تحسين المكافأة
2.1.1 عمليات البحث عن السياسات
3.1.1 التعلم المعزز لتحسين المكافآت

2.1 OpenAI

1.2.1 بيئة OpenAI Gym
2.2.1 إنشاء بيئات OpenAI
3.2.1 تعزيز خوارزميات التعلم في OpenAI

3.1 سياسات الشبكات العصبية

1.3.1 الشبكات العصبية التلافيفية للبحث في السياسات
2.3.1 سياسات التعلم العميق
3.3.1 توسيع سياسات الشبكة العصبية

4.1 تقييم العمل: مشكلة تخصيص الائتمان

1.4.1 تحليل المخاطر لتخصيص الائتمان
2.4.1 تقدير ربحية القروض
3.4.1 نماذج تقييم الائتمان على أساس الشبكات العصبية

5.1 تدرجات السياسة

1.5.1 التعلم المعزز مع تدرجات السياسات
2.5.1 تحسين تدرج السياسة
3.5.1 خوارزميات التدرج في السياسة

6.1 عمليات اتخاذ القرار ماركوف

1.6.1 تحسين عمليات اتخاذ القرار ماركوف
2.6.1 تعزيز التعلم لعمليات اتخاذ القرار ماركوف
3.6.1 نماذج عملية اتخاذ القرار ماركوف

7.1 تعلم الفروق الزمنية وQ-Learning

1.7.1 تطبيق الفروق الزمنية في التعلم
2.7.1 تطبيق Q-Learning في التعلم
3.7.1 تحسين معلمات Q-Learning

8.1 تنفيذ Deep Q-Learning ومتغيرات Deep Q-Learning

1.8.1 بناء شبكات عصبية عميقة ل Deep Q-Learning
2.8.1 التنفيذ في Deep Q-Learning
3.8.1 متغيرات Deep Q-Learning

9.1 خوارزميات Reinforment Learning

1.9.1 خوارزميات التعلم عن طريق التعزيز
2.9.1 خوارزميات التعلم بالمكافأة
3.9.1 خوارزميات التعلم بالعقاب

10.1 تصميم بيئة التعلم المعزز. التطبيق العملي

1.10.1 تصميم بيئة التعلم المعزز.
2.10.1 تنفيذ خوارزمية التعلم المعزز
3.10.1 تقييم خوارزمية التعلم المعزز

سوف توسع آفاقك وتصبح خبيراً في التعلم المعزز“