التعلم المعزز (Reinforcement Learning)

تُعد ورشة "التعلم المعزز في الممارسة العملية" تدريبًا متعمقًا وتطبيقيًا مصممًا لتزويد المشاركين بالمعرفة والمهارات العملية اللازمة لتطبيق تقنيات التعلم المعزز (RL) بفعالية.

على مدار ثلاثة أيام، سيستكشف المشاركون المبادئ الأساسية للتعلم المعزز، ويتعرفون على أهم الخوارزميات، ويطبقونها على مشكلات واقعية.

تجمع الورشة بين الجوانب النظرية والتطبيق العملي من خلال تمارين البرمجة ودراسات الحالة، بما يضمن فهماً عميقاً للمفاهيم واكتساب خبرة عملية في بناء نماذج تعلم معزز.

نظرة عامة على الورشة

الأهداف التعليمية

● فهم أساسيات التعلم المعزز (RL).
● استيعاب المفاهيم الرئيسية في التعلم المعزز: الوكلاء (Agents)، البيئات (Environments)، المكافآت (Rewards)، والسياسات (Policies).
● تطبيق الخوارزميات الأساسية مثل Q-Learning وSARSA.
● استخدام الأساليب المعتمدة على القيم (Value-based) والسياسات (Policy-based) في اتخاذ القرارات المتسلسلة.
● تحقيق التوازن بين الاستكشاف والاستغلال (Exploration vs. Exploitation).
● تحسين أداء نماذج التعلم المعزز عبر ضبط المعاملات الفائقة (Hyperparameter Tuning).
● مناقشة التطبيقات الواقعية للتعلم المعزز في مجالات مثل الروبوتات والتمويل وغيرها.

المدة: 3 أيام

اليوم الأول:

● أساسيات التعلم المعزز: الوكلاء، المكافآت، السياسات، والبيئات.

● مفهوم الاستكشاف مقابل الاستغلال.

● خوارزمية Q-Learning وعملية اتخاذ القرار ماركوفية (MDPs).

اليوم الثاني:

● الفرق بين الأساليب المعتمدة على القيم والسياسات.

● خوارزميات SARSA، DQN، وPolicy Gradient.

اليوم الثالث:

● تطبيقات التعلم المعزز في الروبوتات، التمويل، والألعاب.

● خوارزميات Actor-Critic، PPO، وA3C.

● محاكاة بيئات التعلم المعزز.

● استخدام بيئات التعلم المعزز (RL Environments) لإجراء التجارب العملية.
● استكشاف تطبيقات حقيقية في مجالات الروبوتات، التمويل، الألعاب، والأتمتة.
● جلسات برمجة تطبيقية باستخدام Python وOpenAI Gym وTensorFlow أو PyTorch.
● محاكاة بيئات التعلم المعزز لتطوير استراتيجيات لحل المشكلات.
● التعرف على أفضل الممارسات الصناعية لتطبيق نماذج RL في البيئات الإنتاجية.

محاور الورشة