دورات معتمدة من AAA
أكثر من 39 دورة تدريبية
الذكاء الاصطناعي من الألف إلى الياء 2025: بناء 7 ذكاء اصطناعي + ماجستير في العلوم والتكنولوجيا
اجمع بين قوة علوم البيانات والتعلم الآلي والتعلم العميق لإنشاء ذكاء اصطناعي قوي لتطبيقات العالم الحقيقي!
مدرس
هاديلين دي بونتيفيس
307,647
الطلاب
الملتحقين
- الوصف
- المناهج الدراسية
- الأسئلة الشائعة
- المراجعات
لا يصدر مركز نوبلز شهادة لهذه الدورة التدريبية، فهو برنامج تابع لشركة Udemy
مرحباً بكم في الذكاء الاصطناعي من الألف إلى الياء!
تعلم المفاهيم الأساسية للذكاء الاصطناعي من خلال محاضرات بديهية لتتعرف بسرعة على كل ما يتعلق بالذكاء الاصطناعي ومارسها من خلال بناء 7 ذكاءات اصطناعية مختلفة:
-
قم ببناء ذكاء اصطناعي باستخدام نموذج Q-Learning وتدريبه على تحسين تدفقات المستودعات في دراسة حالة تحسين العمليات.
-
أنشئ ذكاءً اصطناعيًا باستخدام نموذج التعلم الكمي العميق ودربه على الهبوط على سطح القمر.
-
أنشئ ذكاءً اصطناعيًا باستخدام نموذج التعلّم الكمي التلافيفي العميق ودرّبه على لعب لعبة Pac-Man.
-
أنشئ ذكاءً اصطناعيًا باستخدام نموذج A3C (ممثل-ناقد-ممتاز غير متزامن) ودربه على قتال الكونغ فو.
-
أنشئ ذكاءً اصطناعيًا باستخدام نموذج تحسين السياسة التقريبية (PPO) ودرّبه على القيادة الذاتية.
-
أنشئ ذكاءً اصطناعيًا باستخدام نموذج SAC (ناقد الممثل الناعم) ودربه على سيارة ذاتية القيادة.
-
أنشئ ذكاءً اصطناعيًا عن طريق ضبط LLM (LLama 2 by Meta) القوي المُدرَّب مسبقًا (Llama 2 by Meta) مع عناق الوجه وإعادة تدريبه للدردشة معك حول المصطلحات الطبية. ببساطة، نحن نبني هنا روبوت دردشة الطبيب بالذكاء الاصطناعي.
ولكن هذا ليس كل شيء... فبمجرد إكمال الدورة التدريبية، ستحصل على 3 ذكاء اصطناعي إضافي: DDPG، ونموذج العالم الكامل، واستراتيجيات التطور والخوارزميات الجينية. نقوم ببناء هذه الذكاءات الاصطناعية باستخدام ChatGPT لسيارة ذاتية القيادة وتطبيق بشري. لكل من هذه الذكاءات الاصطناعية الإضافية ستحصل على محاضرة فيديو طويلة تشرح التنفيذ، وملف PDF صغير، وكود Python.
بالإضافة إلى ذلك، ستحصل على دورة إضافية مجانية مدتها 3 ساعات عن الذكاء الاصطناعي التوليدي والحوسبة السحابية كجائزة لإكمال الدورة.
وأخيراً وليس آخراً، إليك ما ستحصل عليه من هذه الدورة التدريبية:
1. مهارات الذكاء الاصطناعي الكاملة من المبتدئين إلى الخبراء - تعلّم برمجة الذكاء الاصطناعي ذاتي التحسين لمجموعة من الأغراض. في الواقع، نحن نبرمج معك. يبدأ كل برنامج تعليمي بصفحة فارغة ونكتب الكود من البداية. وبهذه الطريقة يمكنك المتابعة وفهم كيفية تجميع الكود البرمجي بالضبط وما يعنيه كل سطر.
2. ترميز وقوالب أكواد خالية من المتاعب - سنقوم ببناء جميع الذكاء الاصطناعي الخاص بنا في Google Colab، مما يعني أننا لن نواجه أي متاعب على الإطلاق في تثبيت المكتبات أو الحزم لأن كل شيء مثبت مسبقًا في دفاتر Google Colab. بالإضافة إلى ذلك، ستحصل على قوالب كود Python قابلة للتنزيل (بصيغة .py و .ipynb) لكل ذكاء اصطناعي تقوم ببنائه في الدورة التدريبية. وهذا يجعل بناء ذكاء اصطناعي فريد حقًا بسيطًا مثل تغيير بضعة أسطر من التعليمات البرمجية. إذا أطلقت العنان لخيالك، فإن الإمكانات غير محدودة.
3. دروس البديهة - في حين أن معظم الدورات التدريبية تمطرك ببساطة بنظريات كثيفة وتضعك في طريقك، فإننا نؤمن بتطوير فهم عميق ليس فقط لما تقوم به، ولكن لماذا تقوم به. لهذا السبب لا نلقي عليك الرياضيات المعقدة، ولكننا نركز على بناء حدسك في الذكاء الاصطناعي للحصول على نتائج أفضل بكثير في المستقبل.
4. حلول واقعية - ستحقق هدفك ليس فقط في نموذج واحد للذكاء الاصطناعي ولكن في 5 نماذج. يتألف كل نموذج من هياكل وصعوبات متفاوتة، مما يعني أنك ستكتسب المهارة الكافية لبناء ذكاء اصطناعي قابل للتكيف مع أي بيئة في الحياة الواقعية، بدلاً من مجرد اجتياز "اختبار ونسيان" الذاكرة المبجّل مثل معظم الدورات الأخرى. التدريب حقًا يصنع الكمال.
5. الدعم أثناء الدورة التدريبية - نحن ملتزمون تمامًا بجعل هذه الدورة التدريبية الأكثر سهولة في الوصول إليها والأكثر تحقيقًا للنتائج في مجال الذكاء الاصطناعي على هذا الكوكب. وهذا يتطلب منا أن نكون متواجدين عندما تحتاج إلى مساعدتنا. لهذا السبب قمنا بتكوين فريق من علماء البيانات المحترفين لدعمك في رحلتك، مما يعني أنك ستحصل على رد منا في غضون 48 ساعة كحد أقصى.
إذن، هل أنت مستعد لاحتضان عالم الذكاء الاصطناعي الرائع؟
تعال وانضم إلينا ولا تتوقف عن التعلم واستمتع بالذكاء الاصطناعي!
---------- الجزء 0 - أساسيات التعلم المعزز ----------
-
1
الذكاء الاصطناعي من الألف إلى الياء: تعلم كيفية بناء سيارات ذاتية القيادة وألعاب الذكاء الاصطناعيإذا كنت تريد أن تعرف
- كيف تعمل نماذج الذكاء الاصطناعي على تشغيل السيارات ذاتية القيادة وتطبيقات الألعاب؟
- ما هي الاختلافات الرئيسية بين نماذج التعلم الكمي العميق ونماذج التعلم الكمي التلافيفي؟
- كيف يمكنك تطبيق نماذج PPO و SAC للتحكم في المركبات ذاتية القيادة؟
- ما الذي ينطوي عليه صقل روبوتات الدردشة الآلية لإنشاء روبوتات دردشة آلية متخصصة في الذكاء الاصطناعي؟
- كيف تعمل بنيات الذكاء الاصطناعي المختلفة معًا في التطبيقات العملية؟
إذن هذه المحاضرة لك!
في هذه المحاضرة الشاملة للذكاء الاصطناعي، ستغوص في بناء وتدريب نماذج متعددة للذكاء الاصطناعي لتطبيقات العالم الحقيقي. بدءاً من التعلّم الكمي العميق للمحاكاة المتعلقة بالفضاء، ستتقدم إلى تطبيق التعلّم الكمي التلافيفي للتعلم الكمي في لعبة Pac-Man. تتقدم الدورة التدريبية إلى نموذج A380 للتطبيقات القتالية، تليها تجربة عملية مع نماذج تحسين السياسة المتقاربة (PPO) ونماذج الممثل الناقد الناعم (SAC) لتطوير السيارات ذاتية القيادة. وتركز الخاتمة على معالجة اللغة الطبيعية، حيث ستعمل على ضبط نموذج LLM المدرب مسبقاً لإنشاء روبوت محادثة طبي متخصص. طوال الدورة، ستكتسب خبرة عملية في تطوير روبوت الدردشة الآلي بالذكاء الاصطناعي، وخوارزميات التعلم الآلي، وأنواع مختلفة من تطبيقات الذكاء الاصطناعي. ويوفر المدرب الدعم المستمر من خلال جلسات الأسئلة والأجوبة، مما يضمن لك القدرة على تصحيح الأخطاء البرمجية والتغلب على التحديات التقنية بفعالية.
-
2
احصل على أغراضك! -
3
كيفية إنشاء أول روبوت دردشة آلي يعمل بالذكاء الاصطناعي باستخدام AWS PartyRock | لا يتطلب الأمر برمجة
إذا كنت تريد أن تعرف
- كيف يمكنني إنشاء روبوت دردشة آلي للذكاء الاصطناعي بدون أي خبرة في البرمجة؟
- ما هو AWS PartyRock وكيف يمكنني استخدامه لتطوير روبوت الدردشة الآلية؟
- هل يمكنني إنشاء روبوت دردشة آلي مخصص للذكاء الاصطناعي مجاناً؟
- كيفية إنشاء مساعد ذكاء اصطناعي للمحادثة في أقل من 5 دقائق؟
- ما هي خطوات تطوير روبوت محادثة على غرار يودا باستخدام أدوات AWS؟
إذن هذه المحاضرة لك!
تعرّف على كيفية إنشاء أول روبوت محادثة يعمل بالذكاء الاصطناعي باستخدام AWS PartyRock، وهي منصة قوية بدون كود برمجي لتطوير الذكاء الاصطناعي التوليدي. يشرح هذا البرنامج التعليمي العملي كيفية إنشاء مساعد ذكاء اصطناعي مخصص للمحادثة يحاكي أسلوب السيد يودا في التحدث، كل ذلك دون كتابة سطر واحد من التعليمات البرمجية. باستخدام منصة AWS PartyRock المتكاملة من AWS، ستكتشف كيفية إعداد بيئة التطوير الخاصة بك، وتنفيذ معالجة اللغة الطبيعية، ونشر روبوت المحادثة الخاص بك في دقائق. يغطي الدليل المفصل خطوة بخطوة إنشاء الحساب، وتهيئة روبوت الدردشة الآلية، واختبار مساعد الذكاء الاصطناعي الخاص بك مع تفاعلات المستخدم في الوقت الفعلي. هذا العرض العملي مثالي للمبتدئين الذين يستكشفون الذكاء الاصطناعي والنماذج اللغوية الكبيرة (LLMs)، ويوضح هذا العرض العملي كيفية الاستفادة من تقنية روبوت الدردشة الآلية المتقدمة من خلال واجهة سهلة الاستخدام، مجانًا تمامًا ودون الحاجة إلى حساب AWS أو معلومات بطاقة ائتمان.
-
4
الجوائز $$ للتعلم
حدس التعلّم Q-التعلم
تنفيذ التعلم الكمي
-
6
أساسيات التعلم العميق: شرح الشبكات العصبية ووظائف التنشيط
إذا كنت تريد أن تعرف
- ما هي اللبنات الأساسية للشبكات العصبية؟
- كيف تلهم الخلايا العصبية البيولوجية الشبكات العصبية الاصطناعية؟
- ما هي دوال التنشيط وكيف تعمل؟
- ما هي دوال التنشيط التي يجب استخدامها في طبقات الشبكة العصبية المختلفة؟
- كيف تتعلم الشبكات العصبية وتعالج المعلومات؟
- ما الذي يجعل نزول التدرج ونزول التدرج العشوائي فعالاً في تدريب الشبكات العصبية؟
إذن هذه المحاضرة لك!
تقدم هذه المحاضرة الشاملة عن أساسيات التعلم العميق مقدمة شاملة عن الشبكات العصبية ووظائف التنشيط. بدءاً من الإلهام البيولوجي وراء الخلايا العصبية الاصطناعية، ستتعلم كيف تؤثر بنية الدماغ البشري على تصميم الشبكات العصبية. تغطي المحاضرة المفاهيم الأساسية بما في ذلك دوال التنشيط المختلفة، وتطبيقاتها في طبقات الشبكة المختلفة، واعتبارات التنفيذ العملي. من خلال مثال مبسط للتنبؤ بأسعار العقارات، ستفهم عمليات الشبكة العصبية قبل الغوص في آليات التعلم. تُختتم الجلسة بشرح مفصّل لنسب التدرج، ونسب التدرج العشوائي، وتقنيات التدرج العشوائي، وتقنيات الانتشار الخلفي، مما يوفر لك أساسًا كاملاً في بنية الشبكة العصبية ومنهجيات التدريب. يضمن هذا النهج المنظم فهمًا واضحًا لكل من المفاهيم النظرية والتطبيقات العملية في أنظمة التعلم العميق.
-
7
كيف يعمل التعلم المعزز: دليل المبتدئين لطرق تدريب الذكاء الاصطناعي
إذا كنت تريد أن تعرف
- ما هو التعلم المعزز وكيف يختلف عن البرمجة التقليدية؟
- كيف يتعلم العملاء من بيئتهم من خلال المكافآت والأفعال؟
- ما هي العلاقة بين الحالات والأفعال والمكافآت في تدريب الذكاء الاصطناعي؟
- كيف يمكن مقارنة التعلم المعزز بتدريب كيانات العالم الحقيقي مثل الكلاب؟
- ما الذي يجعل التعلم المعزز فعالاً بشكل خاص في تطبيقات الروبوتات؟
إذن هذه المحاضرة لك!
تستكشف هذه المقدمة الشاملة للتعلّم المعزز (RL) المفاهيم الأساسية لطرق تدريب الذكاء الاصطناعي من خلال أمثلة عملية وتطبيقات واقعية. وتغطي المحاضرة المكونات الأساسية للتعلم المعزز، بما في ذلك أزواج الحالة والفعل، وأنظمة المكافآت، وعمليات اتخاذ القرار. ستفهم كيف يتفاعل وكلاء الذكاء الاصطناعي مع بيئتهم، ويتعلمون من التغذية الراجعة، ويحسنون سلوكهم من خلال التجربة والخطأ. وتتضمن المناقشة أمثلة عملية تتراوح بين الملاحة في المتاهة والحركة الروبوتية، وتوضح كيف يختلف التعلم المعزز عن مناهج البرمجة التقليدية. ويولى اهتمام خاص لمثال الروبودوغ، الذي يوضح كيف يمكن التعلم المعزز الآلات من تطوير الحلول المثلى دون برمجة صريحة. تقدم المحاضرة أيضًا مفاهيم نظرية مهمة تشكل أساس أساليب التدريب الحديثة للذكاء الاصطناعي، مع استكمالها بقراءات موصى بها من أوراق بحثية مؤثرة في هذا المجال. سواءً كنت مهتمًا بالذكاء الاصطناعي أو التعلم الآلي أو التطبيقات العملية للذكاء الاصطناعي في مجال الروبوتات، فإن هذه المحاضرة توفر لك معرفة أساسية لفهم كيفية تعلم أنظمة الذكاء الاصطناعي وتكيفها من خلال التجربة.
-
8
معادلة بيلمان في التعلم المعزز: مقدمة خطوة بخطوة
إذا كنت تريد أن تعرف
- ما هي معادلة بيلمان ولماذا تعتبر أساسية للتعلم المعزز؟
- كيف تعمل دالة القيمة في عمليات اتخاذ القرار ماركوف؟
- ما أهمية عامل الخصم في خوارزميات التعلم المعزز؟
- كيف يتعلم العملاء السياسات المثلى باستخدام معادلة بيلمان؟
- ما الدور الذي تلعبه معادلة بيلمان في عمليات اتخاذ القرار؟
إذن هذه المحاضرة لك!
تقدم هذه المحاضرة الشاملة معادلة بيلمان، وهي مفهوم أساسي في التعلم المعزز والذكاء الاصطناعي. تبدأ المحاضرة بالمفاهيم الأساسية للحالات والإجراءات والمكافآت في عمليات اتخاذ القرار ماركوف (MDPs)، ثم تبني المحاضرة بشكل منهجي الفهم من خلال أمثلة عملية لحل المتاهة. ستتعلم كيف تمكّن معادلة بيلمان الوكلاء من اتخاذ القرارات المثلى من خلال حساب قيم الحالة ودمج عامل الخصم. تشرح المحاضرة دوال القيمة والسياسات المثلى والأسس الرياضية وراء خوارزميات التعلّم المعزز. من خلال التصورات الواضحة والشروحات المفصلة خطوة بخطوة، ستفهم كيف يتعلم الوكلاء تعظيم المكافآت التراكمية واتخاذ قرارات ذكية في بيئات معقدة. يتم إيلاء اهتمام خاص لدور عامل الخصم في تحديد قيم الحالة وتوجيه اختيار الإجراءات. هذه المعرفة الأساسية ضرورية لأي شخص مهتم بالذكاء الاصطناعي أو التعلم الآلي أو تطوير تطبيقات التعلم المعزز.
-
9
من قيم الحالة إلى الخطط المثلى: معادلة بيلمان في اتخاذ قرارات الذكاء الاصطناعي
إذا كنت تريد أن تعرف
- كيف تساعد معادلة بيلمان الذكاء الاصطناعي على اتخاذ القرارات المثلى؟
- ما هي العلاقة بين قيم الحالة وخطط العمل في التعلم المعزز؟
- كيف ينشئ الوكلاء خرائط التنقل من قيم الحالة؟
- ما الفرق بين الخطط والسياسات في عمليات اتخاذ القرار ماركوف؟
- كيف يحدد وكيل الذكاء الاصطناعي أفضل إجراء يمكن اتخاذه في كل حالة؟
إذن هذه المحاضرة لك!
تستكشف هذه المحاضرة العلاقة الأساسية بين قيم الحالة والتخطيط الأمثل في أنظمة التعلم المعزز. تعلّم كيف تقوم معادلة بيلمان بتحويل قيم الحالة العددية إلى خرائط تنقل قابلة للتنفيذ لوكلاء الذكاء الاصطناعي. اكتشف المبادئ الرياضية الكامنة وراء عملية اتخاذ القرارات القائمة على القيمة في عمليات اتخاذ القرار في عمليات اتخاذ القرار ماركوف (MDPs)، بما في ذلك كيفية تقييم الوكلاء للحالات المختلفة واختيار الإجراءات المثلى. توضّح المحاضرة أمثلة عملية باستخدام بيئة المتاهة، وتوضح كيف يقوم وكيل الذكاء الاصطناعي بتحويل دوال القيمة إلى خطط حركة ملموسة. ويُعد فهم هذه المفاهيم أمرًا بالغ الأهمية لتنفيذ خوارزميات التعلّم المعزز الفعالة وتطوير أنظمة ذكية لاتخاذ القرارات. تُختتم المحاضرة بمقدمة عن البيئات العشوائية والتمييز بين الخطط الحتمية والسياسات الاحتمالية، مما يضع الأساس لمفاهيم التعلم المعزز المتقدمة.
-
10
عمليات اتخاذ القرار ماركوف في التعلم المعزز: دليل كامل
إذا كنت تريد أن تعرف
- ما هي عمليات اتخاذ القرار ماركوف (MDPs) وكيف تعمل في التعلم المعزز؟
- كيف تتغير معادلة بيلمان عند التعامل مع البيئات غير الحتمية؟
- ما الفرق بين العمليات الحتمية والعمليات العشوائية في الذكاء الاصطناعي؟
- كيف يؤثر الاحتمال والعشوائية على عملية اتخاذ القرار في التعلم المعزز؟
- ما هي التطبيقات الواقعية لعمليات اتخاذ القرار ماركوف؟
إذن هذه المحاضرة لك!
تستكشف هذه المحاضرة الشاملة عمليات اتخاذ القرار ماركوف (MDPs) في التعلّم المعزز، وتسد الفجوة بين المفاهيم النظرية والتطبيقات العملية. بدءاً بالتمييز الأساسي بين عمليات البحث الحتمية وغير الحتمية، تشرح المحاضرة كيفية تأثير الاحتمالات والعشوائية على عملية اتخاذ القرار في أنظمة الذكاء الاصطناعي. ستتعلم كيف تتطور معادلة بيلمان للتعامل مع البيئات العشوائية، مع دمج القيم المتوقعة والتوزيعات الاحتمالية. تتناول المحاضرة خاصية ماركوف وأهميتها في التعلّم المعزز، وكيف توفر معادلات التوزيع المتعدد الأبعاد إطاراً رياضياً لنمذجة سيناريوهات اتخاذ القرار في العالم الحقيقي. ومن خلال أمثلة عملية تتراوح من ديناميكيات السكان إلى الاستثمارات المالية، ستفهم كيف يتم تطبيق خاصية MDPs في مختلف المجالات. وتختتم المحاضرة بمناقشة معادلة بيلمان المعدلة للبيئات غير الحتمية، مما يوضح كيفية تعامل خوارزميات التعلم المعزز مع عدم اليقين والعشوائية في التطبيقات العملية.
-
11
برنامج RL التعليمي: السياسة المثلى مقابل الخطط الثابتة في اتخاذ قرارات الذكاء الاصطناعي
إذا كنت تريد أن تعرف
- ما الفرق الرئيسي بين السياسات المثلى والخطط الثابتة في الذكاء الاصطناعي؟
- كيف تتكيف معادلة بيلمان مع البيئات العشوائية؟
- لماذا تتغير دوال القيمة عند إدخال عدم اليقين؟
- كيف يتعامل التعلم المعزز مع النتائج غير المتوقعة؟
- ما الذي يجعل السياسات المثلى أكثر قوة من الخطط الحتمية؟
إذن هذه المحاضرة لك!
تستكشف هذه المحاضرة التمييز الأساسي بين السياسات المثلى والخطط الثابتة في التعلم المعزز، مع التركيز على اتخاذ القرارات في ظل عدم اليقين. من خلال أمثلة عملية باستخدام عمليات اتخاذ القرار ماركوف (MDPs)، ستفهم كيف تتكيف معادلة بيلمان المثلى مع البيئات العشوائية. توضّح المحاضرة كيف تتغير دوال القيمة عند إدخال العشوائية والاحتمالات، مع عرض تطبيقات العالم الحقيقي لخوارزميات التعلّم المعزز. ستتعلم لماذا تتفوق السياسات المثلى في كثير من الأحيان على الخطط الحتمية، خاصةً في البيئات ذات النتائج غير المؤكدة. وباستخدام مثال الملاحة في المتاهة، توضح المحاضرة كيف يمكن للذكاء الاصطناعي تطوير استراتيجيات غير بديهية ولكنها مثالية من خلال التعلم المعزز، مما يسلط الضوء على قوة التحسين الرياضي في الذكاء الاصطناعي. يتم إيلاء اهتمام خاص لدور عوامل الخصم والمكافآت المتوقعة وأزواج الحالة والفعل في تطوير عمليات قوية لصنع القرار يمكنها التعامل مع حالات عدم اليقين البيئي.
-
12
عقوبة المعيشة في التعلم المعزز: تحسين اتخاذ قرارات وكيل الذكاء الاصطناعي
إذا كنت تريد أن تعرف
- كيف تؤثر عقوبة المعيشة على عملية اتخاذ القرار لدى وكيل الذكاء الاصطناعي في التعلم المعزز؟
- لماذا تعتبر المكافأة المستمرة مهمة في تطبيقات التعلم المعزز في العالم الحقيقي؟
- كيف تؤثر القيم المختلفة لعقوبة المعيشة على اختيار السياسة المثلى؟
- ما هو الدور الذي تلعبه معادلة بيلمان في حساب العقوبات المعيشية؟
- كيف يمكن أن تؤثر المكافآت السلبية على سلوك الوكيل في التعلم المعزز؟
إذن هذه المحاضرة لك!
تستكشف هذه المحاضرة مفهوم الجزاء الحي في التعلّم المعزز، وهي آلية حاسمة لتحسين عملية اتخاذ القرار لدى وكيل الذكاء الاصطناعي. تعلّم كيف تؤثر المكافآت المستمرة على سلوك الوكيل طوال عملية التعلّم، متجاوزةً المكافآت البسيطة في الحالة النهائية. توضح المحاضرة كيف تؤثر قيم الجزاء الحي المختلفة (-0.04، -0.5، -0.5، -2.0) بشكل كبير على اختيار السياسة المثلى واستراتيجيات تحديد مسار الوكيل. وباستخدام أمثلة عملية، ستفهم كيف تتضمن معادلة بيلمان المكافآت المستمرة وكيف يشكل التعزيز السلبي سلوك الوكيل. تغطي الجلسة تطبيقات العالم الحقيقي للعقوبات الحية في سيناريوهات مختلفة، من الذكاء الاصطناعي للألعاب إلى الروبوتات، وتوضح كيف تساعد هذه التقنية في إنشاء خوارزميات تعلم تعزيز أكثر تطوراً. مثالية لأولئك الذين يتطلعون إلى تعميق فهمهم لمفاهيم التعلّم المعزز المتقدمة واستراتيجيات التنفيذ العملية.
-
13
التعلم الكمي في التعلم المعزز: شرح من القيم الافتراضية إلى القيم الكمية
إذا كنت تريد أن تعرف
- ما هو التعلّم الكمي وكيف يختلف عن مناهج القيمة الافتراضية التقليدية؟
- كيف ترتبط قيم Q بقيم الحالة في التعلم المعزز؟
- كيف تتكيف معادلة بيلمان عند الانتقال من قيم V إلى قيم Q؟
- لماذا يعتبر التعلم الكمي طفرة في خوارزميات التعلم المعزز؟
- كيف يستخدم العملاء قيم Q لاتخاذ القرارات المثلى في البيئات العشوائية؟
إذن هذه المحاضرة لك!
تستكشف هذه المحاضرة الشاملة الانتقال الأساسي من القيم الافتراضية إلى القيم الكمية في التعلّم المعزز، وتوضح كيف يُحدث التعلّم الكمي ثورة في الطريقة التي يتخذ بها وكلاء الذكاء الاصطناعي قراراتهم. بدءًا من معادلة بيلمان الكلاسيكية، نوضح كيف يحوّل التعلّم الكمي تقييمات قيم الحالة إلى تقييمات قيمة الفعل، مما يوفر نهجًا أكثر مباشرة لاتخاذ القرارات المثلى في الذكاء الاصطناعي. تغطي المحاضرة الأسس الرياضية للتعلّم الكمي بما في ذلك اشتقاق معادلات القيمة الكمية وعلاقتها بالقيم الفينية، وتطبيقها في عمليات اتخاذ القرار في ماركوف. ستفهم كيفية استفادة الوكلاء من قيم Q لتقييم الإجراءات المثلى واختيارها، مما يجعل هذا النهج قويًا بشكل خاص لتطبيقات التعلّم المعزز العميق. تُختتم الجلسة برؤى عملية حول تطبيق خوارزميات التعلّم الكمي وأهميتها في تطبيقات الذكاء الاصطناعي الحديثة، من الروبوتات إلى أنظمة التسعير الديناميكية. وهي مثالية لأولئك الذين يتطلعون إلى تعميق فهمهم لتقنيات التعلّم المعزز المتقدمة وتطبيقاتها في العالم الحقيقي.
-
14
الفرق الزمني في التعلّم الكمي: دليل كامل للتعلم المعزز
إذا كنت تريد أن تعرف
- ما هو الفرق الزمني في التعلّم الكمي ولماذا هو حاسم في التعلّم المعزز؟
- كيف يساعد الاختلاف الزمني في تحديث قيم Q بفعالية؟
- ما الدور الذي يلعبه معدل التعلم (ألفا) في خوارزميات التعلم الكمي؟
- كيف تؤثر البيئات العشوائية على حسابات القيمة الكمية؟
- متى تحقق خوارزمية التعلّم الكمي التقارب؟
إذن هذه المحاضرة لك!
يستكشف هذا الدليل الشامل للاختلاف الزمني في التعلّم الكمي المفاهيم الأساسية لخوارزميات التعلّم المعزز. تعلّم كيف يعمل الفرق الزمني كآلية أساسية لتحديث قيم Q في البيئات العشوائية، وافهم الأسس الرياضية الكامنة وراء تحسين التعلّم الكمي. تغطي المحاضرة معادلة بيلمان، ودور معدلات التعلم، والتطبيقات العملية للفرق الزمني في أطر التعلم المعزز. اكتشف كيف يتعلم الوكلاء من التجربة من خلال حساب الفروق الزمنية بين قيم Q المتوقعة والفعلية، وفهم متى تحقق الخوارزميات التقارب. مثالية لممارسي الذكاء الاصطناعي وعشاق التعلم الآلي الذين يتطلعون إلى تعميق فهمهم لتقنيات التعلم المعزز المتقدمة. تشتمل المحاضرة على أمثلة عملية لتطبيقات التعلّم الكمي ومراجع للأعمال الأساسية في هذا المجال، بما في ذلك بحث ريتشارد ساتون المؤثر حول طرق الاختلاف الزمني.
-
15
الاختبار 1
---------- الجزء 1 - الجزء 1 - التعلم العميق ----------
حدس التعلُّم الكمي العميق
تنفيذ التعلم الكمي العميق
-
18
أساسيات التعلم العميق: شرح الشبكات العصبية ووظائف التنشيط
إذا كنت تريد أن تعرف
- ما هي اللبنات الأساسية للشبكات العصبية؟
- كيف تلهم الخلايا العصبية البيولوجية الشبكات العصبية الاصطناعية؟
- ما هي دوال التنشيط وكيف تعمل؟
- ما هي دوال التنشيط التي يجب استخدامها في طبقات الشبكة العصبية المختلفة؟
- كيف تتعلم الشبكات العصبية وتعالج المعلومات؟
- ما الذي يجعل نزول التدرج ونزول التدرج العشوائي فعالاً في تدريب الشبكات العصبية؟
إذن هذه المحاضرة لك!
تقدم هذه المحاضرة الشاملة عن أساسيات التعلم العميق مقدمة شاملة عن الشبكات العصبية ووظائف التنشيط. بدءاً من الإلهام البيولوجي وراء الخلايا العصبية الاصطناعية، ستتعلم كيف تؤثر بنية الدماغ البشري على تصميم الشبكات العصبية. تغطي المحاضرة المفاهيم الأساسية بما في ذلك دوال التنشيط المختلفة، وتطبيقاتها في طبقات الشبكة المختلفة، واعتبارات التنفيذ العملي. من خلال مثال مبسط للتنبؤ بأسعار العقارات، ستفهم عمليات الشبكة العصبية قبل الغوص في آليات التعلم. تُختتم الجلسة بشرح مفصّل لنسب التدرج، ونسب التدرج العشوائي، وتقنيات التدرج العشوائي، وتقنيات الانتشار الخلفي، مما يوفر لك أساسًا كاملاً في بنية الشبكة العصبية ومنهجيات التدريب. يضمن هذا النهج المنظم فهمًا واضحًا لكل من المفاهيم النظرية والتطبيقات العملية في أنظمة التعلم العميق.
-
19
التعلّم الكمي العميق مقابل التعلّم الكمي التقليدي: شرح الاختلافات الرئيسية
إذا كنت تريد أن تعرف
- ما هي الاختلافات الأساسية بين التعلّم الكمي التقليدي والتعلّم الكمي العميق؟
- كيف يستفيد التعلّم الكمي العميق من الشبكات العصبية لتعزيز التعلّم المعزز؟
- لماذا يعتبر التعلّم الكمي العميق أكثر فعالية في البيئات المعقدة من التعلّم الكمي التقليدي؟
- كيف يتطور مفهوم تعلّم الاختلاف الزمني في التعلّم الكمي العميق؟
- ما الذي يجعل شبكات Q-Networks العميقة (DQN) أكثر قوة في حل مشاكل RL المتقدمة؟
إذن هذه المحاضرة لك!
تستكشف هذه المحاضرة الشاملة التطور من التعلم الكمي التقليدي إلى التعلم الكمي العميق في التعلم المعزز. ستفهم كيف تدمج الشبكات الكمية العميقة (DQN) الشبكات العصبية للتعامل مع مساحات الحالة المعقدة وتعلم السياسات المثلى. تغطي المحاضرة تحوّل التعلّم بالفرق الزمني في البنى العميقة، وتشرح كيف تتنبأ الشبكات العصبية بقيم Q وتستخدم التعلّم بالتناسل العكسي للتعلّم. ستتعلم لماذا يتفوق التعلّم الكمي العميق في البيئات المتطورة مثل السيارات ذاتية القيادة وألعاب أتاري، حيث يقصر التعلّم الكمي التقليدي. توضح الجلسة الأسس الرياضية للتعلم الكمي العميق، بما في ذلك حساب الخسارة، وقيم Q المستهدفة، وتحديثات الوزن من خلال النسب التدرجي العشوائي. يتم إيلاء اهتمام خاص للجوانب العملية لتطبيق التعلّم الكمي العميق، مما يجعل مفاهيم التعلّم المعزز المعقدة متاحة وقابلة للتطبيق في سيناريوهات العالم الحقيقي.
-
20
كيف يعمل التعلّم الكمي العميق: شرح الشبكات العصبية والتعلم المعزز: شرح الشبكات العصبية والتعلم المعزز
إذا كنت تريد أن تعرف
- كيف يجمع التعلم الكمي العميق بين الشبكات العصبية والتعلم المعزز؟
- ما هي الاختلافات الرئيسية بين التعلم الكمي التقليدي والتعلم الكمي العميق؟
- كيف تعمل عملية اختيار الإجراء في التعلم الكمي العميق؟
- ما الدور الذي تلعبه قيم Q في عملية اتخاذ القرار؟
- كيف تحدث عملية التعلم في أنظمة التعلم الكمي العميق؟
إذن هذه المحاضرة لك!
تشرح هذه المحاضرة الشاملة المفاهيم الأساسية للتعلّم الكمي العميق (DQN)، وسد الفجوة بين التعلّم المعزز التقليدي والشبكات العصبية. ستتعلم كيف يتم ترميز الحالات إلى متجهات لمعالجة الشبكة العصبية، وستتعلم كيف يتم ترميز الحالات إلى متجهات لمعالجة الشبكة العصبية، وستفهم المرحلتين الحاسمتين للتعلم الكمي العميق - مرحلة التعلم ومرحلة اختيار الإجراءات، وستتقن عملية حساب القيمة الكمية والتحسين. وتغطي المحاضرة تطبيقات عملية باستخدام PyTorch، وتشرح كيفية تعلم الوكلاء من خلال إعادة التجربة وتقريب دالة القيمة. يتم إيلاء اهتمام خاص لسياسات اختيار الإجراءات، بما في ذلك دالة Softmax، وكيفية تأثيرها على عملية اتخاذ القرار لدى الوكيل. سواء كنت جديدًا في مجال التعلم المعزز العميق أو تتطلع إلى تعزيز فهمك لبنية التعلم الكمي العميق، فإن هذه المحاضرة توفر أسسًا نظرية ورؤى عملية لتنفيذ حلول فعالة للتعلم الكمي العميق.
-
21
تجربة الإعادة في التعلّم الكمي العميق: كيف يعمل ولماذا هو مهم
إذا كنت تريد أن تعرف
- ما هي تجربة الإعادة ولماذا هي ضرورية للتعلم العميق Q-التعلم العميق؟
- كيف تحل إعادة التجربة مشكلة التجارب المتسلسلة المترابطة؟
- ما أهمية التجارب النادرة في التعلم المعزز؟
- كيف تعمل إعادة التجربة على تحسين كفاءة التعلم في البيئات المحدودة؟
- ما هي المزايا الرئيسية لتطبيق إعادة التجربة في DQN؟
إذن هذه المحاضرة لك!
إعادة التجربة هي تقنية أساسية في التعلّم الكمي العميق (DQN) التي تعزز بشكل كبير عملية التعلّم لدى وكلاء التعلّم المعزز. تستكشف هذه المحاضرة كيف تكسر إعادة التجربة نمط التجارب المتسلسلة المترابطة من خلال تخزين التفاعلات السابقة وأخذ عينات عشوائية منها، مما يتيح تعلماً أكثر كفاءة واستقراراً. ستفهم كيف تساعد هذه الآلية في الحفاظ على التجارب النادرة ولكن القيّمة، وتمنع التعلّم المتحيّز من الحالات المتسلسلة، وتسرّع التدريب في البيئات ذات التجارب المحدودة. وتغطي المحاضرة جوانب التطبيق العملي لآلية إعادة التجربة بما في ذلك المعالجة المجمعة ونهج النوافذ المتجددة وأخذ عينات التوزيع الموحد. كما يتم تقديم مفاهيم متقدمة مثل إعادة التجربة ذات الأولوية من أبحاث DeepMind لعام 2016، مما يوفر نظرة ثاقبة للتطورات المتطورة في التعلم المعزز العميق. من خلال أمثلة عملية باستخدام محاكاة سيارة ذاتية القيادة، ستتعلم كيف تعالج إعادة التجربة التحديات الرئيسية في التعلم الكمي العميق وتحسن أداء الوكيل بشكل عام.
-
22
التعلم الكمي: دليل خوارزميات اختيار إجراء إبسيلون-غريدي وخوارزميات اختيار الإجراء Softmax
إذا كنت تريد أن تعرف
- ما هي سياسات اختيار الإجراءات الرئيسية في التعلم المعزز؟
- كيف تعمل خوارزميات إبسيلون-غريديون وخوارزميات سوفت ماكس في التعلم الكمي؟
- لماذا يعتبر التوازن بين الاستكشاف والاستغلال أمرًا حاسمًا في مجال الاستكشاف والاستغلال؟
- كيف تقوم سوفت ماكس بتحويل قيم Q إلى احتمالات عمل؟
- ما الذي يجعل Softmax مختلفًا عن إبسيلون-غريدي في التعلم المعزز العميق؟
إذن هذه المحاضرة لك!
يستكشف هذا الدليل الشامل سياسات اختيار الإجراءات في التعلّم المعزز، مع التركيز على خوارزميات إبسيلون-غريديون وخوارزميات سوفت ماكس. تعلّم كيف توازن هذه الآليات الحاسمة بين الاستكشاف والاستغلال في بيئات التعلّم الكمي. تشرح المحاضرة الأسس الرياضية لخوارزمية softmax، وتوضح كيف تقوم بتحويل قيم Q إلى توزيعات احتمالية لاختيار الإجراء. ستفهم سبب أهمية الاستكشاف العشوائي لتجنب الحدود القصوى المحلية وكيف تؤثر سياسات الاختيار المختلفة على سلوك الوكيل. تغطي الجلسة تطبيقات عملية، وتقارن بين نهج إبسيلون-غريدي العشوائي البسيط في إبسيلون-غريدي وطريقة الاختيار الأكثر تطوراً القائمة على الاحتمالات في سوفت ماكس. وتتضمن المفاهيم المتقدمة استراتيجيات الاستكشاف التكيفي وتطبيقاتها في شبكات التعلم الكمي العميق (DQN). وهو مثالي لممارسي التعلم الآلي الذين يتطلعون إلى تحسين خوارزميات التعلم المعزز الخاصة بهم وفهم الفروق الدقيقة في اختيار الإجراءات في أنظمة الذكاء الاصطناعي.
---------- الجزء 2 - التعلم الكمي التلافي العميق ----------
-
23
كيفية تدريب مركبة فضائية قمرية تعمل بالذكاء الاصطناعي باستخدام التعلم الكمي العميق وبايثون
إذا كنت تريد أن تعرف
- كيف يمكنك تطبيق التعلم الكمي العميق لتدريب الذكاء الاصطناعي على الهبوط على سطح القمر؟
- ما هي المكونات الرئيسية لبناء محاكاة لمركبة الهبوط على سطح القمر باستخدام OpenAI Gym؟
- كيف تجمع بين PyTorch والتعلم المعزز للتحكم في المركبات الفضائية؟
- كيف يمكنك إنشاء شبكة عصبية تتعلم الهبوط بالمركبة الفضائية بشكل مستقل؟
- ما هي التقنيات المستخدمة لتحسين شبكات Q-Networks العميقة لتحسين أداء الهبوط؟
إذن هذه المحاضرة لك!
في هذا البرنامج التعليمي العملي، ستتعلم في هذا البرنامج التعليمي العملي كيفية بناء وتدريب مركبة هبوط على سطح القمر مدعومة بالذكاء الاصطناعي باستخدام التعلم الكمي العميق وPython. من خلال العمل مع بيئة OpenAI Gym's LunarLander-v2 الخاصة ب OpenAI Gym، ستنفذ شبكة Q-Network (DQN) العميقة التي تتعلم الهبوط الآمن لمركبة فضائية بين علامتين. تغطي المحاضرة مفاهيم التعلم المعزز الأساسية، بما في ذلك التعلم الكمي واستكشاف إبسيلون-غريديون وإعادة التجربة. وباستخدام PyTorch والشبكات العصبية، ستنشئ عميلاً للذكاء الاصطناعي يتقن المهمة الصعبة المتمثلة في هبوط المركبة الفضائية من خلال التجربة والخطأ. يعكس هذا التطبيق العملي تطبيقات صناعة الفضاء في العالم الحقيقي، ويوضح كيف يمكن تطبيق التعلم الآلي على مشاكل التحكم المعقدة. ستتعلم كيفية معالجة متجهات الحالة، وتنفيذ آليات اختيار الإجراءات، وتحسين DQN لتحسين أداء الهبوط. مثالي للمهتمين بالتعلّم المعزز العميق والتطبيقات الفضائية والتنفيذ العملي للذكاء الاصطناعي.
-
24
احصل على الرموز من هنا
-
25
الخطوة 1 - إعداد بيئة التعلم العميق Q-التعلم العميق: من Gmail إلى التدريب على القمر Lunar Lander
إذا كنت تريد أن تعرف
- كيف يمكنك إعداد بيئة التعلم العميق Q-Learning من الصفر؟
- ما هي الأدوات التي تحتاجها لبدء تدريب الذكاء الاصطناعي للمركبة القمرية؟
- كيف يمكنك استخدام Google Colab لمشاريع التعلُّم المعزز من Google Colab؟
- لماذا تعتبر صالة الألعاب الرياضية (OpenAI Gymnasium) ضرورية لتدريب الذكاء الاصطناعي؟
- ما هي أفضل طريقة لإعداد بيئة التطوير الخاصة بك لتدريب DQN؟
إذن هذه المحاضرة لك!
يرشدك دليل الإعداد الشامل هذا إلى كيفية إنشاء بيئة كاملة للتعلم العميق Q-Learning لتدريب وكيل Lunar Lander للذكاء الاصطناعي. بدءًا من إنشاء حساب Gmail للوصول إلى Google Colab، ستتعلم كيفية تهيئة PyTorch و Gymnasium (المعروف سابقًا باسم OpenAI Gym) ومكتبات التعلم العميق الأساسية. تغطي المحاضرة تهيئة البيئة لتحدي LunarLander-v2، وتوضح سبب تفضيل Google Colab لمشاريع التعلم المعزز العميق الخالية من المتاعب. ستحصل على تجربة عملية مع منصة Gymnasium، وفهم بيئاتها المختلفة بما في ذلك التحكم الكلاسيكي وBox2D وألعاب أتاري. توفر هذه الجلسة أساساً لتنفيذ شبكات Q-Networks العميقة (DQN) مع تجنب المزالق الشائعة في الإعداد، مما يؤهلك للتدريب العملي على الذكاء الاصطناعي في الوحدات اللاحقة.
-
26
إعداد Google Colab: برنامج تعليمي للتعلم الكمي العميق لـ Lunar Lander التعليمي
إذا كنت تريد أن تعرف
- كيف تقوم بإعداد Google Colab لمشاريع التعلُّم الكمي العميق؟
- ما هي المكتبات الضرورية لتطبيق Lunar Lander مع PyTorch؟
- كيف يمكنك إنشاء نسخة عملية من دفتر ملاحظات Colab للقراءة فقط؟
- كيف يمكنك تثبيت Gymnasium وبيئاته في Google Colab؟
- ما هي التبعيات اللازمة للتعلم الكمي العميق في بايثون؟
إذن هذه المحاضرة لك!
يرشدك هذا البرنامج التعليمي خلال عملية الإعداد الأساسية لتطبيق Deep Q-Learning في Google Colab، وتحديدًا لبيئة LunarLander-v2. تعرّف على كيفية إنشاء نسختك الشخصية من دفتر الملاحظات في Google Drive، وتثبيت التبعيات الأساسية بما في ذلك بيئات Gymnasium و Atari و Box2D، واستيراد مكتبات Python الضرورية مثل PyTorch و NumPy ووحدات التعلم المعزز المتخصصة. تغطي المحاضرة الإعداد الكامل للبيئة، بدءًا من التعامل مع دفاتر الملاحظات للقراءة فقط إلى إعداد مساحة العمل الخاصة بك لتطبيقات التعلم المعزز العميق. وهي مثالية لعشاق التعلم الآلي الذين يتطلعون إلى بدء مشاريع التعلم الكمي العميق باستخدام بيئات OpenAI Gym وإطار PyTorch. يعدك هذا الإعداد التأسيسي لبناء وتدريب وكيل ذكاء اصطناعي قادر على إتقان تحدي Lunar Lander.
-
27
الخطوة 3 - بنية PyTorch DQN: بناء عقل الذكاء الاصطناعي ل OpenAI Lunar Lander
إذا كنت تريد أن تعرف
- كيف يمكنك بناء بنية الشبكة الكمية العميقة (DQN) للتعلم المعزز؟
- ما هي بنية الشبكة العصبية المثلى لبيئة OpenAI's LunarLander-v2؟
- كيف يمكنك تنفيذ طبقات PyTorch لعامل DQN؟
- ما هي المكونات الرئيسية للشبكة العصبية لمهام الهبوط على سطح القمر؟
- كيف تربط حالات المدخلات بمخرجات الإجراءات في DQN؟
إذن هذه المحاضرة لك!
في هذه المحاضرة التعليمية الشاملة من PyTorch، تعلم كيفية بناء بنية الشبكة العصبية لعامل التعلّم الكمي العميق الذي يعالج بيئة LunarLander-v2 من OpenAI. تغطي المحاضرة تنفيذ شبكة عصبية ثلاثية الطبقات باستخدام وحدة nn.Module من PyTorch، المصممة خصيصًا لمهام التعلم المعزز. ستفهم كيفية هيكلة الشبكة بأحجام الطبقات المثلى (8 مدخلات، 64 طبقة مخفية من الخلايا العصبية و 4 مخرجات)، والتعامل مع ملاحظات الحالة، وإعداد مخرجات العمل. يشرح البرنامج التعليمي الإعداد الكامل للبنية، بما في ذلك الوراثة من nn.Module، وطرق التهيئة، والموضع الاستراتيجي للطبقات المتصلة بالكامل. مثالي للمطورين الذين يتطلعون إلى تنفيذ حلول التعلم المعزز العميق باستخدام PyTorch لمهام التحكم المعقدة مثل الهبوط على سطح القمر.
-
28
PyTorch Deep Q-Learning: تنفيذ الطريقة الأمامية للشبكات العصبية
إذا كنت تريد أن تعرف
- كيف تطبق الطريقة الأمامية في PyTorch للتعلم الكمي العميق؟
- ما هي عملية الانتشار الأمامي في الشبكة العصبية للتعلم المعزز؟
- كيف تبني بنية شبكة عصبية لـ LunarLander-v2 باستخدام PyTorch؟
- ما هو الدور الذي تلعبه الطبقات المتصلة بالكامل ووظائف التنشيط في تطبيق DQN؟
- كيف تربط حالات المدخلات بإجراءات المخرجات في شبكة Q-Network العميقة؟
إذن هذه المحاضرة لك!
في هذا البرنامج التعليمي الشامل من PyTorch، نتعمق في تنفيذ الطريقة الأمامية للشبكات العصبية العميقة للتعلم الكمي العميق. تعلّم كيفية بناء بنية شبكة عصبية كاملة باستخدام إطار عمل PyTorch القوي، المصمم خصيصًا لتطبيقات التعلّم المعزز. تغطي المحاضرة التنفيذ التدريجي للانتشار الأمامي خطوة بخطوة، بما في ذلك معالجة طبقات الإدخال، والطبقات المتعددة المتصلة بالكامل، ووظائف تنشيط ReLU. ستفهم كيفية هيكلة الشبكة بشكل صحيح لمعالجة مدخلات الحالة وتوليد مخرجات الإجراءات، وهو أمر ضروري لتطبيقات الشبكة الكمية العميقة (DQN) مثل بيئة OpenAI Gym LunarLander-v2. يوضح هذا البرنامج التعليمي العملي تقنيات تنفيذ PyTorch العملية، مع التركيز على تصميم بنية الشبكة العصبية لمهام التعلم المعزز، مما يجعله ذا قيمة لكل من المبتدئين والمتوسطين في التعلم الآلي.
-
29
الخطوة 5 - تكوين معلمات بيئة LunarLander-v2 للتدريب على DQN
إذا كنت تريد أن تعرف
- كيف يمكنك إعداد بيئة LunarLander-v2 للتدريب على DQN؟
- ما هي المعلمات الأساسية اللازمة لتطبيق التعلم الكمي العميق؟
- كيف يمكنك تكوين شكل الحالة ومساحة الحركة للتعلم المعزز؟
- ما هي المتغيرات البيئية الرئيسية اللازمة لتدريب الذكاء الاصطناعي على الهبوط على سطح القمر؟
- كيف تهيئ بيئة الصالة الرياضية للتعلم المعزز العميق؟
إذن هذه المحاضرة لك!
في هذه المحاضرة التعليمية الشاملة حول تطبيق شبكة Q-Network العميقة (DQN)، ستتعلم كيفية تكوين بيئة LunarLander-v2 بشكل صحيح باستخدام الجمنازيوم. وتغطي المحاضرة إجراءات الإعداد الأساسية للتعلم المعزز العميق، بما في ذلك استيراد المكتبات الضرورية وإنشاء معلمات البيئة الحاسمة. ستفهم كيفية تحديد أشكال الحالات، وتحديد أحجام الحالات، وتهيئة مساحات العمل خصيصًا لتدريب DQN. ويوضح البرنامج التعليمي التنفيذ العملي لإعداد إعادة تشغيل التجربة، ويوضح لك كيفية استخراج واستخدام مساحة مراقبة البيئة ومعلمات مساحة الحركة. في النهاية، سيكون لديك بيئة مهيأة بشكل صحيح وجاهزة لتدريب عامل التعلّم الكمي العميق الخاص بك، مع تحديد جميع المعلمات الضرورية لبنية الشبكة العصبية. يعد هذا الإعداد التأسيسي أمرًا حاسمًا للتنفيذ الناجح لخوارزميات التعلم المعزز في مهمة الهبوط على سطح القمر.
-
30
DQN Hyperparameters: معدل التعلم ودليل إعداد المخزن المؤقت لإعادة التشغيل (الخطوة 6)
إذا كنت تريد أن تعرف
- كيف يمكنك تعيين معدلات التعلم المثلى لخوارزميات DQN؟
- ما هو حجم المخزن المؤقت المثالي لإعادة التشغيل للتعلم المعزز العميق؟
- كيف يمكنك تكوين المعلمات الفائقة لإعادة تشغيل التجربة بفعالية؟
- ما هي أفضل الممارسات لتهيئة معلمات تدريب DQN؟
- كيف تؤثر عوامل الخصم على أداء التعلّم الكمي العميق؟
إذن هذه المحاضرة لك!
يركّز هذا الدليل الشامل على تكوين المعلمات الأساسية للشبكات الكمية العميقة (DQN). تعلم كيفية إعداد المعلمات الأساسية بما في ذلك معدل التعلّم (0.0005)، وحجم الدُفعات الصغيرة (100)، وعامل الخصم (0.99) لتحقيق الأداء الأمثل لشبكة DQN. تغطي المحاضرة تجربة تكوين المخزن المؤقت لإعادة التشغيل مع شرح مفصل لحجم ذاكرة الإعادة (100,000) وإعدادات معلمة الاستيفاء (0.001). يعد فهم هذه المعلمات أمرًا بالغ الأهمية لتدريب نماذج التعلم المعزز العميق المستقرة والفعالة. يُعد هذا البرنامج التعليمي مثاليًا لممارسي الذكاء الاصطناعي والباحثين الذين يعملون مع خوارزميات التعلّم الكمي العميق، حيث يقدم هذا البرنامج التعليمي رؤى عملية تستند إلى تجارب مكثفة واختبارات واقعية في بيئات الهبوط على سطح القمر. تقدم الجلسة قيمًا وتفسيرات ملموسة لكل معيار من المعلمات الفائقة، مما يضمن تهيئة تطبيق التعلّم المعزز العميق بشكل صحيح للحصول على أفضل نتائج تدريب.
-
31
الخطوة 7: تنفيذ ذاكرة إعادة التجربة في DQN باستخدام Python
إذا كنت تريد أن تعرف
- كيف تعمل ذاكرة إعادة التجربة على تحسين أداء التعلّم الكمي العميق؟
- ما هو دور فئة ReplayMememory في تنفيذ DQN؟
- كيف يمكن تنفيذ مخزن ذاكرة لتخزين التجارب وأخذ عينات منها؟
- كيفية كسر الارتباطات بين التجارب المتتالية في DQN؟
- ما هي المكونات الرئيسية لتطبيق إعادة التجربة في Python؟
إذن هذه المحاضرة لك!
في هذه المحاضرة الشاملة حول تنفيذ ذاكرة إعادة التجربة في الشبكات الكمية العميقة (DQN)، ستتعلم كيفية إنشاء فئة إعادة تجربة قوية باستخدام Python و PyTorch. تغطي المحاضرة المفاهيم الأساسية للتعلّم المعزز العميق، مع التركيز على تنفيذ مخزن إعادة التشغيل المؤقت للتجربة - وهو عنصر حاسم يعزز استقرار تدريب DQN. ستكتشف كيفية تهيئة سعة الذاكرة، والتعامل مع اختيار جهاز وحدة معالجة الرسومات/وحدة المعالجة المركزية، وهيكلة المخزن المؤقت للذاكرة لتخزين أزواج الحالة-الحركة والمكافآت والانتقالات. ويتضمن التطبيق أمثلة برمجية عملية توضح كيفية كسر الارتباطات بين التجارب المتتالية، وهو جانب أساسي من خوارزميات التعلم الكمي العميق الناجحة. هذا البرنامج التعليمي العملي مثالي لممارسي الذكاء الاصطناعي والباحثين الذين يتطلعون إلى إتقان تقنيات التعلم المعزز المتقدمة من خلال التطبيق العملي.
-
32
الخطوة 8: طريقة دفع DQN Push - إضافة تجارب إلى مخزن ذاكرة الإعادة المؤقت
إذا كنت تريد أن تعرف
- كيف يعمل المخزن المؤقت لذاكرة إعادة التشغيل DQN في التعلم المعزز العميق؟
- ما هي أفضل طريقة لتنفيذ تخزين الخبرة في خوارزمية DQN؟
- كيف تدير سعة الذاكرة في تطبيقات التعلم الكمي العميق؟
- كيف يمكنك إضافة التجارب بكفاءة إلى المخزن المؤقت لإعادة تشغيل DQN؟
- ما هي الطريقة المثلى للتعامل مع التجارب القديمة في إدارة ذاكرة DQN؟
إذن هذه المحاضرة لك!
تركّز هذه المحاضرة على تنفيذ طريقة الدفع الحاسمة للمخزن المؤقت لذاكرة إعادة التشغيل في DQN، وهو مكوّن أساسي لخوارزميات التعلّم الكمي العميق. ستتعلم كيفية إضافة مجموعات التجربة (الحالة، الإجراء، المكافأة، الحالة التالية، تم) بشكل صحيح إلى ذاكرة الإعادة مع الحفاظ على الحجم الأمثل للمخزن المؤقت. يغطي التطبيق إدارة سعة الذاكرة، والتعامل مع حالات الفائض، والإزالة الاستراتيجية للتجارب الأقدم عندما يصل المخزن المؤقت إلى الحد الأقصى لسعته. يوضح هذا التطبيق العملي بلغة Python المفاهيم الأساسية لبناء أنظمة تعلّم معزز عميقة مستقرة وفعالة، وهي مفيدة بشكل خاص لتدريب وكلاء DQN في البيئات المعقدة. وتوفر المحاضرة تجربة عملية مع آليات إعادة تشغيل التجربة، وهي تقنية مهمة لتحقيق الاستقرار في تدريب الشبكة الكمية العميقة وتحسين كفاءة التعلم في تطبيقات التعلم المعزز.
-
33
الخطوة 9: ترميز أخذ عينات الذاكرة DQN - البرنامج التعليمي لإعادة تجربة PyTorch
إذا كنت تريد أن تعرف
- كيف تعمل ذاكرة إعادة التجربة في شبكات Q-Networks العميقة؟
- ما هي أفضل طريقة لتنفيذ أخذ عينات الذاكرة في DQN باستخدام PyTorch؟
- كيف يمكن التعامل بشكل صحيح مع الحالة والإجراء والمكافأة وانتقالات الحالة التالية في DQN؟
- كيف يمكن تحويل مصفوفات NumPy إلى مصفوفات PyTorch لتدريب DQN؟
- ما هي المكونات الرئيسية لتنفيذ مخزن الإعادة المؤقت في التعلم المعزز العميق؟
إذن هذه المحاضرة لك!
تقدم هذه المحاضرة شرحًا تفصيليًا لتنفيذ آلية أخذ عينات الذاكرة الحاسمة في الشبكات الكمية العميقة (DQN) باستخدام PyTorch. ستتعلم كيفية إنشاء فئة ReplayMemory فعالة مع طريقة عينة تختار عشوائيًا مجموعات من التجارب من المخزن المؤقت للذاكرة. يغطي البرنامج التعليمي مكونات DQN الأساسية بما في ذلك انتقالات الحالة-الحالة-المكافأة، ومعالجة نوع البيانات المناسبة، وتحويلات الموتر من NumPy إلى PyTorch. سوف تتقن تنفيذ إعادة تشغيل التجربة، وهي تقنية أساسية تعمل على استقرار تدريب التعلّم المعزز العميق عن طريق كسر الارتباطات الزمنية في بيانات التدريب. توضح المحاضرة كيفية التعامل بشكل صحيح مع أنواع البيانات المختلفة، وإدارة تخصيص أجهزة وحدة معالجة الرسومات/وحدة المعالجة المركزية، وإعداد هياكل البيانات لتدريب الشبكة العصبية. يعد هذا التطبيق العملي بمثابة لبنة أساسية لإنشاء عوامل DQN قوية قادرة على تعلم البيئات المعقدة.
-
34
برنامج DQN التعليمي: تهيئة شبكات Q-Networks، والمحسّن، والمخزن المؤقت لذاكرة إعادة التشغيل
إذا كنت تريد أن تعرف
- كيف تقوم بتهيئة شبكات Q للتعلم المعزز العميق؟
- ما هي المكونات الأساسية لتطبيق وكيل DQN؟
- كيف تقوم بإعداد مخازن ذاكرة إعادة التشغيل لخوارزميات DQN؟
- كيف يمكنك تكوين المحسّنات بشكل صحيح للتعلم الكمي العميق؟
- ما هي الطريقة الصحيحة لتنفيذ الشبكات المستهدفة والمحلية في DQN؟
إذن هذه المحاضرة لك!
تغطي هذه المحاضرة التنفيذ الأساسي لفئة عامل الشبكة الكمية العميقة (DQN)، مع التركيز على مكونات التهيئة الأساسية للتعلم المعزز العميق. ستتعلم كيفية الإعداد الصحيح لشبكات Q-networks المحلية والمستهدفة باستخدام PyTorch، وتهيئة مُحسِّن آدم لتدريب الشبكة العصبية، وتنفيذ مخزن ذاكرة إعادة التشغيل التجريبي. وتوضح المحاضرة خطوات التنفيذ العملية بما في ذلك إعداد الجهاز للتوافق بين وحدة المعالجة المركزية ووحدة معالجة الرسومات ووحدة معالجة الرسومات، وتهيئة مساحة الحالة والعمل، وتهيئة عداد الخطوات الزمنية. يعد هذا البرنامج التعليمي العملي جزءًا من سلسلة أكبر حول تنفيذ DQN لحل بيئات التعلم المعقدة، والمصممة خصيصًا لتدريب الذكاء الاصطناعي على إتقان سيناريوهات الهبوط على سطح القمر. مثالية للمطورين وعشاق الذكاء الاصطناعي الذين يتطلعون إلى فهم البنية الأساسية لأنظمة التعلم الكمي العميق.
-
35
الخطوة 11: طريقة الخطوة DQN - التخزين والتعلم من التجارب في بايثون
إذا كنت تريد أن تعرف
- كيف تعمل طريقة خطوة DQN في التعلّم المعزز العميق؟
- ما هي الطريقة الصحيحة للتخزين والتعلم من التجارب في DQN؟
- كيف يمكنك تنفيذ تجربة الإعادة في بايثون للتعلم الكمي العميق؟
- متى يجب أن يتعلم الوكيل من التجارب المخزنة في DQN؟
- كيف تتعامل مع التعلم المصغر في الشبكات الكمية العميقة؟
إذن هذه المحاضرة لك!
توضّح هذه المحاضرة تنفيذ طريقة الخطوة الحاسمة في خوارزميات الشبكة الكمية العميقة (DQN) باستخدام لغة بايثون. ستتعلم كيفية تخزين التجارب بشكل صحيح في ذاكرة الإعادة وإدارة عملية التعلّم في التعلّم المعزز العميق. يغطي البرنامج التعليمي المكونات الأساسية لشبكة DQN بما في ذلك تنفيذ إعادة تشغيل التجربة، وأخذ العينات المصغرة، وإدارة الخطوات الزمنية لفترات التعلم. ستفهم كيفية هيكلة طريقة الخطوة للتعامل مع انتقالات الحالة-الفعل-المكافأة، وتنفيذ آليات تخزين الذاكرة المناسبة، والتحكم في الوقت الذي يجب أن يتعلم فيه الوكيل من التجارب المتراكمة. تقدم المحاضرة رؤى عملية في التعامل مع تجميعات الخبرات، وإدارة المخازن المؤقتة لإعادة التشغيل، وتنسيق عملية التعلم مع أحجام الدفعات المصغرة في تطبيقات التعلم الكمي العميق. مثالية للمطورين وعشاق الذكاء الاصطناعي الذين يعملون على مشاريع التعلّم المعزز الذين يرغبون في إتقان تفاصيل تنفيذ التعلم الكمي العميق.
-
36
الخطوة 12: اختيار إجراء DQN - معالجة الولاية لتنفيذ السياسة
إذا كنت تريد أن تعرف
- كيف يعمل اختيار الإجراء في شبكات Q-Networks العميقة؟
- ما هي عملية تحويل بيانات الحالة لمعالجة DQN؟
- كيف تطبق سياسة إبسيلون-غريدي في التعلم المعزز العميق؟
- ما الدور الذي يلعبه البعد الدفعي في معالجة الحالة؟
- كيف يمكنك التبديل بين وضعي التقييم والتدريب في DQN؟
إذن هذه المحاضرة لك!
تستكشف هذه المحاضرة الشاملة تنفيذ اختيار الإجراء في الشبكات الكمية العميقة (DQN)، مع التركيز على معالجة الحالة وتنفيذ السياسة. تعلّم كيفية تحويل مصفوفات NumPy إلى موتر PyTorch، والتعامل مع أبعاد الدُفعات وتنفيذ سياسة اختيار الإجراء إبسيلون-غريديون. تغطي المحاضرة المفاهيم الأساسية للتعلّم المعزز العميق، بما في ذلك المعالجة المسبقة للحالة، وأوضاع تقييم الشبكة، وتوقعات قيمة الإجراء. ستفهم كيفية استخدام torch.no_grad() للاستدلال، وإدارة أوضاع التدريب/التقييم، وتنفيذ استراتيجيات اختيار الإجراء الأمثل. تُعد هذه المحاضرة مثالية للممارسين الذين يعملون مع البيئات المعقدة وتطبيقات التعلم الكمي العميق، حيث تربط هذه المحاضرة بين المعرفة النظرية والتطبيق العملي، وتوضح كيف يتعلم العملاء التفاعل مع البيئة بفعالية من خلال الشبكات العصبية العميقة.
-
37
الخطوة 13: تدريب شبكة Q-Network العميقة - تطبيق طريقة التعلّم على RL
إذا كنت تريد أن تعرف
- كيف تعمل طريقة التعلم في شبكات Q-Networks العميقة؟
- ما هي عملية تحديث قيم Q في التعلم المعزز؟
- كيف يتم استخدام الشبكات المستهدفة والشبكات المحلية في التعلم الكمي العميق؟
- كيف يعمل التكاثر الخلفي في تدريب DQN؟
- ما الدور الذي تلعبه خطوة التحسين في تحديث معلمات النموذج؟
إذن هذه المحاضرة لك!
يركّز هذا البرنامج التعليمي الشامل على تطبيق طريقة التعلّم الحاسم في تدريب شبكة Q-Network العميقة (DQN)، وهو مكوّن أساسي للتعلّم المعزز العميق. ستتقن عملية تحديث قيم Q-قيم Q استنادًا إلى عينات من التجارب، بما في ذلك أزواج الحالة-الفعل والمكافآت. تغطي المحاضرة مفاهيم أساسية مثل حساب الأهداف الكمية باستخدام الشبكات المستهدفة، وحساب القيم الكمية المتوقعة باستخدام الشبكات المحلية، وتنفيذ دوال الخسارة من أجل التحسين. ستتعلم كيفية إجراء الانتشار العكسي، وتنفيذ خطوات التحسين، وفهم آلية التحديث الناعم لمعلمات الشبكة المستهدفة. يوضح هذا التطبيق العملي كيف تتكامل الشبكات العصبية العميقة مع التعلّم الكمي لإنشاء عوامل تعلّم معززة قوية قادرة على التعامل مع البيئات المعقدة. يوفر هذا البرنامج التعليمي رؤى عملية في عملية التدريب، بما في ذلك المعالجة السليمة للموتر وحساب الخسارة وتحديثات التدرج، مما يجعله ضروريًا لأي شخص يتطلع إلى إتقان تطبيق التعلم الكمي العميق.
-
38
الخطوة 14 - تنفيذ شبكة Q-Network العميقة: طريقة التحديث الناعم للتدريب المستقر
إذا كنت تريد أن تعرف
- كيف يعمل التحديث الناعم على تحسين الاستقرار في شبكات Q-Networks العميقة؟
- ما هي أفضل طريقة لتنفيذ تحديثات الشبكة المستهدفة في التعلم المعزز العميق؟
- كيف يمكنك تحسين عملية التدريب في البيئات المعقدة؟
- لماذا يعد تحديث المعلمات أمرًا بالغ الأهمية لنجاح التعلّم الكمي العميق؟
- كيف تتفاعل الشبكات المستهدفة والمحلية في تنفيذ شبكة DQN؟
إذن هذه المحاضرة لك!
تركّز هذه المحاضرة الشاملة على تطبيق طريقة التحديث الناعم في شبكات Q-Networks العميقة (DQN)، وهي تقنية حاسمة لتدريب التعلّم المعزز المستقر. تعرّف على كيفية إدارة تحديثات المعلمات بفعالية بين شبكات Q-networks المحلية والمستهدفة باستخدام معلمات الاستيفاء والمتوسطات المرجحة. تغطي المحاضرة تنفيذ طريقة التحديث الناعم، وتشرح كيف تمنع التغييرات المفاجئة التي يمكن أن تزعزع استقرار عملية التدريب. ستفهم العلاقة المعقدة بين شبكات Q المحلية لاختيار الإجراء وشبكات Q المستهدفة لحساب قيمة Q. يتضمن التطبيق أمثلة عملية على التعليمات البرمجية التي توضح إدارة المعلمات وتقنيات نسخ البيانات والأسس الرياضية وراء التحديثات اللينة. هذه المعرفة ضرورية لتطوير أنظمة تعلّم معززة عميقة قوية يمكنها التعلم والتكيف بفعالية في البيئات المعقدة. وهو مثالي للممارسين الذين يتطلعون إلى تحسين تطبيقات DQN الخاصة بهم وتحقيق نتائج تدريب أكثر استقرارًا في تطبيقات التعلم المعزز.
-
39
الخطوة 15: إنشاء أول وكيل ذكاء اصطناعي - البرنامج التعليمي للشبكة الكمية العميقة (DQN)
إذا كنت تريد أن تعرف
- كيف تنشئ أول وكيل ذكاء اصطناعي باستخدام الشبكة الكمية العميقة (DQN)؟
- ما هي المكونات الأساسية اللازمة لتهيئة عامل DQN؟
- كيف يتكامل التعلم المعزز مع الشبكات العصبية في الممارسة العملية؟
- ما هي الخطوة الأولى في بناء نموذج ذكاء اصطناعي يمكنه التعلم من بيئته؟
- كيف تنتقل من الهندسة المعمارية إلى التنفيذ الفعلي للذكاء الاصطناعي؟
إذن هذه المحاضرة لك!
في هذه المحاضرة المتعمقة الشاملة في التعلم المعزز، ستتعلم كيفية إنشاء أول وكيل ذكاء اصطناعي وظيفي باستخدام بنية شبكة Q-Network العميقة (DQN). وتوضح المحاضرة التطبيق العملي لمفاهيم التعلم الآلي من خلال توضيح كيفية تهيئة وكيل DQN ببضعة أسطر من التعليمات البرمجية. ستفهم كيفية إعداد معلمات الحالة والإجراء بشكل صحيح، وإنشاء مثيل لفئة الوكيل، وإعداد نموذج الذكاء الاصطناعي الخاص بك للتدريب. يعمل هذا البرنامج التعليمي على سد الفجوة بين البنية النظرية للشبكة العصبية والتطبيق العملي للذكاء الاصطناعي، مما يضع الأساس لتطبيقات التعلم المعزز العميق. تُختتم الجلسة بإعدادك للمرحلة التالية: تدريب دماغ الذكاء الاصطناعي الخاص بك باستخدام أساليب أساسية مثل دوال الخطوة والتصرف والتعلم والتحديث الناعم.
-
40
الخطوة 16 - استراتيجية إبسيلون-غريدي: تهيئة المعلمات الفائقة لتدريب الذكاء الاصطناعي
إذا كنت تريد أن تعرف
- كيف يمكنك تهيئة المعلمات الفائقة لتدريب الذكاء الاصطناعي في التعلم المعزز؟
- ما هي المعلمات الرئيسية اللازمة لتنفيذ استراتيجية إبسيلون-غريدي؟
- كيف يمكنك إعداد معلمات الاستكشاف مقابل معلمات الاستغلال في تدريب الذكاء الاصطناعي؟
- ما هي قيم البداية المثلى لتدريب وكيل ذكاء اصطناعي باستخدام التعلم المعزز؟
- كيف يمكنك تكوين أطوال الحلقات والخطوات الزمنية في التعلم المعزز العميق؟
إذن هذه المحاضرة لك!
في هذه المحاضرة المتعمقة الشاملة في تهيئة تدريب الذكاء الاصطناعي، نستكشف المعلمات الفائقة الحاسمة اللازمة لتنفيذ استراتيجية إبسيلون-غريدي في التعلّم المعزز. تغطي المحاضرة معلمات التدريب الأساسية بما في ذلك عدد الحلقات، والخطوات الزمنية القصوى، والإعداد الكامل لسياسة اختيار إجراء إبسيلون-غريدي. ستتعلم كيفية تكوين قيم البداية ومعدلات التضاؤل وقيم النهاية للمفاضلة بين الاستكشاف والاستغلال. توضح الجلسة التنفيذ العملي لنوافذ التدريب باستخدام قوائم انتظار مزدوجة النهاية، وتشرح كيفية تحسين هذه المعلمات من أجل تدريب وكيل ذكاء اصطناعي فعال. هذه المعرفة الأساسية ضرورية لأي شخص يعمل مع خوارزميات التعلم المعزز العميق ونماذج التعلم الآلي. وهي مثالية للمطورين وعشاق الذكاء الاصطناعي الذين يتطلعون إلى فهم مرحلة التهيئة لأنظمة تدريب الذكاء الاصطناعي.
-
41
الخطوة 17: حلقة التدريب على التعلُّم الكمي العميق - دليل القمر لاندر الكامل
إذا كنت تريد أن تعرف
- كيف يمكنك تنفيذ حلقة تدريب كاملة للتعلم العميق Q-Learning؟
- ما هي المكونات الأساسية لعملية تدريب DQN؟
- كيف تعمل سياسة إبسيلون-غريدي في التعلم المعزز؟
- كيف يمكنك تعقب المكافآت وتحديثها في بيئة المسبار القمري؟
- ما هي الطريقة المناسبة للتعامل مع انتقالات الحالة في Deep RL؟
إذن هذه المحاضرة لك!
يرشدك هذا الدليل الشامل خلال تنفيذ حلقة تدريب كاملة للتعلّم الكمي العميق باستخدام بيئة Lunar Lander من OpenAI Gym. تعلّم كيفية هيكلة المكونات الأساسية للتعلّم المعزز العميق (DRL)، بما في ذلك تهيئة الحالة، واختيار الإجراء، ومعالجة المكافأة. تغطي المحاضرة تفاصيل التنفيذ الحاسمة مثل تطبيق سياسة إبسيلون-غريديون، وانتقالات الحالة، وتراكم المكافآت. ستفهم كيفية تنفيذ عملية التعلم بشكل صحيح باستخدام DQN (شبكة Q-Network العميقة)، وإدارة شروط إنهاء الحلقة، والتعامل مع تتبع النتائج. يوفر هذا البرنامج التعليمي رؤى عملية حول إدارة المعلمات الفائقة، بما في ذلك اضمحلال إبسيلون للمفاضلة بين الاستكشاف والاستغلال، مما يجعله موردًا أساسيًا لبناء نماذج تعلّم معززة قوية. مثالي لأولئك الذين يتطلعون إلى إتقان تطبيق التعلم الكمي العميق مع تطبيقات العالم الحقيقي.
-
42
الخطوة 18: تصور تدريب شبكة DQN - تنفيذ التتبع الديناميكي للنتائج
إذا كنت تريد أن تعرف
- كيف يمكنك تنفيذ تتبع الدرجات الديناميكي في تدريب DQN؟
- ما هي أفضل طريقة لتصور تقدم التدريب في الوقت الحقيقي في التعلم المعزز؟
- كيف يمكنك مراقبة وعرض متوسط الدرجات أثناء تدريب نموذج DQN؟
- ما هي التقنيات المستخدمة لتنفيذ التأثيرات التجاوزية في التصور التدريبي؟
- كيف تحدد متى ينجح نموذج التعلم المعزز في حل بيئة ما بنجاح؟
إذن هذه المحاضرة لك!
توضّح هذه المحاضرة تنفيذ التصور الديناميكي لتتبع الدرجات لتدريب الشبكة الكمية العميقة (DQN) في التعلم المعزز. تعرف على كيفية إنشاء نظام طباعة متقدم يعرض متوسط الدرجات في الوقت الفعلي مع تأثيرات ديناميكية متجاوزة، مما يتيح مراقبة أداء النموذج بكفاءة. يغطي التنفيذ حساب الدرجات على الحلقات، وتحديثات وحدة التحكم الديناميكية، وحفظ نقاط التحقق من النموذج تلقائيًا عند الوصول إلى عتبات الأداء المستهدفة. ستفهم كيفية تتبع تقدم التدريب باستخدام المتوسطات المتحركة، وتنفيذ تأثيرات الإرجاع المتحرك لتصور نظيف، وإعداد حفظ النموذج القائم على الحالة. تستعرض المحاضرة تقنيات عملية لمراقبة تدريب DQN في بيئات OpenAI Gym، مما يساعدك على تقييم نماذج التعلّم المعزز وتحسينها بفعالية. وهي مثالية لأولئك الذين يتطلعون إلى تعزيز تطبيقات التعلم المعزز العميق من خلال إمكانات تصور التدريب الاحترافي.
-
43
الخطوة 19: تصور التعلم الكمي العميق - الذكاء الاصطناعي يتقن الهبوط على سطح القمر
إذا كنت تريد أن تعرف
- كيف يكون أداء برنامج Deep Q-Learning في سيناريوهات العالم الحقيقي مثل الهبوط على سطح القمر؟
- كيف يبدو تصور التعلم المعزز الناجح في الممارسة العملية؟
- كيف يمكنك تقييم أداء نموذج DQN المدرّب؟
- ما هو الفرق بين وضع التدريب ووضع الاستدلال في RL العميق؟
- كيف تساعد OpenAI Gym في تصور نتائج التعلم المعزز؟
إذن هذه المحاضرة لك!
توضّح هذه المحاضرة التصور العملي لنموذج التعلّم المعزز العميق Q-Learning بنجاح في بيئة Lunar Lander. سيلاحظ الطلاب وكيل التعلّم المعزز العميق المدرّب وهو ينفذ عمليات هبوط مثالية في محاكاة OpenAI Gym. تغطي الجلسة الانتقال من وضع التدريب إلى وضع الاستدلال، مع شرح كيفية تطبيق نموذج التعلم المعزز العميق المدرب للسياسات المكتسبة دون مزيد من التحسين. ستفهم الاختلافات الرئيسية بين مرحلتي التدريب والتقييم، وستشاهد التصور في الوقت الفعلي لعملية اتخاذ القرار لدى الوكيل، وستتعلم كيفية تفسير مقاييس أداء النموذج. تتضمن المحاضرة عروضًا توضيحية عملية لحفظ معلمات النموذج، وإنشاء إطارات تصورية، وإنشاء مخرجات فيديو قابلة للتنزيل لأداء الوكيل المدرّب. يوفر هذا العرض التوضيحي العملي رؤى قيمة في تقييم نموذج التعلم المعزز العميق وتصور التطبيق في العالم الحقيقي.
-
44
ChatGPT مقابل DQN المخصص: مقارنة بين تطبيقات RL العميقة
إذا كنت تريد أن تعرف
- كيف يمكن مقارنة تطبيق DQN الخاص ب ChatGPT بنماذج التعلّم الكمي العميق المصممة خصيصاً؟
- ما هي الاختلافات الرئيسية بين التعليمات البرمجية للتعلم المعزز اليدوي والتعلم المعزز الذي يتم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي؟
- لماذا يعد فهم أساسيات تطبيق DQN مهمًا لمهندسي الذكاء الاصطناعي؟
- هل يمكن أن يحل ChatGPT محل التطبيق اليدوي للتعلّم الكمي العميق في تطبيقات العالم الحقيقي؟
- ما هي المفاضلة بين استخدام ChatGPT وتطبيقات DQN المخصصة؟
إذن هذه المحاضرة لك!
تقدم هذه المحاضرة مقارنة شاملة بين نماذج التعلّم الكمي العميق (DQN) المنفذة يدويًا والحلول التي تم إنشاؤها باستخدام بيئة OpenAI Gym Lunar Lander. ومن خلال العروض التوضيحية العملية في PyTorch، تستكشف المحاضرة الاختلافات المعمارية واختلافات الأداء والفروق الدقيقة في التنفيذ بين كلا النهجين. سيكتسب الطلاب رؤى قيّمة حول أساسيات التعلم المعزز العميق، بما في ذلك استراتيجيات إبسيلون-غريديون، وإعادة التجربة، وبنى الشبكات العصبية. تؤكد الجلسة على أهمية فهم المفاهيم الأساسية لشبكة التعلم المعزز العميق لتحسين وضبط البارامترات، مع تسليط الضوء على السبب الذي يجعل معرفة التنفيذ اليدوي تمنح مهندسي الذكاء الاصطناعي ميزة تنافسية. توضح تقييمات الأداء في العالم الحقيقي وتحليل الكود العملي المفاضلة بين استخدام الكود الذي تم إنشاؤه بالذكاء الاصطناعي مقابل التطبيقات المخصصة، مما يوفر رؤى أساسية لتطوير نماذج قوية للتعلم المعزز.
حدس التلافيف العميق للتعلم الكمي التلافي العميق
تطبيق التلافيف العميق للتعلم الكمي التلافي العميق
-
46
أساسيات التعلم العميق: شرح الشبكات العصبية ووظائف التنشيط
إذا كنت تريد أن تعرف
- ما هي اللبنات الأساسية للشبكات العصبية؟
- كيف تلهم الخلايا العصبية البيولوجية الشبكات العصبية الاصطناعية؟
- ما هي دوال التنشيط وكيف تعمل؟
- ما هي دوال التنشيط التي يجب استخدامها في طبقات الشبكة العصبية المختلفة؟
- كيف تتعلم الشبكات العصبية وتعالج المعلومات؟
- ما الذي يجعل نزول التدرج ونزول التدرج العشوائي فعالاً في تدريب الشبكات العصبية؟
إذن هذه المحاضرة لك!
تقدم هذه المحاضرة الشاملة عن أساسيات التعلم العميق مقدمة شاملة عن الشبكات العصبية ووظائف التنشيط. بدءاً من الإلهام البيولوجي وراء الخلايا العصبية الاصطناعية، ستتعلم كيف تؤثر بنية الدماغ البشري على تصميم الشبكات العصبية. تغطي المحاضرة المفاهيم الأساسية بما في ذلك دوال التنشيط المختلفة، وتطبيقاتها في طبقات الشبكة المختلفة، واعتبارات التنفيذ العملي. من خلال مثال مبسط للتنبؤ بأسعار العقارات، ستفهم عمليات الشبكة العصبية قبل الغوص في آليات التعلم. تُختتم الجلسة بشرح مفصّل لنسب التدرج، ونسب التدرج العشوائي، وتقنيات التدرج العشوائي، وتقنيات الانتشار الخلفي، مما يوفر لك أساسًا كاملاً في بنية الشبكة العصبية ومنهجيات التدريب. يضمن هذا النهج المنظم فهمًا واضحًا لكل من المفاهيم النظرية والتطبيقات العملية في أنظمة التعلم العميق.
-
47
التعلّم الكمي التلافيفي العميق: بناء وكلاء الذكاء الاصطناعي لبيئات الألعاب
إذا كنت تريد أن تعرف
- كيف يختلف التعلم الكمي التلافيفي العميق عن التعلم الكمي التقليدي؟
- كيف يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي معالجة المعلومات المرئية من بيئات الألعاب؟
- ما الذي يجعل الشبكات العصبية التلافيفية ضرورية للذكاء الاصطناعي في لعب الألعاب؟
- كيف تتعلم الشبكات العصبية الاصطناعية تفسير بيانات الألعاب المرئية والتصرف بناءً عليها؟
- هل يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي تعلم لعب ألعاب معقدة مثل Doom باستخدام مدخلات بصرية؟
إذن هذه المحاضرة لك!
تستكشف هذه المحاضرة الشاملة التطبيق المتقدم للتعلّم الكمي التلافيفي العميق لبناء وكلاء ذكاء اصطناعي ذكيين في مجال الألعاب. تعلّم كيفية الانتقال من المدخلات البسيطة القائمة على المتجهات إلى المعالجة البصرية المتطورة باستخدام الشبكات العصبية التلافيفية، مما يمكّن الذكاء الاصطناعي من تفسير بيئات الألعاب من خلال التعرف على الصور. تغطي المحاضرة البنية الكاملة للشبكات التلافيفية العميقة، بما في ذلك عمليات التلافيف، وطبقات التجميع، وعمليات التسطيح، المصممة خصيصاً لبيئات الألعاب. اكتشف كيف يمكن للشبكات العصبية الاصطناعية معالجة البيانات المرئية المعقدة لاتخاذ قرارات استراتيجية، على غرار الإدراك البشري. تُعد هذه الجلسة العملية مثالية للمبتدئين والممارسين ذوي الخبرة على حد سواء، حيث توضح هذه الجلسة العملية كيفية بناء وكلاء ذكاء اصطناعي قادرين على لعب ألعاب معقدة مثل Doom، باستخدام مدخلات بصرية في الوقت الفعلي بدلاً من متجهات الحالة المحددة مسبقًا. ويربط المحتوى بين المفاهيم النظرية والتطبيق العملي، مما يوفر المعرفة الأساسية لتطوير أنظمة ذكاء اصطناعي متقدمة في لعب الألعاب.
-
48
التعلم الكمي العميق مقابل تتبع الأهلية: مقارنة بين خوارزمية الذكاء الاصطناعي والدليل
إذا كنت تريد أن تعرف
- ما هي الاختلافات الرئيسية بين التعلّم الكمي العميق وتتبع الأهلية؟
- كيف يحسّن التعلّم الكمي ذو الخطوة N من أداء وكيل الذكاء الاصطناعي؟
- لماذا يعتبر تتبع الأهلية أقوى من التعلم العميق العميق التقليدي؟
- كيف يتعلم وكلاء الذكاء الاصطناعي من المكافآت التراكمية مقابل المكافآت ذات الخطوة الواحدة؟
- ما الدور الذي تلعبه خوارزمية تتبع الأهلية في التعلم المعزز؟
إذن هذه المحاضرة لك!
تستكشف هذه المحاضرة الشاملة الاختلافات الأساسية بين التعلّم الكمي العميق وتتبع الأهلية في خوارزميات الذكاء الاصطناعي. تعلم كيف يعزز Eligibility Trace أداء وكيل الذكاء الاصطناعي من خلال التعلم بخطوة واحدة، مما يسمح للوكلاء باتخاذ قراراتهم بناءً على المكافآت التراكمية بدلاً من ردود الفعل في خطوة واحدة. توضّح المحاضرة تطبيقات عملية باستخدام وكيلين متباينين، وتوضح كيف يتيح تتبع الأهلية اتخاذ قرارات أكثر استنارة من خلال النظر في خطوات متعددة ونتائجها. اكتشف المفاهيم الأساسية من التعلّم المعزز، بما في ذلك طرق الاختلاف الزمني ومناهج مونت كارلو، مع استكشاف تطبيقات العالم الحقيقي من خلال أبحاث DeepMind على الأساليب غير المتزامنة. تُعد هذه المحاضرة مثالية للمبتدئين والممارسين المتمرسين على حد سواء، حيث توفر هذه المحاضرة المعرفة الأساسية لبناء أنظمة ذكاء اصطناعي متقدمة ذات قدرات تعلم محسنة. تشمل المراجع نص ساتون وبارتو الكلاسيكي "التعلم المعزز: مقدمة" وورقة A3C الرائدة من Google DeepMind، التي تقدم أساساً نظرياً وعملياً كاملاً في خوارزميات الذكاء الاصطناعي الحديثة.
---------- الجزء 3 - A3C ----------
-
49
التعلّم الكمي العميق: بناء الذكاء الاصطناعي باك مان باستخدام الشبكات العصبية التلافيفية
إذا كنت تريد أن تعرف
- كيف يمكنك تطبيق التعلم العميق Q-Learning لإنشاء ذكاء اصطناعي يلعب Pac-Man؟
- ما هو دور الشبكات العصبية التلافيفية في معالجة إطارات الألعاب؟
- كيف يمكن بناء نموذج ذكاء اصطناعي يتعلم من المدخلات المرئية بدلاً من متجهات الحالة؟
- كيف يمكن الجمع بين التعلم المعزز العميق والرؤية الحاسوبية للذكاء الاصطناعي للألعاب؟
- ما هي الاختلافات الرئيسية بين التعلّم الكمي التقليدي وشبكات التعلّم الكمي العميق (DQN)؟
إذن هذه المحاضرة لك!
في هذه المحاضرة المتقدمة للتعلم المعزز العميق، ستتعلم في هذه المحاضرة كيفية بناء وكيل ذكاء اصطناعي يتقن لعبة Pac-Man باستخدام شبكات Q-Networks (DQN) العميقة والشبكات العصبية التلافيفية. على عكس أساليب التعلّم المعزز التقليدية التي تعتمد على متجهات الحالة، يعالج هذا التطبيق بيانات البكسل الخام من إطارات اللعبة، محاكياً بذلك التعلم البصري الشبيه بالتعلم البشري. سوف تكتشف كيفية الجمع بين الرؤية الحاسوبية والتعلم الكمي العميق من خلال تنفيذ الطبقات التلافيفية التي تعمل بمثابة "عيون" وكيل الذكاء الاصطناعي الخاص بك. تغطي المحاضرة عملية التنفيذ الكاملة، من إعداد بنية الشبكة العصبية العميقة إلى تدريب النموذج باستخدام بيئة OpenAI Gym. تعمل هذه الجلسة العملية والتطبيقية على سد الفجوة بين الذكاء الاصطناعي الكلاسيكي للألعاب وتقنيات التعلم العميق الحديثة، وتوضح كيف يمكن تطبيق مناهج DeepMind المتطورة على ألعاب أتاري الكلاسيكية. مثالية لأولئك الذين يتطلعون إلى تطوير مهاراتهم في التعلم الآلي وفهم التقاطع بين الرؤية الحاسوبية والتعلم المعزز.
-
50
احصل على الرموز من هنا
-
51
التعلّم العميق Q-Learning: إعداد باك مان في OpenAI Gym - الخطوة 1
إذا كنت تريد أن تعرف
- كيف يمكنك إعداد Pac-Man في OpenAI Gym للتعلم المعزز العميق؟
- ما هي الاعتبارات الرئيسية عند اختيار متغير بيئة باك مان للتعلم الكمي؟
- كيف يمكنك تنفيذ التعلم الكمي العميق باستخدام الشبكات العصبية التلافيفية لبيئات الألعاب؟
- لماذا تُعد الآنسة باك مان الحتمية v0 مثالية لتطبيق التعلّم الكمي العميق؟
- ما هي الخطوات التحضيرية اللازمة قبل تطبيق التعلم الكمي التلافيفي العميق في بايثون؟
إذن هذه المحاضرة لك!
يرشدك هذا البرنامج التعليمي العملي خلال الإعداد الأولي للتعلم الكمي التلافيفي العميق ل Pac-Man باستخدام OpenAI Gym. ستتعلم كيفية تحديد متغير بيئة Pac-Man المناسب (ملكة جمال Pac-Man الحتمية v0) الذي يوازن بين التعقيد والمتطلبات الحسابية. تشرح المحاضرة لماذا تُعد الشبكات العصبية التلافيفية ضرورية لمعالجة صور اللعبة كحالات إدخالات، مما يجعلها بمثابة "عيون" لوكيل الذكاء الاصطناعي الخاص بك. ستفهم الاختلافات الرئيسية بين المدخلات المتجهة البسيطة والحالات القائمة على الصور في بيئات التعلم المعزز. تغطي هذه الجلسة إعداد البيئة في Google Colab، بما في ذلك التكوينات الضرورية وبنية التعليمات البرمجية الأولية لتنفيذ خوارزميات التعلّم الكمي العميق. يؤهلك هذا الأساس لبناء وكيل ذكاء اصطناعي قادر على لعب Pac-Man من خلال التعلّم البصري، وهو مناسب لكل من المبتدئين والمتوسطين في التعلّم المعزز.
-
52
الخطوة 2 - تنفيذ بنية شبكة DCQN في بايثون: الإعداد وتصميم الشبكة العصبية
إذا كنت تريد أن تعرف
- كيف يمكنك تنفيذ شبكة التعلم الكمي التلافيفي العميق (DCQN) من الصفر في Python؟
- ما هي المكونات الأساسية اللازمة لإعداد بنية DCQN للتعلم المعزز؟
- كيف يمكنك تصميم شبكة عصبية مخصصة لتطبيقات التعلم الكمي العميق؟
- ما هي عملية تنفيذ الطبقات التلافيفية للتعلم المعزز القائم على البصرية؟
- كيف تقوم بإعداد البيئة وتهيئة المعلمات الفائقة ل DCQN؟
إذن هذه المحاضرة لك!
يرشدك هذا البرنامج التعليمي الشامل إلى كيفية تنفيذ بنية شبكة التعلم الكمي التلافيفي العميق (DCQN) في Python، مع التركيز على الإعداد وتصميم الشبكة العصبية. ستتعلم كيفية إنشاء بنية شبكة عصبية تلافيفية مصممة خصيصًا لتطبيقات التعلم المعزز باستخدام PyTorch و OpenAI Gym. وتغطي المحاضرة الخطوات الأساسية بما في ذلك إعداد البيئة، وتهيئة المعرفات الفائقة، وتقنيات المعالجة المسبقة للإطار. ستفهم كيفية تنفيذ فئة DCQN، وتهيئة العامل، وإعداد الأساس للتدريب. يركز البرنامج التعليمي على التنفيذ العملي، ويوضح لك كيفية تكييف مفاهيم التعلم الكمي الأساسية مع بنيات التعلم العميق الأكثر تعقيدًا، خاصةً لمهام التعلم المعزز القائم على المرئيات. وهو مثالي للمطورين وعشاق الذكاء الاصطناعي الذين يتطلعون إلى بناء نماذج متقدمة للتعلم المعزز باستخدام الشبكات العصبية التلافيفية.
-
53
الخطوة 3: بناء شبكات CNNs - إنشاء نظام المعالجة البصرية للذكاء الاصطناعي
إذا كنت تريد أن تعرف
- كيف تعالج الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs) المعلومات البصرية؟
- ما هي المكونات الرئيسية لبناء شبكة CNN للتعلم الكمي العميق؟
- كيف تعمل الطبقات التلافيفية والتطبيع الدفعي معاً؟
- ما هي البنية الكامنة وراء نظام المعالجة البصرية للذكاء الاصطناعي؟
- كيف يمكنك تطبيق CNNs باستخدام PyTorch للتعلم المعزز؟
إذن هذه المحاضرة لك!
يستكشف هذا الدليل الشامل بناء الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs) للمعالجة البصرية في أنظمة الذكاء الاصطناعي. تعلّم كيفية تنفيذ "عيون" الذكاء الاصطناعي من خلال طبقات تلافيفية متعددة وتطبيع الدُفعات باستخدام PyTorch. تغطي المحاضرة المكونات الأساسية لبنية CNN، بما في ذلك قنوات الإدخال، وأحجام النواة، وقيم الخطوات، وخرائط السمات. ستفهم كيفية هيكلة شبكة عصبية بأربع طبقات تلافيفية، يتبع كل منها تطبيع دُفعي، مما يؤدي إلى إنشاء نظام معالجة بصرية قوي. يوضح هذا التطبيق العملي التطبيق العملي لمفاهيم التعلّم العميق في بناء أنظمة ذكاء اصطناعي قادرة على معالجة وفهم المدخلات البصرية لمهام التعلّم المعزز. مثالي للمطورين الذين يتطلعون إلى إتقان تنفيذ شبكة CNN لتطبيقات التعلم الكمي العميق.
-
54
بنية CNN: إضافة طبقات متصلة بالكامل بعد الطبقات التلافيفية
إذا كنت تريد أن تعرف
- كيف تندمج الطبقات المتصلة بالكامل مع الطبقات التلافيفية في الشبكات الشبكية ذات الشبكات المترابطة بالكامل؟
- ما هي المعادلة الصحيحة لحساب ميزات الإدخال في الطبقات المتصلة بالكامل؟
- كيف يمكنك تحديد العدد الأمثل للخلايا العصبية لكل طبقة متصلة بالكامل؟
- ما هي بنية الانتقال من الطبقات التلافيفية إلى الطبقات المتصلة بالكامل؟
- كيف تعمل عملية التسطيح بين الطبقات التلافيفية والطبقات المتصلة بالكامل؟
إذن هذه المحاضرة لك!
يستكشف هذا الدليل الشامل العلاقة الحاسمة بين الطبقات التلافيفية والطبقات المتصلة بالكامل في الشبكات العصبية التلافيفية العميقة (CNNs). تعلّم كيفية تنفيذ بنية كاملة لشبكة CNN عن طريق إضافة طبقات متصلة بالكامل بعد الطبقات التلافيفية باستخدام Python و TensorFlow. تغطي المحاضرة المفاهيم الأساسية بما في ذلك حسابات تسطيح الطبقات، وتحديد ميزات المدخلات/المخرجات، والتوزيع الأمثل للخلايا العصبية عبر الطبقات. ستفهم المعادلة الدقيقة لحساب أحجام المخرجات من الطبقات التلافيفية وكيفية تحويلها إلى مدخلات مناسبة للطبقات المتصلة بالكامل. يوضح البرنامج التعليمي التنفيذ العملي لثلاث طبقات متصلة بالكامل مع تكوينات محددة للخلايا العصبية (512 و256 ومخرجات بحجم الإجراء)، مصممة لتطبيقات التعلم الكمي العميق. وهو مثالي لممارسي التعلم الآلي الذين يتطلعون إلى إتقان بنيات CNN وتطبيقات التعلم المعزز العميق.
-
55
الخطوة 5: التعلم الكمي العميق - بناء نظام المعالجة البصرية للذكاء الاصطناعي
إذا كنت تريد أن تعرف
- كيف يعالج التعلم الكمي العميق المعلومات البصرية في أنظمة الذكاء الاصطناعي؟
- ما العلاقة بين الشبكات العصبية التلافيفية والتعلم المعزز؟
- كيف يمكنك تنفيذ الانتشار الأمامي في شبكات التعلم الكمي العميق؟
- كيف تعمل الطبقات التلافيفية والطبقات المتصلة بالكامل معًا في التعلم العميق؟
- ما الدور الذي يلعبه تطبيع الدُفعات ودوال تنشيط ReLU في الشبكات العصبية؟
إذن هذه المحاضرة لك!
يستكشف هذا الدليل الشامل تنفيذ نظام المعالجة البصرية في Deep Q-Learning، مع التركيز على تكامل الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs) مع التعلم المعزز. تعلّم كيفية بناء وتوصيل الطبقات التلافيفية، وطبقات التطبيع الدفعي والطبقات المتصلة بالكامل باستخدام Python و TensorFlow. توضّح المحاضرة عملية الانتشار الأمامي الكاملة، بدءًا من معالجة صور المدخلات من خلال طبقات تلافيفية متعددة إلى توليد قيم الإجراءات من خلال طبقات متصلة بالكامل. ستفهم كيف تعمل دوال تنشيط ReLU وتطبيع الدُفعات على تحسين أداء الشبكة، وكيفية إعادة تشكيل الموتر بشكل صحيح لتطبيقات التعلّم العميق. توفر هذه الجلسة العملية خبرة عملية في بناء مكون المعالجة البصرية لنظام ذكاء اصطناعي، مصمم خصيصًا لتطبيقات لعب الألعاب مثل Pac-Man، حيث يجمع بين تقنيات التعلم العميق والتعلم المعزز في تطبيق قوي للتعلم الكمي العميق.
-
56
الخطوة 6: تكوين ملكة جمال باكمان لتدريب التعلم الكمي العميق
إذا كنت تريد أن تعرف
- كيف تقوم بإعداد الآنسة باكمان للتدريب على التعلُّم العميق للتعلُّم السريع؟
- ما هي خطوات التكوين الرئيسية لتدريب الذكاء الاصطناعي على لعب Pacman؟
- كيف يمكنك تبسيط بيئة باكمان للتعلم المعزز؟
- ما هي المعلمات المثلى لتدريب نموذج التعلم الكمي العميق في باكمان؟
- كيف يمكنك تنفيذ شكل الحالة ومساحة الحركة في بيئة باكمان؟
إذن هذه المحاضرة لك!
في هذه المحاضرة التعليمية الشاملة، تعلم كيفية تهيئة بيئة لعبة Miss Pacman لتدريب التعلم الكمي العميق باستخدام Python ومبادئ التعلم المعزز. تغطي المحاضرة إجراءات الإعداد الأساسية للعبة الآركيد الكلاسيكية، بما في ذلك تهيئة البيئة، وتكوين شكل الحالة، وتعريف مساحة الحركة. ستكتشف كيفية تنفيذ المتغير الحتمي للّعبة Miss Pacman (V0) مع إجراءات مبسطة للوكيل، مما يجعلها مثالية لتدريب نموذج التعلم الكمي التلافيفيفي العميق. يشرح البرنامج التعليمي كيفية التعامل مع مدخلات صور RGB (210x160x3)، وتكوين مساحة الحركة، وتحسين تعقيد البيئة من أجل تدريب فعال. مثالي للمطورين وعشاق الذكاء الاصطناعي الذين يتطلعون إلى تنفيذ التعلم المعزز في بيئة Pacman مع إدارة الموارد الحسابية بفعالية.
-
57
الخطوة 7: المعلمات الفائقة للتعلم الكمي العميق - معدل التعلم وإعداد حجم الدُفعات
إذا كنت تريد أن تعرف
- كيف يمكنك تعيين معدلات التعلم المثلى لنماذج التعلم الكمي العميق؟
- ما هو حجم الدفعة المثالي لتدريب نماذج التعلم المعزز العميق؟
- كيف تؤثر المعلمات الفائقة على أداء التعلّم الكمي العميق؟
- لماذا يعد معدل التعلم وحجم الدُفعات أمرًا بالغ الأهمية في تحسين التعلم العميق؟
- ما هي أفضل الممارسات لضبط المعلمات الفائقة للتعلم الكمي العميق؟
إذن هذه المحاضرة لك!
أتقن تكوين المعلمات الفائقة الأساسية في التعلم العميق Q-Learning مع التركيز على معدل التعلّم وتحسين حجم الدُفعات. يستكشف هذا البرنامج التعليمي الشامل المعلمات الفائقة الحاسمة التي تؤثر على أداء نموذج التعلم المعزز، بما في ذلك معدل التعلم (الذي تم ضبطه لتحسين استقرار التدريب)، وحجم الدفعة (تم ضبطه على 64 من أجل الأداء الأمثل لبيئة باك مان)، وعامل الخصم (تم الحفاظ عليه عند 0.99 من أجل مراعاة المكافأة المستقبلية الفعالة). تعرّف على كيفية ضبط هذه المعلمات خصيصًا لتطبيقات التعلّم الكمي التلافيفي العميق، وفهم تأثير استراتيجية إبسيلون-غريديت واكتشاف لماذا قد تكون بعض المعلمات مثل التحديثات اللينة غير ضرورية في بيئات معينة. تقدم المحاضرة رؤى عملية حول ضبط المعلمات الفائقة لنماذج التعلّم العميق، مما يضمن نتائج التدريب المثلى في تطبيقات التعلّم المعزز.
-
58
المعالجة المسبقة للصور للتعلم الكمي العميق: تطبيق PIL و Torchvision
إذا كنت تريد أن تعرف
- كيف تتم المعالجة المسبقة لبيانات الصور لتطبيقات التعلم الكمي العميق؟
- ما هي الخطوات الأساسية لتحويل إطارات اللعبة إلى موتر PyTorch؟
- كيف يمكنك تطبيق PIL و Torchvision للمعالجة المسبقة للصور في التعلم المعزز؟
- لماذا تُعد المعالجة المسبقة للإطار أمرًا بالغ الأهمية للتعلم الكمي التلافي العميق؟
- ما هي التقنيات المستخدمة لتحسين أبعاد الصورة لتدريب الشبكة العصبية؟
إذن هذه المحاضرة لك!
تستكشف هذه المحاضرة الشاملة تقنيات المعالجة المسبقة للصور الضرورية لتطبيق التعلّم الكمي العميق، مع التركيز على تحويل إطارات الألعاب إلى تنسيقات متوافقة مع الشبكات العصبية. تعلّم كيفية استخدام PIL (مكتبة Python Imaging Library) وتحويلات Torchvision لمعالجة الإطارات مسبقًا بفعالية لشبكات Q التلافيف العميقة. تغطي المحاضرة خطوات حاسمة بما في ذلك تحويل مصفوفة NumPy إلى PIL للصور، وتغيير حجم الإطار إلى الأبعاد المثلى (128 × 128)، وتحويل الموتر ومعالجة أبعاد الدُفعات المناسبة. ستفهم سبب أهمية المعالجة المسبقة لتحسين الذاكرة في التعلم المعزز العميق وكيفية إعداد بيانات الصورة لكل من الطبقات التلافيفية والمتصلة بالكامل. توضّح الجلسة التنفيذ العملي لوظائف المعالجة المسبقة للصور، وتضع الأساس لتطوير الشبكة الكمية التلافيفية العميقة (DCQN). تعد هذه المعرفة ضرورية لأي شخص يعمل مع نماذج التعلم المعزز القائم على الصور وتطبيقات التعلم العميق التي تتضمن الرؤية الحاسوبية.
-
59
الخطوة 9: التعلّم الكمي المتعمق إلى DCQN - إعادة التجربة وتحديثات الذاكرة
إذا كنت تريد أن تعرف
- كيف تعمل تجربة الإعادة في التعلُّم الكمي العميق؟
- ما هي التعديلات اللازمة لتنفيذ DCQN من DQN؟
- كيف تتعامل مع تحديثات الذاكرة في شبكات Q-Networks العميقة؟
- ما الفرق بين ذاكرة الإعادة البسيطة وإعادة التجربة ذات الأولوية؟
- كيف تتم المعالجة المسبقة لحالات الشبكات العصبية التلافيفية في التعلم الكمي؟
إذن هذه المحاضرة لك!
تغطي هذه المحاضرة الشاملة تنفيذ الشبكات العصبية الكمية التلافيفية العميقة (DCQN) مع التركيز على إعادة التجربة وإدارة الذاكرة. سيتعلم الطلاب كيفية تكييف بنية شبكة DQN التقليدية للشبكات العصبية التلافيفية، وتنفيذ تحديثات فعالة للذاكرة باستخدام قوائم انتظار مزدوجة النهاية، والتعامل مع المعالجة المسبقة للحالة لمدخلات الصور. توضّح المحاضرة التعديلات العملية للانتقال من DQN إلى DCQN، بما في ذلك إزالة التحديثات الناعمة، وتنفيذ آليات إعادة تشغيل التجربة المبسطة، والتعامل السليم مع مساحات الحالة عالية الأبعاد. تتضمن المفاهيم الرئيسية التي يتم تناولها المعالجة المسبقة للحالة لمدخلات شبكة CNN، وتقنيات أخذ عينات الذاكرة، وطرق تخزين الخبرة الفعالة. تتم مناقشة تطبيقات العالم الواقعي من خلال مثال لعبة Pac-man، حيث يتم عرض كيفية تطبيق خوارزميات التعلّم المعزز العميق على بيئات ألعاب الفيديو. توفر الجلسة تفاصيل عملية لتطبيق لغة Python، مما يجعلها ذات قيمة للفهم النظري والتطبيق العملي لمفاهيم التعلم الكمي العميق.
-
60
الخطوة 10: تنفيذ عامل DCQN - التكيّف العميق للتعلّم الكمي العميق وأساليبه
إذا كنت تريد أن تعرف
- كيف يمكنك تكييف عامل DQN لمعالجة مدخلات الصور؟
- ما هي التعديلات المطلوبة في أساليب العمل والتعلم لتنفيذ شبكة د.كيو إن؟
- كيف تتعامل مع إعادة التجربة مع حالات الصورة في التعلم الكمي العميق؟
- ما هي الطريقة المناسبة للمعالجة المسبقة وتكديس إطارات الصور لشبكات Q العميقة؟
- كيف يمكنك تنفيذ المعالجة المسبقة للحالة في PyTorch للشبكات العصبية التلافيفية؟
إذن هذه المحاضرة لك!
تغطي هذه المحاضرة تفاصيل التنفيذ الأساسية لعامل الشبكة الكمية التلافيفية العميقة (DCQN)، مع التركيز على تكييف طرق DQN التقليدية مع المدخلات القائمة على الصور. ستتعلم كيفية تعديل طريقة عمل الوكيل للتعامل مع المعالجة المسبقة للصور وتحويل الموتر باستخدام PyTorch، وتنفيذ تغييرات حاسمة في طريقة التعلّم لإدارة إعادة التجربة بشكل صحيح مع حالات الصورة. توضح المحاضرة تقنيات عملية لتكديس الإطارات، والتعامل مع موتر PyTorch، وتنفيذ المعالجة المسبقة للحالة المناسبة للشبكات العصبية التلافيفية. تتضمن الموضوعات الرئيسية إدارة إعادة تشغيل التجربة، وعمليات الموتر باستخدام torch.from_numpy، والمعالجة المسبقة الفعالة للحالة لخوارزميات التعلم الكمي العميق. يوفر هذا البرنامج التعليمي العملي رؤى تطبيقية واقعية للتعلم المعزز العميق مع مدخلات بصرية عالية الأبعاد، مفيدة بشكل خاص لتطبيقات مثل ألعاب أتاري والأنظمة المستقلة.
-
61
الخطوة 11: تحسين تدريب DQN على وحدة معالجة الرسومات V100 - الإعداد لبيئة محلولة
إذا كنت تريد أن تعرف
- كيف يمكن تحسين تدريب DQN على وحدة معالجة الرسومات V100 لتحقيق أقصى أداء؟
- ما هي الخطوات الرئيسية لتدريب شبكة Q-Network العميقة لباك مان بنجاح؟
- كيفية تكوين إعدادات وحدة معالجة الرسومات في Google Colab للتعلم المعزز العميق الفعال؟
- ما هو الحد الأدنى للدرجات الذي يشير إلى عميل باك مان الذي تم تدريبه بنجاح؟
- كيفية تنفيذ وتحسين حلقة التدريب النهائية لعامل DQN؟
إذن هذه المحاضرة لك!
في هذا البرنامج التعليمي الشامل للتعلّم المعزز العميق، ننفذ الخطوات النهائية لتدريب وكيل شبكة Q-Network (DQN) العميقة (DQN) لإتقان بيئة Pac-Man. وتغطي المحاضرة تقنيات التحسين الأساسية لإعداد وحدة معالجة الرسومات V100، بما في ذلك اختيار وحدة معالجة الرسومات المناسبة في Google Colab وتكوين الذاكرة. نوضح كيفية تهيئة عامل DCQN، وتنفيذ حلقة التدريب، وضبط المعلمات الفائقة الحاسمة مثل الخطوات الزمنية لكل حلقة وعتبات الدرجات. تُظهر عملية التدريب مراقبة الأداء في الوقت الفعلي، والوصول إلى حالة حل بمتوسط درجات أعلى من 500 درجة على مدى 100 حلقة. باستخدام خوارزميات إعادة التجربة وخوارزميات التعلّم الكمي العميق، نحقق نتائج التدريب المثلى في حوالي 633 حلقة. يجمع هذا التطبيق العملي بين الشبكات العصبية العميقة وخوارزميات التعلّم المعزز وتحسين وحدة معالجة الرسومات لإنشاء عملية تعلّم فعّالة لتدريب وكيل باك مان الذكي.
-
62
الخطوة 12: تصوّر التعلّم الكمي العميق - شاهد الذكاء الاصطناعي وهو يلعب باك مان مثل الإنسان
إذا كنت تريد أن تعرف
- كيف يمكن للذكاء الاصطناعي أن يمكّن الذكاء الاصطناعي من لعب Pac-Man بصرياً مثل الإنسان؟
- ما الذي يجعل التعلم المعزز العميق فعالاً في ألعاب الأتاري؟
- كيف يمكنك تصور نتائج نموذج DQN المدرب؟
- ما الدور الذي تلعبه إعادة التجربة في تحقيق أعلى الدرجات في لعبة باك مان؟
- كيف تساعد معالجة الشبكة العصبية التلافيفية في تصور الألعاب؟
إذن هذه المحاضرة لك!
نستكشف في هذا البرنامج التعليمي الشامل للتعلّم الكمي العميق للتعلم الكمي العميق كيف تلعب شبكة Q-Network العميقة (DQN) المدربة لعبة باك مان باستخدام المدخلات البصرية، تماماً مثل اللاعب البشري. توضح المحاضرة التطبيق العملي لخوارزميات التعلم المعزز العميق من خلال عرض توضيحي في الوقت الفعلي لعامل ذكاء اصطناعي يحقق نتائج مبهرة تتجاوز 500 نقطة. ستشاهد كيف تقوم الطبقات التلافيفية بمعالجة إطارات اللعبة، مما يمكّن الشبكة العصبية من اتخاذ قرارات ذكية بناءً على المدخلات البصرية. يعرض البرنامج التعليمي التكامل الناجح لمفاهيم التعلم المعزز، بما في ذلك إعادة التجربة وسياسة إبسيلون-غريديدي، مما ينتج عنه ذكاء اصطناعي يمكنه التنقل بفعالية في بيئة اللعبة، وتجنب الأشباح، وجمع المكافآت. يعمل هذا العرض العملي على سد الفجوة بين مفاهيم التعلم الآلي النظرية وتطبيقها في العالم الحقيقي في بيئات الألعاب، مما يوفر رؤى واضحة حول كيفية أداء خوارزميات التعلم الكمي العميق أثناء العمل.
-
63
الخطوة 13: التعلّم الكمي العميق - تحسين الشبكات العصبية باستخدام GPT-4
إذا كنت تريد أن تعرف
- كيف يمكن لـ GPT-4 المساعدة في تحسين الشبكات العصبية للتعلّم الكمي العميق؟
- ما هي أفضل طريقة لتنفيذ الشبكات الكمية العميقة (DQN) في PyTorch؟
- كيف تقارن بين بنيات DQN المختلفة وتتحقق من صحتها؟
- ما هي الاعتبارات المعمارية الرئيسية لتدريب الوكلاء في لعبة Miss Pacman؟
- كيف يمكنك تحسين نماذج التعلم الكمي العميق باستخدام أدوات الذكاء الاصطناعي المتقدمة؟
إذن هذه المحاضرة لك!
في هذا البرنامج التعليمي الشامل حول تحسين التعلّم الكمي العميق، اكتشف كيفية الاستفادة من إمكانيات GPT-4 لتحسين نماذج التعلّم المعزز الخاصة بك. تعلّم كيفية تنفيذ ومقارنة بنيات مختلفة لشبكة Q-Network العميقة (DQN) في PyTorch، المصممة خصيصًا لبيئة Miss Pacman. توضح المحاضرة تقنيات تحسين الشبكة العصبية المتقدمة، واستكشاف الطبقات التلافيفية، وآليات إعادة التجربة، وحلقات التدريب الفعالة. ستفهم كيفية تقييم البنى المختلفة للنماذج، وتنفيذ سياسات إبسيلون-غريديتش، وتحسين المعلمات الفائقة للحصول على أداء أفضل. تجمع هذه الجلسة العملية بين نظرية التعلُّم المعزز العميق والتطبيق العملي، وتوضح لك كيفية بناء وتدريب وكلاء DQN الأقوياء باستخدام أطر التعلم العميق الحديثة. وهي مثالية للممارسين الذين يتطلعون إلى إتقان تقنيات التعلم المعزز المتقدم وتحسين تطبيقات التعلم الكمي العميق.
حدس A3C
تنفيذ A3C
-
65
أساسيات التعلم العميق: شرح الشبكات العصبية ووظائف التنشيط
إذا كنت تريد أن تعرف
- ما هي اللبنات الأساسية للشبكات العصبية؟
- كيف تلهم الخلايا العصبية البيولوجية الشبكات العصبية الاصطناعية؟
- ما هي دوال التنشيط وكيف تعمل؟
- ما هي دوال التنشيط التي يجب استخدامها في طبقات الشبكة العصبية المختلفة؟
- كيف تتعلم الشبكات العصبية وتعالج المعلومات؟
- ما الذي يجعل نزول التدرج ونزول التدرج العشوائي فعالاً في تدريب الشبكات العصبية؟
إذن هذه المحاضرة لك!
تقدم هذه المحاضرة الشاملة عن أساسيات التعلم العميق مقدمة شاملة عن الشبكات العصبية ووظائف التنشيط. بدءاً من الإلهام البيولوجي وراء الخلايا العصبية الاصطناعية، ستتعلم كيف تؤثر بنية الدماغ البشري على تصميم الشبكات العصبية. تغطي المحاضرة المفاهيم الأساسية بما في ذلك دوال التنشيط المختلفة، وتطبيقاتها في طبقات الشبكة المختلفة، واعتبارات التنفيذ العملي. من خلال مثال مبسط للتنبؤ بأسعار العقارات، ستفهم عمليات الشبكة العصبية قبل الغوص في آليات التعلم. تُختتم الجلسة بشرح مفصّل لنسب التدرج، ونسب التدرج العشوائي، وتقنيات التدرج العشوائي، وتقنيات الانتشار الخلفي، مما يوفر لك أساسًا كاملاً في بنية الشبكة العصبية ومنهجيات التدريب. يضمن هذا النهج المنظم فهمًا واضحًا لكل من المفاهيم النظرية والتطبيقات العملية في أنظمة التعلم العميق.
-
66
البرنامج التعليمي لخوارزمية A3C: فهم الميزة غير المتزامنة الفاعل-الناقد في الذكاء الاصطناعي
إذا كنت تريد أن تعرف
- ما هي خوارزمية A3C ولماذا تعتبر متطورة في مجال الذكاء الاصطناعي؟
- كيف تقارن A3C بخوارزمية DQN وخوارزميات التعلم المعزز الأخرى؟
- لماذا يعتبر A3C مع LSTM طفرة في التعلم المعزز العميق؟
- ما الذي يجعل A3C أسرع وأكثر كفاءة من الخوارزميات التقليدية؟
- كيف تستخدم Google DeepMind تقنية A3C لتدريب الذكاء الاصطناعي القائم على الألعاب؟
إذن هذه المحاضرة لك!
تستكشف هذه المحاضرة التعليمية الشاملة خوارزمية A3C (A3C) خوارزمية الممثل الناقد غير المتزامن للمزايا (A3C)، وهي تطور ثوري في التعلم المعزز العميق الذي قدمته Google DeepMind. تفصّل المحاضرة المكونات الأساسية لخوارزمية A3C، وتوضح كيف تتفوق هذه الخوارزمية المتقدمة على الأساليب التقليدية مثل الشبكات الكمية العميقة (DQN) من حيث سرعة التدريب والنتائج. ستكتشف كيف تتكامل A3C مع LSTM (الذاكرة طويلة المدى القصيرة الأجل) لتحقيق أداء متفوق في بيئات الألعاب المختلفة، بما في ذلك Breakout وسيناريوهات ألعاب OpenAI Gym الأخرى. تتضمن الجلسة تحليلاً مفصلاً لورقة DeepMind الأصلية، ورؤى عملية للتطبيق، ومقاييس أداء مقارنة عبر خوارزميات التعلم المعزز المختلفة. يتم إيلاء اهتمام خاص للطبيعة غير المتزامنة للخوارزمية ووظيفة الميزة الخاصة بها، مما يجعلها موردًا أساسيًا لفهم تقنيات تحسين الذكاء الاصطناعي الحديثة.
-
67
خوارزمية الممثل الناقد: من التعلّم الكمي العميق إلى تطبيق A3C
إذا كنت تريد أن تعرف
- ما هي خوارزمية الممثل الناقد وكيف تختلف عن خوارزمية DQN؟
- كيف يمكن للجمع بين شبكتي Actor و Critic تحسين التعلم المعزز؟
- ما هي العلاقة بين أساليب التعلّم الكمي العميق وأساليب الممثل الناقد؟
- كيف يتم التنبؤ بقيم الدولة وسياسات العمل في البنى الناقدة للفاعل؟
- لماذا نحتاج إلى مخرجين منفصلين في نماذج الممثل الناقد؟
إذن هذه المحاضرة لك!
تستكشف هذه المحاضرة المفاهيم الأساسية لخوارزميات الناقد-الفاعل (Actor-Critic)، حيث تسد الفجوة بين التعلم الكمي العميق (DQN) وبنى الممثل-الناقد غير المتزامن (A3C). ستتعلم كيف يقسم نموذج الممثل الناقد - الناقد نهج DQN التقليدي إلى شبكتين متكاملتين: الممثل، الذي يحدد سياسات العمل، والناقد، الذي يقيّم قيم الحالة. توضح المحاضرة كيف تقوم الشبكات العصبية التلافيفية بمعالجة المدخلات البصرية إلى بيانات قابلة للتنفيذ، وتشرح الانتقال من قيم Q أحادية المخرج إلى بنية الممثل-الناقد ثنائية المخرج. من خلال أمثلة عملية وتصورات واضحة، ستفهم كيف تتنبأ هذه البنية بكل من قيم الحالة (V(s)) وسياسات العمل، مما يضع الأساس لتطبيقات التعلم المعزز المتقدمة. تُعد هذه الجلسة بمثابة نقطة انطلاق حاسمة نحو فهم خوارزميات أكثر تعقيدًا مثل A3C وأساليب التعلم المعزز العميق الحديثة.
-
68
التعلم غير المتزامن في A3C: شرح النقاد المشترك والشبكات العصبية المشتركة
إذا كنت تريد أن تعرف
- ما الذي يجعل A3C مختلفاً عن خوارزميات التعلم المعزز التقليدية؟
- كيف يعمل وكلاء متعددون معًا في التعلم غير المتزامن؟
- لماذا تعتبر مشاركة الناقد بين الوكلاء مفيدة؟
- كيف تعمل بنية الشبكة العصبية المشتركة على تحسين كفاءة التعلم؟
- ما هو الدور الذي يلعبه التهيئة في منع الحد الأقصى المحلي؟
إذن هذه المحاضرة لك!
تستكشف هذه المحاضرة الجانب غير المتزامن من خوارزمية "خوارزمية الممثل - الناقد المتزامن للمزايا" (A3C)، وهي نهج متطور في التعلم المعزز العميق. تعلم كيف يتفاعل عدة وكلاء في وقت واحد مع نفس البيئة باستخدام تهيئة مختلفة، مما يخلق عملية تعلم أكثر قوة. فهم المفهوم المهم للنقد المشترك والشبكات العصبية المشتركة، حيث يتعاون الوكلاء من خلال تقدير دالة قيمة مشتركة. تشرح المحاضرة كيف تقلل هذه البنية من احتمالية التعثر في الحدود القصوى المحلية وتسرّع عملية التعلّم من خلال الخبرة المشتركة. اكتشف التطور من الأساليب التقليدية التي تعتمد على وكيل واحد إلى النظام متعدد الوكلاء الأكثر كفاءة، بما في ذلك رؤى تطبيق PyTorch التي تعمل على تحسين مشاركة الشبكة العصبية. تربط هذه النظرة العامة الشاملة بين الفهم النظري والتطبيق العملي، وهي ضرورية لممارسي الذكاء الاصطناعي المتقدمين الذين يعملون مع خوارزميات التعلم المعزز الحديثة.
-
69
كيف تعمل الميزة في أساليب نقد الممثلين؟ شرح خوارزمية A3C
إذا كنت تريد أن تعرف
- ما هي وظيفة الميزة في A3C ولماذا هي مهمة؟
- كيف تتفاعل شبكات الممثلين والنقاد في التعلم المعزز العميق؟
- كيف يقوم الناقد المشترك بتقييم الإجراءات عبر وكلاء متعددين؟
- لماذا يعد حساب الميزة أمرًا بالغ الأهمية لتحسين السياسة؟
- كيف تجمع شركة A3C بين خسارة القيمة وخسارة السياسة من أجل تعلم أفضل؟
إذن هذه المحاضرة لك!
تستكشف هذه المحاضرة الشاملة دالة الميزة في خوارزمية الناقد - الناقد ذو الميزة غير المتزامنة (A3C)، وهي طريقة متطورة للتعلم المعزز العميق. تعلم كيف تقوم آلية الميزة بتقييم الإجراءات من خلال مقارنة قيم Q مع تقديرات قيمة حالة الناقد، مما يتيح تحسين السياسة بشكل أكثر كفاءة. تشرح المحاضرة بالتفصيل التفاعل بين عدة وكلاء غير متزامنين وشبكة الناقد المشتركة الخاصة بهم، وتوضح كيف تساهم خسارة القيمة وخسارة السياسة في تحديثات الشبكة العصبية. فهم الحدس الرياضي وراء حساب المزايا ودوره في تحقيق التوازن بين الاستكشاف والاستغلال. تُعد هذه المحاضرة مثالية لممارسي الذكاء الاصطناعي المهتمين بخوارزميات التعلّم المعزز المتقدمة، حيث تربط بين المفاهيم النظرية والتطبيقات العملية في أنظمة التعلّم العميق. تتضمن المحاضرة أمثلة من العالم الحقيقي ومراجع للأبحاث الحالية في أساليب التعلم المعزز الفاعل، مما يجعل المفاهيم المعقدة في متناول الجميع مع الحفاظ على العمق التقني.
-
70
LSTM في خوارزمية A3C: كيف تعزز الذاكرة أداء التعلم المعزز
إذا كنت تريد أن تعرف
- كيف يعزز LSTM خوارزميات التعلم المعزز؟
- ما الدور الذي تلعبه الذاكرة في تحسين أداء خوارزمية A3C؟
- كيف تتكامل بنية LSTM مع الشبكات العصبية من أجل اتخاذ قرارات أفضل؟
- ما أهمية الذاكرة في البيئات المعقدة مثل Breakout؟
- ما هي المكونات الرئيسية ل LSTM في التعلم المعزز العميق؟
إذن هذه المحاضرة لك!
تستكشف هذه المحاضرة تكامل شبكات الذاكرة طويلة المدى القصيرة الأجل (LSTM) مع خوارزمية "الممثل الناقد ذو الميزة غير المتزامنة" (A3C) لتحسين أداء التعلّم المعزز. ستتعلم كيف تضيف بنية LSTM قدرات ذاكرة حاسمة للشبكات العصبية، مما يتيح اتخاذ قرارات أفضل في البيئات الديناميكية. تغطي المحاضرة البنية الأساسية لطبقات LSTM، بما في ذلك خلايا الذاكرة والحالات المخفية، وتوضح تطبيقها العملي في سيناريوهات معقدة مثل لعبة Breakout. ومن خلال الشرح المفصّل للآليات الداخلية لشبكات LSTM الداخلية وتفاعلها مع الشبكات العصبية التلافيفية (CNN)، ستفهم كيف يحسّن هذا المزيج القوي دقة التنبؤ والتحسين في سيناريوهات العالم الحقيقي. تناقش المحاضرة أيضًا الخيارات المعمارية المختلفة، واستراتيجيات التنفيذ، والنتائج التجريبية التي تُظهر فعالية LSTM في تطبيقات التعلم المعزز العميق.
كم من الوقت يمكنني الوصول إلى مواد الدورة التدريبية؟
يمكنك عرض مواد المحاضرة ومراجعتها إلى أجل غير مسمى، مثل قناة حسب الطلب.
هل يمكنني أخذ دوراتي معي أينما ذهبت؟
بالتأكيد! إذا كان لديك اتصال بالإنترنت، فإن الدورات التدريبية على Udemy متاحة على أي جهاز وفي أي وقت. أما إذا لم يكن لديك اتصال بالإنترنت، فإن بعض المدرسين يسمحون لطلابهم بتنزيل محاضرات الدورات التدريبية. لكن هذا الأمر متروك للمدرب، لذا تأكد من أن تكون في صفه الجيد!
النجوم 5
21842
النجوم 4
15384
النجوم 3
4788
النجوم 2
1020
النجوم 1
844
جوجل