التعلم التعزيزي
دورة ختامية تخصصية تتناول النمط الثالث من أنماط التعلم الآلي، وهو التعلم التعزيزي (Reinforcement Learning)، الذي يركز على تدريب وكيل ذكي يتعلم اتخاذ القرارات المثلى بالتجربة والخطأ عبر التفاعل المباشر مع البيئة لتحقيق أعلى مكافأة تراكمية، استناداً إلى عمليات اتخاذ قرار ماركوف (MDPs).
الأهداف:
-
فهم فلسفة التعلم التعزيزي والفرق الجوهري بينه وبين التعلم المراقب وغير المراقب.
-
دراسة مكونات منظومة التعلم التعزيزي (الوكيل، البيئة، الحالة، الإجراء، والمكافأة).
-
استيعاب فضاء القرارات وديناميكية المفاضلة بين الاستكشاف والاستغلال (Exploration vs. Exploitation).
-
دراسة النمذجة الرياضية لعمليات اتخاذ قرار ماركوف ومصفوفات احتمالات الانتقال ودوال العائد.
المخرجات المتوقعة:
-
القدرة على نمذجة المشكلات الديناميكية وصياغتها كمسائل تعلم تعزيزي متكاملة.
-
فهم آلية توجيه سلوك الوكيل الذكي لتحقيق أهداف محددة عبر هندسة دوال المكافأة.
-
استيعاب التمثيل الرياضي لخصائص ماركوف وتتبع معادلات الانتقال بين الحالات المختلفة.
