WEBVTT 00:00.330 --> 00:03.060 أهلا ومرحبا بكم مرة أخرى في دورة الذكاء الاصطناعي. 00:03.060 --> 00:08.130 في قسم اليوم ، نتناول موضوع التعلم العميق Q. 00:08.130 --> 00:10.110 لذلك دعونا نرى كيف سنهاجم هذا. 00:10.260 --> 00:15.000 في هذا القسم ، سوف نتعلم حدس التعلم العميق ، الجانب التعليمي للأشياء. 00:15.000 --> 00:20.730 لذلك سنقوم بفصل الحدس الكامن وراءه إلى قسمين ، التعلم والتمثيل. 00:20.730 --> 00:22.500 وسيكون لدينا درسان تعليميان عن ذلك. 00:22.590 --> 00:28.230 لذلك أولاً ، سوف نفهم كيف تتعلم الشبكات العصبية بالفعل وكيف تقوم بتحديث 00:28.230 --> 00:33.750 أوزانها بناءً على ما نقوم بإطعامها وكيف يعمل مفهوم التعلم بأكمله. 00:33.750 --> 00:37.770 إذن كيف سنأخذ مفاهيم الاختلاف الزمني التي نناقشها في التعلم البسيط؟ 00:37.770 --> 00:43.260 سنقوم بتطبيقها في التعلم العميق ، ومن ثم سنتحدث عن كيفية قيام خوارزميات التعلم العميق 00:43.260 --> 00:47.400 بالفعل بتحديد الإجراء الذي يجب اتخاذه في أي الحالات. 00:47.850 --> 00:52.680 ثم سنتحدث عن التجربة ، ونعيد تشغيل إضافة مهمة جدًا فوق التعلم العميق ، والتي 00:52.950 --> 00:56.070 تمكن التعلم العميق من العمل بشكل صحيح. 00:56.070 --> 00:58.020 وسترى سبب أهمية ذلك من هذا البرنامج التعليمي. 00:58.020 --> 01:02.070 وبعد ذلك سنتحدث عن سياسات اختيار الإجراءات. 01:02.340 --> 01:11.100 سنتحدث عن مدى قدرة وكلاء التعلم العميق على الجمع بين الاستكشاف والاستغلال. 01:11.100 --> 01:15.390 لذلك بمجرد أن يجدوا شيئًا ، نهجًا جيدًا ، يمكنهم استخدام هذا النهج ، لكنهم أيضًا بحاجة 01:15.390 --> 01:18.210 إلى الاستكشاف حتى لا يعلقوا في الحد الأقصى المحلي. 01:18.630 --> 01:24.600 وشيء آخر أردت ذكره حول هذا القسم هو أنه مفيد للغاية إذا ألقيت نظرة على الملحق 01:24.600 --> 01:27.960 رقم واحد ، الشبكات العصبية الاصطناعية. 01:27.960 --> 01:33.510 لذا ، إذا ذهبت واستكشفت كل هذه الموضوعات ، فلدينا بعض البرامج التعليمية القوية للغاية الخاصة بالحدس والتي تم إعدادها 01:33.510 --> 01:34.290 لك هناك. 01:34.560 --> 01:37.920 إذا لم تكن قد فعلت ذلك بالطبع ، إذا لم تكن قد انتهيت من دورة التعلم العميق ، وإذا كنت قد 01:37.920 --> 01:41.280 أكملت دورة التعلم العميق ، فأنت تعرف بالفعل كل هذه الأشياء ويمكنك متابعة القسم. 01:41.280 --> 01:46.860 ولكن إذا كنت ترغب في الحصول على تلك المعرفة الإضافية حول الشبكات العصبية قبل المتابعة في 01:46.860 --> 01:51.510 هذا الجزء من الدورة ، فمن المستحسن للغاية هذا لأنه سيساعدك على فهم كيفية عمل 01:51.510 --> 01:58.110 الشبكات العصبية بالضبط ولماذا تكون قوية جدًا ، ولماذا نستفيد منها في خوارزمية التعلم العميق هذه. 01:58.110 --> 02:03.060 وبمجرد تحديث معرفتك أو اكتساب تلك المعرفة على الشبكات العصبية من هذا 02:03.060 --> 02:06.420 الملحق ، ثم عد إلى هنا وسنواصل التعلم العميق. 02:06.420 --> 02:10.080 إذا كنت مرتاحًا جدًا مع الشبكات العصبية ، فدعنا ندخلها مباشرة. 02:10.080 --> 02:15.360 لنبدأ الحديث عن حدس التعلم العميق ، وأنا أتطلع إلى رؤيتك في البرنامج التعليمي الأول. 02:15.360 --> 02:16.530 حتى ذلك الحين ، استمتع. 02:16.530 --> 02:17.070 أنا.