طوِّر مهاراتك في عمليات اتخاذ القرار Markov أو تحسين معلمات التعلم الكمي بفضل TECH، أكبر جامعة رقمية في العالم“

يُعتبر التعلم المعزز أحد أكثر مجالات الذكاء الاصطناعي الواعدة في المستقبل. تزداد أهمية قدرة الآلة على التعلّم من تلقاء نفسها في عالم يتزايد فيه حجم البيانات باستمرار وتصبح سرعة اتخاذ القرار أمراً بالغ الأهمية.

لهذا السبب، صممت TECH محاضرة جامعية في التعلم المعزّز (Reinforcement Learning) تهدف إلى تزويد الطلاب بالمهارات والكفاءات اللازمة ليتمكنوا من القيام بعملهم كمتخصصين بأعلى جودة ممكنة في عملهم. وبالتالي، سيتم خلال هذا البرنامج تناول جوانب مثل نماذج عملية اتخاذ القرار ماركوف أو خوارزميات التعلم المعزز أو تدرجات السياسات أو بيئة صالة الألعاب الرياضية المفتوحة للذكاء الاصطناعي.

بالتالي، سيتم خلال هذا البرنامج تناول جوانب مثل نماذج عملية اتخاذ القرار ماركوف أو خوارزميات التعلم المعزز أو تدرجات السياسات أو بيئة صالة الألعاب الرياضية المفتوحة للذكاء الاصطناعي. بالإضافة إلى ذلك، يحتوي المؤهل العلمي على المواد النظرية والعملية الأكثر اكتمالا في السوق، مما يسهل عملية دراسة الطالب ويسمح له بتحقيق أهدافه بسرعة وكفاءة.

كن خبيراً في التعلم المعزّز (Reinforcement Learning) في 6 أسابيع فقط وبحرية تامة في التنظيم"

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

تطوير الحالات العملية المقدمة من قبل خبراء في التعلم المعزّز (Reinforcement Learning)
محتوياتها البيانية والتخطيطية والعملية البارزة التي يتم تصورها بها تجمع المعلومات الرياضية والعملية حول تلك التخصصات الأساسية 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

حسن ملفك المهني وحقق النجاح في واحد من أكثر المجالات الواعدة في مجال الحوسبة، وذلك بفضل جامعة TECH".

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.

تعمّق في سياسات التعلُّم العميق وخوارزميات التعلُّم بالمكافأة وأنت مرتاح في منزلك في أي وقت من اليوم"

يمكنك الوصول إلى جميع المحتويات الخاصة بتقييم خوارزمية التعلّم المعزز من جهازك اللوحي أو الهاتف المحمول أو الكمبيوتر"

تم تصميم الهيكل وجميع الموارد التعليمية لهذا المنهج الدراسي من قبل محترفين مشهورين يشكلون فريق الخبراء من TECH في مجال الحوسبة. لقد استخدم هؤلاء المتخصصون خبرتهم الواسعة ومعرفتهم الأكثر تقدمًا لإنشاء محتوى عملي ومحدث. كل ذلك يعتمد أيضا على المنهجية التربوية الأكثر كفاءة في السوق، وهي منهجيةإعادة التعلم (Relearning) من TECH.

يمكن العثور على الرؤية الأكثر تخصصاً واكتمالاً للسوق الأكاديمي في هذا المنهج الدراسي“

الوحدة 1. التعلم المعزّز (Reinforcement Learning)

1.1. تحسين المكافآت والبحث عن السياسات

1.1.1. خوارزميات تحسين المكافأة
1.1.2. عمليات البحث عن السياسات
1.1.3. التعلم المعزز لتحسين المكافآت

1.2. OpenAI

1.2.1. بيئة OpenAI Gym
1.2.2. إنشاء بيئات OpenAI
1.2.3. تعزيز خوارزميات التعلم في OpenAI

1.3. سياسات الشبكات العصبية

1.3.1. الشبكات العصبية التلافيفية للبحث في السياسات
1.3.2. سياسات التعلم العميق
1.3.3. توسيع سياسات الشبكة العصبية

1.4. تقييم العمل: مشكلة تخصيص الائتمان

1.4.1. تحليل المخاطر لتخصيص الائتمان
1.4.2. تقدير ربحية القروض
1.4.3. نماذج تقييم الائتمان على أساس الشبكات العصبية

1.5. تدرجات السياسة

1.5.1. التعلم المعزز مع تدرجات السياسات
1.5.2. تحسين تدرج السياسة
1.5.3. خوارزميات التدرج في السياسة

1.6. عمليات اتخاذ القرار ماركوف

1.6.1. تحسين عمليات اتخاذ القرار ماركوف
1.6.2. تعزيز التعلم لعمليات اتخاذ القرار ماركوف
1.6.3. نماذج عملية اتخاذ القرار ماركوف

1.7. تعلم الفرق الزمني وQ-Learning

1.7.1. تطبيق الفروق الزمنية في التعلم
1.7.2. تطبيق Q-Learning في التعلم
1.7.3. تحسين معلمات Q-Learning

1.8. تنفيذ Deep Q-Learning ومتغيرات Deep Q-Learning

1.8.1. بناء شبكات عصبية عميقة ل Deep Q-Learning
1.8.2. التنفيذ في Deep - Learning
1.8.3. الاختلافات في Deep Q-Learning

1.9. خوارزميات Reinforment Learning

1.9.1. خوارزميات التعلم عن طريق التعزيز
1.9.2. خوارزميات التعلم بالمكافأة
1.9.3. خوارزميات التعلم بالعقاب

1.10. تصميم بيئة التعلم المعزز. التطبيق العملي

1.10.1. تصميم بيئة التعلم المعزز.
1.10.2. تنفيذ خوارزمية التعلم المعزز
1.10.3. تقييم خوارزمية التعلم المعزز

بفضل منهجية التدريس الأكثر كفاءة، ستتمكن من اكتساب معرفة جديدة بطريقة دقيقة وفي 150 ساعة فقط“