📘 الدرس السادس: التعلم المعزز (Reinforcement Learning) في بايثون وكيف نصنع وكيلاً ذكياً شرح شامل: مبدأ الثواب والعقاب، بناء البيئة، وتدريب نموذج ذكاء اصطناعي ليتخذ القرارات بنفسه خطوة بخطوة. أنت الآن في: الدرس 6 من 12 التقدم: 50% 1. للمبتدئين: ما هو التعلم المعزز؟ 🧠 تخيل أنك تقوم بتدريب كلب على التقاط الكرة. إذا نجح، تعطيه قطعة حلوى (مكافأة)، وإذا فشل، لا تعطيه شيئاً (عقاب). بمرور الوقت، سيتعلم الكلب أن التقاط الكرة يجلب له المكافأة، فيكرر هذا السلوك. في عالم الذكاء الاصطناعي ، نستخدم نفس المبدأ. نحن لا نخبر البرنامج بما يجب عليه فعله خطوة بخطوة، بل نتركه يتخذ قرارات عشوائية في البداية، ونعطيه نقاطاً إيجابية أو سلبية بناءً على نتيجة أفعاله. الهدف النهائي للبرنامج هو جمع أكبر عدد ممكن من النقاط! 2. للمتوسطين: كيف يعمل تحت الغطاء؟ ⚙️ لفهم كيفية برمجة ذلك في بايثون، يجب أن نعرف الأركان الأربعة الأساسية في التعلم المعزز: الوكيل (Agent):...
