مقدمة في التعلم المعزز: من Q-Learning إلى Deep RL

يقود التعلم المعزز بعضًا من أكثر الإنجازات إثارة في الذكاء الاصطناعي، من وكلاء لعب الألعاب إلى أنظمة اتخاذ القرار المستقلة. يعد فهم كيفية تعلم الوكلاء من خلال التجربة والخطأ أمرًا ضروريًا لأي ممارس حديث للتعلم الآلي. تأخذك هذه الدورة التدريبية القائمة على النصوص من الأسس الرياضية الأساسية للتعلم المعزز إلى تطبيق خوارزميات Deep RL عملية. ستكتسب فهمًا بديهيًا ورياضيًا قويًا لكيفية تفاعل الوكلاء مع البيئات لزيادة المكافآت، مما يؤهلك لمواجهة تحديات التحكم واتخاذ القرار في العالم الحقيقي. ما ستتعلمه: - فهم مفاهيم التعلم المعزز الأساسية، بما في ذلك عمليات ماركوف للقرار (Markov Decision Processes)، والمكافآت، ودوال القيمة. - تطبيق الأساليب الجدولية الكلاسيكية مثل Q-learning و SARSA باستخدام كود Python نظيف. - تطبيق تقنيات التعلم العميق على التعلم المعزز من خلال استكشاف Deep Q-Networks وأساليب تدرج السياسة. - تهيئة بيئات المحاكاة القياسية لتدريب وتقييم وكلاءك الأذكياء. - استكشاف التطبيقات الحديثة للتعلم المعزز، بما في ذلك Reinforcement Learning from Human Feedback المستخدم في نماذج اللغة الكبيرة. تبدأ الدورة بالمصطلحات الأساسية والإطار الرياضي لاتخاذ القرار قبل إرشادك عبر الخوارزميات الكلاسيكية وهياكل التعلم المعزز العميق الحديثة. ستتعلم من خلال قراءة الشروحات التفصيلية، وتحليل تطبيقات الكود خطوة بخطوة، ودراسة حالات الاستخدام العملية. تم تصميم هذه الدورة لعلماء البيانات، وعشاق التعلم الآلي، ومطوري البرمجيات الجدد في التعلم المعزز ولكن لديهم معرفة أساسية بـ Python ومفاهيم التعلم الآلي العامة. ابدأ في بناء أنظمة ذكية ذاتية التعلم اليوم.