أضفنا مسارًا جديدًا بعنوان التعلم المعزز Reinforcement Learning في دورة الذكاء الاصطناعي، هذا التحديث يشمل 44 درسًا بمدة 8 ساعات ونصف. التعلم المعزز هو نوع من أنواع التعلم الآلي، يتعلم فيه الذكاء الاصطناعي من خلال التجربة والخطأ، تمامًا كما يتعلم الإنسان إذ يضع النظام نفسه في بيئة ويتخذ قرارات، وإذا كانت قراراته جيدة يحصل على مكافأة، وإذا كانت سيئة يتلقى عقوبة. وبمرور الوقت، يتعلم اختيار التصرفات التي تحقق له أفضل النتائج.
سيتعلم الطالب خلال هذا المسار:
- فهم أساسيات التعلم المعزز وتطبيقاته في الحياة الواقعية كالألعاب والروبوتات
- تعلّم خوارزمية Q-Learning واستخدامها لحل مسائل مثل إيجاد أقصر طريق في بيئة شبكية
- التعامل مع مكتبة Gymnasium واستخدام بيئات تدريب متنوعة مثل Taxi، CartPole، MountainCar
- تطبيق التعلم المعزز العميق Deep Q-Learning باستخدام الشبكات العصبية لتحسين أداء النماذج في بيئات أكثر تعقيدًا
- تنفيذ مشاريع عملية مثل قيادة ذاتية، لعب Flappy Bird وتوجيه طائرة درون لتجاوز العوائق والوصول إلى الهدف
- تطبيق التعلم المعزز في الروبوتات والألعاب مثل التحكم بذراع روبوت، لعب ماريو وتدريب روبوت على اجتياز متاهة باستخدام الشبكات العصبية