الوصف
أساسيات التعلم الآلي؛ متعدد الطبقات بيرسبترون، نظرية التقريب الشامل، الانتشار العكسي؛ الشبكات الالتفافية، الشبكات العصبية المتكررة، المشفّر التغايري التلقائي، الشبكات الخصامية التوليدية؛ مكونات وتقنيات في التعلم العميق؛ عملية اتخاذ القرار الماركوفية؛ معادلة بيلمان، تكرار السياسات، تكرار القيمة، تعلم مونت كارلو، طرق الفروق الزمنية، Q learning، SARSA، التطبيقات.
نص المرجع بلغته الأصلية
Fundamentals of machine learning; multi-layer perceptron, universal approximation theorem, back-propagation; convolutional networks, recurrent neural networks, variational auto-encoder, generative adversarial networks; components and techniques in deep learning; Markov Decision Process; Bellman equation, policy iteration, value iteration, Monte-Carlo learning, temporal difference methods, Q learning, SARSA, applications.
المصادر والمراجع
يتم الاحتفاظ بالتواريخ والمصادر لمساعدتك في التحقق من المعلومات. تُعرض ترجمات لتسهيل القراءة؛ المصدر الرسمي هو المرجع للشروط والمتطلبات.
مرجع المصدر : https://calendar.carleton.ca/grad/courses/COMP/