شهادة جامعية تسمح لك بتصميم عميل آلي يتم التحكم فيه بواسطة الذكاء الاصطناعي"

قبل 30 عامًا، كان الذكاء الاصطناعي حكرًا على الخيال العلمي، أما اليوم فهو الحاضر، وتستفيد المزيد والمزيد من القطاعات الاقتصادية المختلفة من التقدم التكنولوجي. التقدم الذي يساهم أيضا في المجتمع. كل هذا لم يكن ممكناً لولا عمل المهندسين المحترفين الذين تمكنوا من إنشاء أنظمة قادرة على التعلم من البيئة أو البحث عن حل أو التكيف مع البيئة المتغيرة.

توفر هذه المحاضرة الجامعية للطلاب معرفة متقدمة بخوارزميات الذكاء الاصطناعي المعقدة، وهي ضرورية لفهم الأساس الرياضي والمفاهيمي الذي تعتمد عليه هذه التكنولوجيا. برنامج يسمح للهندسيين المهنيين بالتعمق في الأسس المنطقية والرياضية للاستدلال والتعلم التي سمحت بتطوير خوارزميات البحث عن المسار أو الرؤية الاصطناعية أو معالجة اللغة أو التحكم في الروبوت.

برنامج ذو إطار نظري متقدم، ولكن مع نهج عملي للغاية يسمح للطلاب، من خلال استخدام الحالات الحقيقية، بالتطبيق المباشر لجميع التعلم المكتسب. سيكون هذا ممكنا بفضل فريق التدريس المتخصص الذي يقوم بتدريس هذا المؤهل العلمي.

فرصة ممتازة للمهنيين الهندسيين الذين يطمحون إلى تحسين حياتهم المهنية من خلال برنامج %100 عبر الإنترنت. طريقة تدريس مرنة تسمح لك بالحصول على هذا البرنامج مع الموازنة بين عملك و/أو مسؤولياتك الشخصية. كل هذا، بالإضافة إلى محتوى الوسائط المتعددة الذي يمكنك الوصول إليه منذ اليوم الأول في أي وقت وفي أي مكان تريده. ستحتاج فقط إلى جهاز إلكتروني متصل بالإنترنت لتتمكن من الاتصال بالمنصة الافتراضية والبدء في التقدم في قطاع مزدهر.

الوصول إلى برنامج جامعي يوفر لك أحدث محتوى الوسائط المتعددة في الذكاء الاصطناعي والوكلاء الأذكياء"

تحتوي المحاضرة الجامعية في الوكلاء الأذكياء والذكاء الاصطناعي على البرنامج التعليمي الأكثر اكتمالا و حداثة في السوق. أبرز خصائصها هي:

تطوير الحالات العملية المقدمة من قبل خبراء في هندسة الروبوتات
محتوياتها البيانية والتخطيطية والعملية البارزة التي يتم تصورها بها تجمع المعلومات العلمية والرعاية العملي حول تلك التخصصات الأساسية للممارسة المهنية
التمارين العملية حيث يمكن إجراء عملية التقييم الذاتي لتحسين التعلم
تركيزها على المنهجيات المبتكرة 
كل هذا سيتم استكماله بدروس نظرية وأسئلة للخبراء ومنتديات مناقشة حول القضايا المثيرة للجدل وأعمال التفكير الفردية
توفر المحتوى من أي جهاز ثابت أو محمول متصل بالإنترنت

تعليم يسمح لك بالتحكم في الأدوات المهنية الرئيسية لتنفيذ الوكيل الذكي"

البرنامج يضم في أعضاء هيئة تدريسه محترفين في مجال الطاقات المتجددة يصبون في هذا التدريب خبرة عملهم، بالإضافة إلى متخصصين معترف بهم من الشركات الرائدة والجامعات المرموقة.

وسيتيح محتوى البرنامج المتعدد الوسائط، والذي صيغ بأحدث التقنيات التعليمية، للمهني التعلم السياقي والموقعي، أي في بيئة محاكاة توفر تدريبا غامرا مبرمجا للتدريب في حالات حقيقية.

ركز تصميم هذا البرنامج على التعلم القائم على حل المشكلات، والذي المهني في يجب أن تحاول من خلاله حل المواقف المختلفة للممارسة المهنية التي تنشأ من خلاله. للقيام بذلك، سيحصل على مساعدة من نظام فيديو تفاعلي مبتكر من قبل خبراء مشهورين.

اتقن Deep Learning بفضل هذه المحاضرة الجامعية. أنت على بعد نقرة واحدة من تحسين حياتك المهنية. سجل الآن!"

تتيح لك هذه الشهادة الجامعية التعمق في التعلم الآلي الخاضع للإشراف وغير الخاضع للإشراف والتلقائي"

تم إعداد المنهج الدراسي لهذه المحاضرة الجامعية بهدف تزويد الطلاب بالمعرفة الأكثر شمولاً عن الروبوتات الذكية والوكلاء الأذكياء. تعليم يتم فيه تعميق القاعدة التي تتكون منها هذه التكنولوجيا منذ بدايتها للتعمق لمدة 6 أسابيع من هذا البرنامج في اتصال خوارزمية الدماغ وتطبيقاتها والتعلم الآلي حتى أخذ التخصص الهندسي لتطوير تطوير وكيل روبوتي ذكي. ملخصات الفيديو لكل موضوع والقراءات المتخصصة والحالات الحقيقية التي يقدمها فريق التدريس ستسهل التعلم والتطبيق العملي في الحياة اليومية للمحترف.

درّب نفسك بشكل احترافي لمواجهة التحديات الجديدة وأضف قيمة لعلامتك التجارية الشخصية"

الوحدة 1. عملاء أذكياء. تطبيق الذكاء الاصطناعي على الروبوتات وبرنامج Softbots

1.1. الوكلاء الأذكياء والذكاء الاصطناعي

1.1.1. لروبوتات الذكية. الذكاء الاصطناعي
2.1.1. العملاء الأذكياء

1.1.1.1. وكلاء الأجهزة. الروبوتات
2.1.1.1. وكلاء البرمجيات. Softbots

3.1.1. تطبيقات على الروبوتات

2.1. اتصال خوارزمية الدماغ

1.2.1. الإلهام البيولوجي للذكاء الاصطناعي 
2.2.1. المنطق المطبق في الخوارزميات. الأنماط
3.2.1. إمكانية تفسير النتائج في خوارزميات الذكاء الاصطناعي
4.2.1. تطور الخوارزميات إلى Deep Learning

3.1. خوارزميات البحث عن مساحة الحل

1.3.1. عناصر البحث في فضاء الحل
2.3.1. خوارزميات البحث عن حلول في مشاكل الذكاء الاصطناعي
3.3.1. تطبيقات خوارزمية البحث والتحسين
4.3.1. خوارزميات البحث المطبقة على التعلم الآلي

4.1. التعلم الالي 

1.4.1. التعلم الالي
2.4.1. خوارزميات التعلم الخاضعة للإشراف
3.4.1. خوارزميات التعلم غير الخاضعة للرقابة
4.4.1. تعزيز خوارزميات التعلم

5.1. التعلم تحت الإشراف

1.5.1. أساليب التعلم الخاضعة للإشراف 
2.5.1. أشجار القرارات لأغراض التصنيف
3.5.1. دعم آلات المتجهات
4.5.1. الشبكات العصبية الاصطناعية
5.5.1. تطبيقات التعلم الخاضع للإشراف

6.1. تعليم غير مشرف عليه 

1.6.1. تعليم غير مشرف عليه
2.6.1. شبكات Kohonen
3.6.1. خرائط التنظيم الذاتي
4.6.1. خوارزمية K-medias

7.1. تعزيز التعلم 

1.7.1. تعزيز التعلم
2.7.1. وكلاء على أساس عمليات Markov
3.7.1. تعزيز خوارزميات التعلم
4.7.1. تطبيق التعلم المعزز على الروبوتات

8.1. الشبكات العصبية وDeep Learning 

1.8.1. الشبكات العصبية الاصطناعية. الأنماط
2.8.1. تطبيقات الشبكات العصبية
3.8.1. التحول من Machine Learning إلى Deep Learning
4.8.1. تطبيق Deep Learning

9.1. الاستدلال الاحتمالي

1.9.1. الاستدلال الاحتمالي
2.9.1. أنواع الاستدلال وتعريف الطريقة
3.9.1. الاستدلال بايزي كدراسة حالة
4.9.1. تقنيات الاستدلال غير المعلمي
5.9.1. مرشحات Gaussianos

10.1. من النظرية إلى الممارسة: تطوير وكيل ذكي الروبوتية 

1.10.1. إدراج وحدات التعلم الخاضع للإشراف في الوكيل الآلي
2.10.1. إدراج وحدات التعلم المعزز في الوكيل الآلي
3.10.1. هندسة عامل آلي يتحكم فيه الذكاء الاصطناعي
4.10.1. أدوات احترافية لتنفيذ الوكيل الذكي
5.10.1. مراحل تنفيذ خوارزميات الذكاء الاصطناعي في العوامل الروبوتية

سجل الآن وقم بتطبيق أحدث التطورات الخوارزمية في مشاريع الذكاء الاصطناعي"