؟ إعداد: محمد عنقا متقين، مطلع عام 2018
؟ إنه مختبر مريح تمامًا بالنسبة لي للعمل مع الذكاء الاصطناعي الخاص بي ولملاحظة مدى قوة وتأثير هذه التقنيات بشكل تجريبي. يتم سرد موضوعات البحث الرئيسية على النحو التالي:
Now, I'm conducting research on Reinforcement Learning
أفضل طريقة للتعمق في تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي هي التدريب العملي عليها. في 2018-2020، لدي خطة مثيرة لإجراء عشرات التجارب مع تطبيقات التعلم العميق العديدة والمتنوعة القائمة على تقنيات الرؤية الحاسوبية (CV)، ومعالجة اللغات الطبيعية (NLP)، والتعلم المعزز (RL). من خلال التعلم بالممارسة، فيما يلي قائمة بالتطبيقات التي أتصورها:
1. Object Classification
2. Object Detection
3. Real-time Object Detection
4. Semantic Segmentation
5. Instance Segmentation
6. Human Pose Detection
7. Visual Question Answering
1. Machine Translation System
2. Sentiment Analysis
3. Text Summarization
4. Topic Modeling
5. Chatbot
6. Image Captioning
7. Speech Recognition
1. Dynamic Programming Method for MDPs
2. Monte Carlo Method
3. Temporal-Difference Method (Sarsa, Sarsamax, Expected Sarsa)
4. Value-Based Method (DQN, Double-DQN, PER-DQN, Dueling-DQN, Noisy-DQN, Distributional-DQN, Rainbow-DQN)
5. Policy-Based Method (Reinforce, TRPO, PPO)
6. Actor-Critic Method (A2C/A3C, GAE, DDPG)
7. Multi-Agent Method (MADDPG, MFMARL)
The time will come soon.
يمكنك نسخ أي مجلد في المشروع على الفور عن طريق تنفيذ هذا الأمر:
svn checkout https://github.com/muhamuttaqien/AI-Lab/trunk/02-deep-learning
يتطلب هذا المختبر تثبيت Python 3.7.3 ومكتبات Python التالية:
؟ هذا كل شيء، لأي مناقشة يرجى الاتصال بي هنا: [email protected]