Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/complete-reinforcement-learning-system
مقدمة
إذا كنت تبحث عن دورة متقدمة تأخذك إلى قمة تعلم التعزيز، فإن دورة ‘نظام تعلم التعزيز الكامل (أطروحة)’ على منصة Coursera هي الخيار المثالي. هذه الدورة تمثل المرحلة النهائية من تخصص تعلم التعزيز، حيث تتيح لك دمج المعرفة التي اكتسبتها من الدورات السابقة وتطبيقها بشكل عملي.
محتوى الدورة
تتكون الدورة من مجموعة من المعالم التي تساعدك في تطوير نظام تعلم تعزيز كامل. إليك تفاصيل كل مرحلة:
- المعلم الأول: صياغة المشكلة كمشكلة مDP
ستقوم في هذه المرحلة بقراءة وصف لمشكلة معينة وترجمتها إلى نموذج MDP. ستعمل على إكمال الكود الأساسي لإنشاء بيئة مناسبة.
- المعلم الثاني: اختيار الخوارزمية المناسبة
ستختار من بين ثلاث خوارزميات لتعلم سياسة تناسب البيئة التي أنشأتها.
- المعلم الثالث: تحديد أداء المعلمات الأساسية
ستقوم بتحديد المعلمات الرئيسية التي تؤثر على أداء وكيلك، مما يساعدك لاحقًا في اختيار المعلمة التي ستقوم بدراستها بشكل أعمق.
- المعلم الرابع: تنفيذ وكيلك
ستقوم بتنفيذ وكيلك باستخدام تقنيتي Expected Sarsa أو Q-learning مع RMSProp والشبكات العصبية. كما ستحقق من صحة وكيلك.
- المعلم الخامس: تقديم دراسة المعلمة الخاصة بك!
ستقوم بتحديد معلمة لا دراستها، ثم ستحصل على مجموعة من القيم التي ستستعملها في تجارب الأداء.
التوصية
إذا كنت جادًا في تطوير مهاراتك في تعلم التعزيز وكنت تبحث عن تحدٍ جديد، فإن هذه الدورة هي الخيار المثالي لك. الجمع بين النظرية والتطبيق العملي يجعلها تجربة تعلم رائعة ومفيدة. سواء كنت مطورًا أو باحثًا في مجالات الذكاء الاصطناعي، ستجد في هذه الدورة ما يثري معرفتك.
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/complete-reinforcement-learning-system