أهلا ومرحبا بكم مرة أخرى في دورة الذكاء الاصطناعي.
في قسم اليوم ، نتناول موضوع التعلم العميق Q.
لذلك دعونا نرى كيف سنهاجم هذا.
في هذا القسم ، سوف نتعلم حدس التعلم العميق ، الجانب التعليمي للأشياء.
لذلك سنقوم بفصل الحدس الكامن وراءه إلى قسمين ، التعلم والتمثيل.
وسيكون لدينا درسان تعليميان عن ذلك.
لذلك أولاً ، سوف نفهم كيف تتعلم الشبكات العصبية بالفعل وكيف تقوم بتحديث
أوزانها بناءً على ما نقوم بإطعامها وكيف يعمل مفهوم التعلم بأكمله.
إذن كيف سنأخذ مفاهيم الاختلاف الزمني التي نناقشها في التعلم البسيط؟
سنقوم بتطبيقها في التعلم العميق ، ومن ثم سنتحدث عن كيفية قيام خوارزميات التعلم العميق
بالفعل بتحديد الإجراء الذي يجب اتخاذه في أي الحالات.
ثم سنتحدث عن التجربة ، ونعيد تشغيل إضافة مهمة جدًا فوق التعلم العميق ، والتي
تمكن التعلم العميق من العمل بشكل صحيح.
وسترى سبب أهمية ذلك من هذا البرنامج التعليمي.
وبعد ذلك سنتحدث عن سياسات اختيار الإجراءات.
سنتحدث عن مدى قدرة وكلاء التعلم العميق على الجمع بين الاستكشاف والاستغلال.
لذلك بمجرد أن يجدوا شيئًا ، نهجًا جيدًا ، يمكنهم استخدام هذا النهج ، لكنهم أيضًا بحاجة
إلى الاستكشاف حتى لا يعلقوا في الحد الأقصى المحلي.
وشيء آخر أردت ذكره حول هذا القسم هو أنه مفيد للغاية إذا ألقيت نظرة على الملحق
رقم واحد ، الشبكات العصبية الاصطناعية.
لذا ، إذا ذهبت واستكشفت كل هذه الموضوعات ، فلدينا بعض البرامج التعليمية القوية للغاية الخاصة بالحدس والتي تم إعدادها
لك هناك.
إذا لم تكن قد فعلت ذلك بالطبع ، إذا لم تكن قد انتهيت من دورة التعلم العميق ، وإذا كنت قد
أكملت دورة التعلم العميق ، فأنت تعرف بالفعل كل هذه الأشياء ويمكنك متابعة القسم.
ولكن إذا كنت ترغب في الحصول على تلك المعرفة الإضافية حول الشبكات العصبية قبل المتابعة في
هذا الجزء من الدورة ، فمن المستحسن للغاية هذا لأنه سيساعدك على فهم كيفية عمل
الشبكات العصبية بالضبط ولماذا تكون قوية جدًا ، ولماذا نستفيد منها في خوارزمية التعلم العميق هذه.
وبمجرد تحديث معرفتك أو اكتساب تلك المعرفة على الشبكات العصبية من هذا
الملحق ، ثم عد إلى هنا وسنواصل التعلم العميق.
إذا كنت مرتاحًا جدًا مع الشبكات العصبية ، فدعنا ندخلها مباشرة.
لنبدأ الحديث عن حدس التعلم العميق ، وأنا أتطلع إلى رؤيتك في البرنامج التعليمي الأول.
حتى ذلك الحين ، استمتع.
أنا.