PL9fwy3NUQKwY229s7FFto_DG4Gk-imNVi/IvSkHp0MUQM_postprocess.srt

1
00:00:20,940 --> 00:00:24,340
بسم الله الرحمن الرحيم المحاضرة هاد ان شاء الله

2
00:00:24,340 --> 00:00:29,400
بنكمل اخر كلمتين وقفنا عندهم المحاضرة الماضية

3
00:00:29,400 --> 00:00:36,680
ونبدأ في موضوع جديد موضوع جديد صحيح لكن تحت موضوع

4
00:00:36,680 --> 00:00:41,400
الكبير اللي هو hill search المحاضرة الماضية كنا

5
00:00:41,400 --> 00:00:44,800
حكينا عن ال hill climbing كان هذا المحور الأساسي

6
00:00:44,800 --> 00:00:50,080
للمحاضرة الماضية ال hill climbingو ال simulated

7
00:00:50,080 --> 00:01:00,380
ending كان في معانا slide تانية نطلع

8
00:01:00,380 --> 00:01:09,100
عليها السريع و نراجع فيها من خلالها بدينا

9
00:01:09,100 --> 00:01:12,060
نحكي إن كان الموضوع الأساسي اللي هو beyond the

10
00:01:12,060 --> 00:01:15,160
classical searchحكينا اللي هو ال local search

11
00:01:15,160 --> 00:01:17,460
algorithms و ال hill climbing و ال simulated

12
00:01:17,460 --> 00:01:21,160
annealing و وقفنا عند ال local beam search ما

13
00:01:21,160 --> 00:01:24,420
حكيناش فيه لكن دي أخر مخطط اللي حكيناه بال hill

14
00:01:24,420 --> 00:01:28,220
climbing اللي هو ال basics تبع ال algorithm نفسها

15
00:01:28,220 --> 00:01:32,480
ال hill climbing algorithm و أسلوبها اللي في البحث

16
00:01:32,480 --> 00:01:37,100
عن ال goal أو ال solution أو ال goal أو ال state

17
00:01:37,350 --> 00:01:40,450
وإن مشكلتها الأساسية اللي حكيناها اللي هي وقوعها

18
00:01:40,450 --> 00:01:45,450
فيما يسمى بال local minima أو ال local maxima اللي

19
00:01:45,450 --> 00:01:51,450
هي إنها توجد نفسها في وضع هي على state أفضل من كل

20
00:01:51,450 --> 00:01:54,350
اللي حواليها أو أفضل من كل اللي ممكن يتفرع منها

21
00:01:54,350 --> 00:01:57,790
ولكن هذا ال local state أو هذا ال state ماهياش

22
00:01:57,790 --> 00:02:02,530
ماهياش ال issue ماهياش ال solution ماهياش ال

23
00:02:02,530 --> 00:02:07,400
global maxima أو ال minima اللي هناحكينا عن مخارج

24
00:02:07,400 --> 00:02:12,560
او حلول او alternatives او modifications لل hill

25
00:02:12,560 --> 00:02:16,920
climbing اللى ممكن تخرجها من هذه ال minimum ايش

26
00:02:16,920 --> 00:02:23,200
قلنا تلت حلول خلينا نطبع عليهم على السريع اللى هو

27
00:02:23,200 --> 00:02:26,760
ال variants كلنا سميناهم variants of hill climbing

28
00:02:26,760 --> 00:02:30,320
ال stochastic hill climbing ال first choice hill

29
00:02:30,320 --> 00:02:33,980
climbing و ال random restart hill climbing نبدأ من

30
00:02:33,980 --> 00:02:41,500
الآخرRestart ببساطة أنه لما ال algorithm بتجف

31
00:02:41,500 --> 00:02:47,020
بمعنى إيش بتجه .. بتلجح على في State وكل المحطة

32
00:02:47,020 --> 00:02:50,440
بها أسوأ منها معناه ذلك و هذا ال state ماهياش

33
00:02:50,440 --> 00:02:55,480
الجهر معناه ذلك هي .. فبدها تعمل restart with a

34
00:02:55,480 --> 00:03:00,160
new random initial state مظبوطة الكلام؟ صحيح ال

35
00:03:00,160 --> 00:03:06,280
first choice كانت احنا الفكرة اللي هي أنهبتختار

36
00:03:06,280 --> 00:03:13,700
states من اللي حوالها at random وبتفحص ال value

37
00:03:13,700 --> 00:03:17,300
تبعها مش تفحصها هي جوروية لأ بتفحص ال value if ال

38
00:03:17,300 --> 00:03:25,100
value أحسن بتنطقل إليها مش أحسن بتختار واحدة أخرى

39
00:03:25,100 --> 00:03:31,780
أول واحدة أفضل منها بتنطقل إليها هذا ال first

40
00:03:31,780 --> 00:03:34,780
choiceالـ Stochastic Height Climbing اللي هو

41
00:03:34,780 --> 00:03:38,400
Select Random from Up Height Moves يعني تيجي لكل

42
00:03:38,400 --> 00:03:43,560
ال children و شوف إيش فيه كل الأفضل منها و بتختار

43
00:03:44,280 --> 00:03:48,340
أفضل واحد هذا الكلام من الأساس من الأساس أسلوبة في

44
00:03:48,340 --> 00:03:51,920
البحث انه مش بتختار الأفضل على الإطلاق يعني عندي

45
00:03:51,920 --> 00:03:57,240
عشرة children مش بختار أفضل واحد فيهم لا بنختار ..

46
00:03:57,240 --> 00:04:00,240
بنشوف اللي .. اللي أفضل منها ال node بتشوف اللي

47
00:04:00,240 --> 00:04:03,580
أفضل منها إذا ده العشرة فيه سبعة أو خمسة أو أربعة

48
00:04:03,580 --> 00:04:07,240
أو تلاتة أفضل منها تروح تختار at random واحد من

49
00:04:07,240 --> 00:04:11,140
هدول الأفضل يعني مش دايما بتختار أفضل الأفضل صح

50
00:04:11,140 --> 00:04:16,900
هذا من البداية علشانكل هذه عبارة عن variations على

51
00:04:16,900 --> 00:04:26,480
أساس ان ال algorithm تستبعد احتمالية الوقوع في ال

52
00:04:26,480 --> 00:04:35,060
local minima بعد ذلك حكينا في simulated annealing

53
00:04:35,060 --> 00:04:38,180
ببساطة شديدة

54
00:04:43,040 --> 00:04:49,440
الأدجوريثم تختار تراندم و تفحص ال child إذا ال

55
00:04:49,440 --> 00:04:55,980
child أفضل منها على state واحد من ال child states

56
00:04:55,980 --> 00:05:00,260
أفضل ال evaluation تبعه على طول تنتقل إليها بدون

57
00:05:00,260 --> 00:05:06,600
أي تفكير إذا أسوأ ممكن تاخده أو ممكن ما تاخدوش

58
00:05:06,600 --> 00:05:09,200
depending on

59
00:05:10,080 --> 00:05:14,320
الـ Probability الـ Probability هذه واقفة على أساس

60
00:05:14,320 --> 00:05:22,640
الـ exponent of ΔE على T الـ ΔE هي الأباب تمام؟

61
00:05:22,640 --> 00:05:26,400
احنا افترضنا ان هي أسوأ وبالتالي في فرق في الجودة

62
00:05:26,400 --> 00:05:30,400
ما بين ال current و ما بين هذا ال child فهذا الفرق

63
00:05:30,400 --> 00:05:34,980
يقسم على T، T هذا عبارة عن function of time عبارة

64
00:05:34,980 --> 00:05:37,020
عن ال temperature بسميها في ال algorithm

65
00:05:37,360 --> 00:05:43,560
Temperature تقرد مع الوجد تقرد مع الوجد تقرد مع

66
00:05:43,560 --> 00:05:51,040
الوجد تقرد مع الوجد تقرد مع الوجد تقرد مع الوجد

67
00:05:51,040 --> 00:05:51,280
الوجد تقرد مع الوجد تقرد مع الوجد تقرد مع الوجد

68
00:05:51,280 --> 00:05:51,720
تقرد مع الوجد تقرد مع الوجد تقرد مع الوجد تقرد مع

69
00:05:51,720 --> 00:05:55,560
الوجد تقرد مع الوجد تقرد مع الوجد تقرد مع الوجد

70
00:05:55,560 --> 00:05:59,260
الوجد تقرد مع الوجد تقرد مع الوجد تقرد مع الوجد

71
00:05:59,260 --> 00:05:59,340
تقرد

72
00:06:06,170 --> 00:06:11,330
الـ algorithm بتختاره صح؟ if child is worse أسوأ

73
00:06:11,330 --> 00:06:15,970
may select it ال algorithm may select it قد based

74
00:06:15,970 --> 00:06:19,390
on probability وهذه ال probability based on ال

75
00:06:19,390 --> 00:06:24,790
ratio of ال error over اللي هو ال temperature و ال

76
00:06:24,790 --> 00:06:29,150
temperature هذه decreases as a function of time

77
00:06:29,150 --> 00:06:33,750
ماشي أنا كان في عندي illustration على السريع

78
00:06:37,020 --> 00:06:43,780
بس بديكوا انتوا تجربوا فيها لوحدكم الملف موجود على

79
00:06:43,780 --> 00:06:49,580
ال folder

80
00:06:49,580 --> 00:06:54,800
تمام فيه هنا على ال folder الرئيسي تمال dropbox

81
00:06:54,800 --> 00:06:59,780
فيه ملف Excel ملف ال Excel هذا بديكوا تجرب فيه

82
00:06:59,780 --> 00:07:06,610
انتوا انتوا العمود الأولاني هذا Tالتي قلنا بتتناقص

83
00:07:06,610 --> 00:07:12,450
by time فانا عملها بتلاتين بعدين بتتناقص شوية شوية

84
00:07:12,450 --> 00:07:16,490
لحدين لتصل ال zero هذا على فرض ان هم عشرين

85
00:07:16,490 --> 00:07:20,290
iterations فقط لكن عمليا هم لم يبقوا اكتر بكتير من

86
00:07:20,290 --> 00:07:23,910
هيك العدد ال iterations بس انا جلالتهم ده التوضيح

87
00:07:23,910 --> 00:07:30,510
فقط الان هنا 0.2 هذه افترضت انها ال error تمام ال

88
00:07:30,510 --> 00:07:35,050
error 0.2 يعني الفرق ما بين ال current stateother

89
00:07:35,050 --> 00:07:41,070
state 0.2 هنا 0.4 اكبر هنا اكبر هنا اكبر هنا error

90
00:07:41,070 --> 00:07:48,410
هنا الخطوط هذه بتوريك الخط الأحمر Delta E1 مكتوب

91
00:07:48,410 --> 00:07:54,730
عليه صح Delta E1 هو هذا العمود E1 هو ال error جديش

92
00:07:54,730 --> 00:08:01,410
0.2 0.2 فإذا كان ال error مفترض ان في عندي انا

93
00:08:02,950 --> 00:08:07,070
الألجوريث موقف على الـ state وفحصت ان الـ child

94
00:08:07,070 --> 00:08:13,690
دولجت انه الـ error جديش الـ 0.2 إيش احتمالية انها

95
00:08:13,690 --> 00:08:19,090
تخدها إيش احتمالية انها تخدها لو كانت في ال

96
00:08:19,090 --> 00:08:22,010
iteration الأولى إيش احتمالية انها تخدها لو كانت

97
00:08:22,010 --> 00:08:25,290
في ال iteration التالتة الرابعة الاحتمالية

98
00:08:25,290 --> 00:08:30,070
الاحتمالية بصي .. لا بصي .. ايش اللي بصير بناء على

99
00:08:30,070 --> 00:08:33,980
ال chart هذاالاحتمالية تزيد احتمالية في الأول

100
00:08:33,980 --> 00:08:38,500
منخفضة وبعدها ترتفع منخفضة وبعدها ترتفع ترتفع كل

101
00:08:38,500 --> 00:08:43,440
ما استمرنا في ال iterations كل ما تقدمنا في ال

102
00:08:43,440 --> 00:08:48,920
iterations بصي ال probability أعلى انها تاخدها هذا

103
00:08:48,920 --> 00:08:53,760
ال .. انت ممكن تغير هنا ال values هذه تغير ال

104
00:08:53,760 --> 00:08:58,460
errors تخليها مثلا point five وتشوف أثر ذلك على ال

105
00:08:58,460 --> 00:09:08,780
curveطبعا كل عمود له هنا خط يقابله طيب

106
00:09:08,780 --> 00:09:13,300
احنا في هذا الحالة بنكون ايش؟ بنكون حاكينا عن ال

107
00:09:13,300 --> 00:09:17,800
head warming وال simulated انيليا في الفضل اللي هو

108
00:09:17,800 --> 00:09:24,960
ايش؟ ال local beam مظبوط ال local beam باختصار

109
00:09:24,960 --> 00:09:30,160
شديد هي يعني شبيهة بال Stochasticبمعنى ان نحن ال

110
00:09:30,160 --> 00:09:34,920
node او ال algorithm وهي واقفة على ال node وبتروح

111
00:09:34,920 --> 00:09:40,160
تاخد ال K best successors K هنا بمعنى و الخمسة و

112
00:09:40,160 --> 00:09:43,120
الأربعة وهذا constant بتبدأ فيه ال algorithm بستمر

113
00:09:43,120 --> 00:09:47,340
معاها ثابت و الخمسة او أربعة او سبعة او ما إلى ذلك

114
00:09:47,340 --> 00:09:51,700
بتروح تاخد أفضل سبعة الأفضل سبعة هدولة او أفضل

115
00:09:51,700 --> 00:09:55,640
خمسة او أفضل تلاتة مش مضرورة يكونوا كلهم أفضل منها

116
00:09:55,640 --> 00:10:03,910
okayالمهم هو افضل المتاح افضل عدد من افضل عدد K من

117
00:10:03,910 --> 00:10:06,730
المتاح ماشي الحل في هذا الحل ايش بتسوي بعدها

118
00:10:06,730 --> 00:10:17,330
بتاخدهم و بتختبرهم و بتستمر في تفحصهم كلهم الان كل

119
00:10:17,330 --> 00:10:20,270
واحد بتفحصه كل واحد بتفحصه من هدول الأربعة ممكن

120
00:10:20,270 --> 00:10:24,890
يكون له successors صح ولا لأ يبقى الأربعة هدولة لو

121
00:10:24,890 --> 00:10:28,350
ال branching factor تلاتةلو ال branching factor

122
00:10:28,350 --> 00:10:31,450
تلاتة و احنا عندنا اربعة يمكننا نتوقع ان الاربعة

123
00:10:31,450 --> 00:10:35,910
دول يولدوا اتناش اربعة في تلاتة اتناش مظبط صح

124
00:10:35,910 --> 00:10:39,350
الاربعة كلهم يولدوا اتناش الان من الاتناش هدول ال

125
00:10:39,350 --> 00:10:44,350
children زي الآن احنا اخدنا الاربعة best افضل best

126
00:10:44,350 --> 00:10:48,870
key best successes و فحصناهم و اعملهم ال goal اللي

127
00:10:48,870 --> 00:10:52,740
هم نبص على مينهذا ال children تبعهم لهم ال 12 ال

128
00:10:52,740 --> 00:10:57,140
12 هدولة مابنبصش عليهم كلها مابناخد أحسن K منهم K

129
00:10:57,140 --> 00:11:02,680
اتفاجنا أربعة ناخد أحسن أربعة من هذي ال 12 كيف دي

130
00:11:02,680 --> 00:11:04,580
يعرف أحسن أربعة؟ نعم كيف دي يعرف أحسن أربعة؟ نعم

131
00:11:04,580 --> 00:11:07,880
نعم ال evaluation هذا قضية ال evaluation هذا كل

132
00:11:07,880 --> 00:11:13,180
الكلام تبعنا احنا بنحكي under اللي هو ال informer

133
00:11:13,180 --> 00:11:19,920
كله under .. لأن في evaluation للناستمام؟ وبهذا

134
00:11:19,920 --> 00:11:23,540
القليل انه ال algorithm تبقى ماشية كأنها ماشية على

135
00:11:23,540 --> 00:11:27,500
أربع خطوط في أن واحد كأنها بتفحص أربع احتمالات في

136
00:11:27,500 --> 00:11:32,160
أن واحد مظبوط؟ مش بتاخد single successor و بتفحصهم

137
00:11:32,160 --> 00:11:37,840
بتكبش أربع من ال available و بتفحصهم ربما واحد

138
00:11:37,840 --> 00:11:42,230
منهم يكون ال goalإذا و لا واحد منهم جول تروح تاخد

139
00:11:42,230 --> 00:11:48,490
كمان capture أربعة اجداد أفضل أربعة من ال .. من ال

140
00:11:48,490 --> 00:11:52,990
children وبعد هيك وتستمر في هذا ال .. في هذا ال

141
00:11:52,990 --> 00:11:57,550
strategy، واضحة؟ فالأن احنا صار فيه عندنا بالأساس

142
00:11:57,550 --> 00:12:04,470
ال .. ال .. ال hill climbing algorithm و ال

143
00:12:04,470 --> 00:12:10,400
variants تبعونها و عندنا ال ..الـ Simulated

144
00:12:10,400 --> 00:12:14,940
Annealing Algorithm وعندنا الـ Local Beam وكلهم

145
00:12:14,940 --> 00:12:20,220
متشابهين قريبين من بعض لأنه بيشاركوا ببعض الخصائص

146
00:12:20,220 --> 00:12:24,160
المشتركة زي اللي هو Random Selection الـ Local

147
00:12:24,160 --> 00:12:28,460
Beam Algorithm بتتشابه مع الـ Genetic Algorithm

148
00:12:28,460 --> 00:12:31,080
الـ Genetic Algorithm موجودة في ال section هذا بس

149
00:12:31,080 --> 00:12:34,920
أنا أخليها لأنه احنا فرزها .. احنا فرزها موضوع

150
00:12:34,920 --> 00:12:41,050
لحالها قدامأحنا عاملين هيك بنكون أخدنا اللي بدنا

151
00:12:41,050 --> 00:12:44,470
يام من هذا ال section اربعة واحد من هذا ال chapter

152
00:12:44,470 --> 00:12:49,870
بعد هيك بننتقل الآن على ال chapter اللي بعد خمسة

153
00:12:49,870 --> 00:12:53,570
اللي هو chapter خمسة و ناخد برضه منه topic واحد

154
00:12:53,570 --> 00:12:56,470
اللي هو ال adversarial search

155
00:13:22,820 --> 00:13:27,240
بتفجير ان احنا لسه تحت بندلغ Problem Solving يعني

156
00:13:27,240 --> 00:13:31,420
هنا Chapter 5 بيحكي في ال Adverb Serial Search

157
00:13:34,400 --> 00:13:38,280
وبتفرع من ال chapter خمسة هذا اللي هو اللي حكى عن

158
00:13:38,280 --> 00:13:41,940
ال games و ال optimal decision games و بعد هيك ال

159
00:13:41,940 --> 00:13:46,380
alpha beta pruning احنا هنجى فى عند ال alpha beta

160
00:13:46,380 --> 00:13:56,680
pruning الان بس بدنا ناخد ال slide من الملف غير عن

161
00:13:56,680 --> 00:14:01,100
ال edition اللى عندنا على ال folderفهنا ال game

162
00:14:01,100 --> 00:14:04,540
playing جاي في شطر ستة في السلاي دات يعني أنا في

163
00:14:04,540 --> 00:14:11,400
الكتاب هو في الخمسة طيب الآن احنا

164
00:14:11,400 --> 00:14:18,840
هيكون

165
00:14:18,840 --> 00:14:25,460
تركيزنا ال adversarial search على ال mini max ال

166
00:14:25,460 --> 00:14:27,100
mini max decision و ال alpha data

167
00:14:51,640 --> 00:14:55,640
بس بالأول نفهم الأولاء الأساسي اللي هو adversarial

168
00:14:55,640 --> 00:15:00,000
search adversarial جاي من adversary ال adversary

169
00:15:00,000 --> 00:15:04,180
اللي هو الشخص المعادي أو الخصم يعني adversarial

170
00:15:04,180 --> 00:15:09,660
search اللي هو ال search اللي بيكون فيه problems و

171
00:15:09,660 --> 00:15:14,380
مسائل اللي بيكون فيها اتنين خصوم كل واحد بيحاول

172
00:15:14,380 --> 00:15:20,640
يغلب الآخر بإنه يعظم مكاسبه و يقلل مكاسب الطرف

173
00:15:20,640 --> 00:15:24,520
الآخرهو يعظم الخاسر الطرف الآخر زي لعبة

174
00:15:24,520 --> 00:15:31,880
الشاطراليجي زي لعبة ال tic-tac-toe لل X والO تحاول

175
00:15:31,880 --> 00:15:35,980
أنت أنت

176
00:15:35,980 --> 00:15:39,720
تبدأ مثلا بال O وخصوصا بيحط لك ال X عشان يسكّل

177
00:15:39,720 --> 00:15:44,740
عليك أنت بتحط هنا و يسكّل عليك فهي اللعبة أن أنت

178
00:15:44,740 --> 00:15:50,850
يشعرالهدف في أعوان اللعبة أن انت هي لعبة طرفين

179
00:15:50,850 --> 00:15:56,170
بتخاصموا أو بتنافسوا فيها وكل واحد بده يعظم مكاسبه

180
00:15:56,170 --> 00:16:01,210
و يقل المكاسب للآخر ففي هذا النوع من ال problems

181
00:16:01,210 --> 00:16:04,650
أو في هذا النوع من ال games عملية ال search بتختلف

182
00:16:04,650 --> 00:16:10,370
شويه صغيرة بصير أنا معنى بأنهأجد ال goal .. أجد ال

183
00:16:10,370 --> 00:16:16,030
goal state اللي بت .. اللي فيها أعلى value إلي و

184
00:16:16,030 --> 00:16:19,770
أقل value ليش هو الخصم تبعك، انت افترض انه انت

185
00:16:19,770 --> 00:16:22,570
بتلعب مع ال computer، ال computer هو الخصم، مش هو

186
00:16:22,570 --> 00:16:27,760
ضرورة اتنين بين أدمين اللي بيلعبوها يعنيفالان انت

187
00:16:27,760 --> 00:16:30,800
بدك تفترض انت ال computer بمعنى ان انت بدك تحط

188
00:16:30,800 --> 00:16:37,520
playing technique او playing strategy اللي تلعب مع

189
00:16:37,520 --> 00:16:43,440
بنا آدم و تغلب البنا آدم فمثال على هذا او واحدة من

190
00:16:43,440 --> 00:16:46,900
ال algorithms او ال techniques اللي ممكن تستخدم في

191
00:16:46,900 --> 00:16:50,390
مثل هذا النوع من ال problem اللي هي ال minimaxالـ

192
00:16:50,390 --> 00:16:53,090
Minimax أحيانا بيسميها procedure أحيانا بيسميها

193
00:16:53,090 --> 00:16:57,470
decision وأحيانا مجازا بيسميها algorithm معينة هي

194
00:16:57,470 --> 00:17:02,430
بس مجرد strategy مش algorithm بالمعنى التفصيلي

195
00:17:02,430 --> 00:17:07,290
يعني ال minimax ببساطة شديدة احنا خلينا نطلع على

196
00:17:07,290 --> 00:17:12,110
example عليها اللي هو

197
00:17:12,110 --> 00:17:16,230
ال

198
00:17:16,230 --> 00:17:17,070
tic-tac-toe

199
00:17:20,070 --> 00:17:23,470
عندك انت في لعبة ال tic-tac-to في الأول بتنبدأ

200
00:17:23,470 --> 00:17:31,390
اللحظة فاضية صح فانت عندك كلاب أول كل تمام مربعات

201
00:17:31,390 --> 00:17:34,790
خيارات إليك تحط فيها القطعة تبعتك انت راح تفترض

202
00:17:34,790 --> 00:17:40,230
انك تبدأ بال X انت تبدأ بال X فعاملك تمام خيارات 1

203
00:17:40,230 --> 00:17:46,390
,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,13,13,13,13,13,13,13

204
00:17:46,390 --> 00:17:47,490
,13,13,13,13,13,13,13,13,13,13,13,13,13,13,13,13

205
00:17:47,490 --> 00:17:51,190
,13,13,13,13,13,13,13,13,13,13الان اللاعب اللى بده

206
00:17:51,190 --> 00:17:54,330
يكسب اللعبة اللى بنسميه max والطرف التانى اللى

207
00:17:54,330 --> 00:18:02,330
بنسميه min max معها ال x و ال min معها ال o فهذه

208
00:18:02,330 --> 00:18:08,250
خيارات التسعة اللى فى البداية الان الان

209
00:18:08,250 --> 00:18:13,570
ال min بده ياخد كل واحد من خيارات هذوله و يشوف ايش

210
00:18:13,570 --> 00:18:18,940
اللى ممكن متاح اللهم و يشوف ايش الأفضل لهفهذا

211
00:18:18,940 --> 00:18:23,860
الخيار في منه ان هو يحط ال O على طول هنا او يحط ال

212
00:18:23,860 --> 00:18:32,720
O هنا او يحط ال O هنا كل واحد من هذه الخيارات بده

213
00:18:32,720 --> 00:18:39,600
يقيم عمله تقييم على اساس ان ال algorithm تختار ال

214
00:18:39,600 --> 00:18:47,900
state الأفضل اللى بده توصل في الآخر إلى فوز ل Xأما

215
00:18:47,900 --> 00:18:53,500
هك أو بأي شكل آخر من الأشكال ممكن يصل إلى النهاية

216
00:18:53,500 --> 00:18:57,460
و ممكن ما يصلش هى ممكن يصل انه تبقى 9 خيارات فهي

217
00:18:57,460 --> 00:19:00,420
تطلع منهم اتنين و يبقى 7 خيارات مش اتنين لإن فى او

218
00:19:00,420 --> 00:19:03,780
بتلحق كده ا ا ا ا ا ا ا ا ا ا ا ا ا ا ا ا ا ا ا ا

219
00:19:03,780 --> 00:19:04,460
ا ا ا ا ا ا ا ا ا ا ا ا ا ا ا ا ا ا ا ا ا ا ا ا ا

220
00:19:04,460 --> 00:19:05,340
ا ا ا ا ا ا ا ا ا ا ا ا ا ا ا ا ا ا ا ا ا ا ا ا ا

221
00:19:05,340 --> 00:19:07,640
ا ا ا ا ا ا ا ا ا ا ا ا ا

222
00:19:17,120 --> 00:19:20,280
يعني max انا عنده 9 خيارات و بدنا نيجي نعملهم

223
00:19:20,280 --> 00:19:24,940
evaluation و ناخد ال best على أي أساس ايش هي ال

224
00:19:24,940 --> 00:19:29,040
evaluation function او ال fitness function او ال

225
00:19:29,040 --> 00:19:35,160
objective function اللي ممكن احنا نتبناها في حالة

226
00:19:35,160 --> 00:19:40,320
زي هذه الحالة في هذا اللعبة هذا

227
00:19:40,320 --> 00:19:46,860
الوضع لو انا حطيت ال X هنا هل أفضل من هذاواللي

228
00:19:46,860 --> 00:19:50,640
أفضل واللي هذا أفضل مين الأفضل ايش القاعدة اللي

229
00:19:50,640 --> 00:19:54,540
على أساسها بنا نقيم من القواعد السابقة اللي تمتلها

230
00:19:54,540 --> 00:19:57,880
دول لا هذه لعبة جديدة بدها قاعدها الخاصة ميني ماكس

231
00:19:57,880 --> 00:20:02,720
ماقدرش أجيب قواعد ال rules يوريستيك تبع ال .. انا

232
00:20:02,720 --> 00:20:05,740
مابقولها أشهر أخرى تبقى ميني ماكس جابنا لسه احنا

233
00:20:05,740 --> 00:20:07,900
ماحكياش في ميني ماكس بس احنا بناحكي الآن على

234
00:20:07,900 --> 00:20:10,920
fitness function اللي نعطيها لميني ماكس اللي على

235
00:20:10,920 --> 00:20:15,490
أساسها تشتغل ايش ال fitness functionاللي بدنا

236
00:20:15,490 --> 00:20:19,770
نستخدمها في تقييم في وضع إيش أنه هذه والله اللي

237
00:20:19,770 --> 00:20:22,910
بتتقربني ولا هذي بتتقربنى أكتر ولا هذي بتتقربنى

238
00:20:22,910 --> 00:20:26,610
أكتر للإيش لل winning عرف أنا كل واحدة لما أحطها

239
00:20:26,610 --> 00:20:30,990
في المصر إيش هو يعني إيش احتمالاته عشان ينجح أيوة

240
00:20:30,990 --> 00:20:35,390
أيوة إيش عدد إيش ممكن أقصى إيش ممكن يعمل يعني وانت

241
00:20:35,390 --> 00:20:41,130
الصادق بتقدر تقول إيش عدد المنافر أو الاحتمالات

242
00:20:41,130 --> 00:20:44,710
اللي أنا لازالت مفتوحة أمامي اللي أفوز منهايعني

243
00:20:44,710 --> 00:20:49,090
مثلا انا هنا بقدر افوز في هذا الاتجاه بقدر افوز

244
00:20:49,090 --> 00:20:54,910
هيك بقدر افوز هيك صح؟ احتماليات للفوز لو انا حطيت

245
00:20:54,910 --> 00:21:01,810
ال X هنا و هو ماانتبهش و غمض اينه ولا كده و حطلي

246
00:21:01,810 --> 00:21:06,930
مثلا هنا ولا هنا انا بقدر احط هذه هيك و في اللي

247
00:21:06,930 --> 00:21:12,490
بعدها احط هيك فهذا الوضعهو عبارة عن مبتدأ أو بداية

248
00:21:12,490 --> 00:21:16,510
لإحتمالي ان انا افوز لإحتمالي ان انا افوز إذا أبيت

249
00:21:16,510 --> 00:21:19,810
هذا الاتجاه و برضه إذا أبيت هذا الاتجاه و برضه

250
00:21:19,810 --> 00:21:24,770
فهذا الوضع فتحلي تلات احتمالات للفوز هذا الوضع

251
00:21:24,770 --> 00:21:30,930
فتحلي أكم احتمال هاي واحد هاي اتنين بس تمام و كده

252
00:21:30,930 --> 00:21:34,950
بحط هنا تلاتة و بحط هنا اتنين على اساس يعنيش هذه

253
00:21:34,950 --> 00:21:39,250
ال evaluation او ال fitness value تبع كل واحد من

254
00:21:39,250 --> 00:21:45,420
ال studentsطب هذا ثلاثة ثلاثة ثلاثة ثلاثة ثلاثة

255
00:21:45,420 --> 00:21:51,620
ثلاثة ثلاثة ثلاثة ثلاثة ثلاثة ثلاثة أربع أربع أربع

256
00:21:51,620 --> 00:21:53,280
أربع أربع أربع أربع أربع أربع أربع أربع أربع أربع

257
00:21:53,280 --> 00:21:55,020
أربع أربع أربع أربع أربع أربع أربع أربع أربع أربع

258
00:21:55,020 --> 00:21:55,680
أربع أربع أربع أربع أربع أربع أربع أربع أربع أربع

259
00:21:55,680 --> 00:21:57,360
أربع أربع أربع أربع أربع أربع أربع أربع أربع أربع

260
00:21:57,360 --> 00:22:06,440
أربع أربع أ

261
00:22:10,250 --> 00:22:15,250
لو انا هنا و الخصم تبعي لو انا افترض ان الخصم تبعي

262
00:22:15,250 --> 00:22:18,850
انا بعد ما لعبت X الخصم تبعي بحط ال O هنا صرت انا

263
00:22:18,850 --> 00:22:24,390
في هذا الوضع انا Max صرت في هذا الوضع لان اكم اكم

264
00:22:24,390 --> 00:22:29,250
خيار متحقني طبعا متحقني لسه واحد اتنين تلاتة اربع

265
00:22:29,250 --> 00:22:34,590
خمس ستة سبعة سبع احتمالات اني اش العب هدول بس

266
00:22:34,590 --> 00:22:39,650
تلاتة منهملكن هذا الخيار الآن انا بقدر افوز بهذا

267
00:22:39,650 --> 00:22:44,410
الاحتمال او هذا الاحتمال فقط اي حركة اخرى مافيها

268
00:22:44,410 --> 00:22:49,570
مجال لأفوز فالعكس ممكن تكون ضرر اللي يعطي مجال

269
00:22:49,570 --> 00:22:54,790
القصم تبع النفوذ فاحنا في كل الأحوال في كل ال

270
00:22:54,790 --> 00:22:58,450
states هي strategy او قالية واحدة او heuristic

271
00:22:58,450 --> 00:23:05,630
واحدة اللي بنتبعها في تقييم ال states اللي هم عدد

272
00:23:05,820 --> 00:23:11,020
ال possibilities أو احتمالات الفوز من الوضع تبع

273
00:23:11,020 --> 00:23:15,160
هذا ال state طيب بعدين لسه ما حكيناش في ال minimax

274
00:23:15,160 --> 00:23:23,260
procedure ال minimax procedure تقص على انه احنا ما

275
00:23:23,260 --> 00:23:26,220
زال صار في عندنا ما زال عندنا ال initial state و

276
00:23:26,220 --> 00:23:29,460
عارفين كل الخيارات اللي بتطلع منها و عارفين ايش

277
00:23:29,460 --> 00:23:32,260
الاحتمالات تبع كل هذا الخيار كل واحد من هذه

278
00:23:32,260 --> 00:23:37,510
الخيارات ايش ممكن التخصم يعملبقدر انا اتعمق في ال

279
00:23:37,510 --> 00:23:45,630
tree لاخرة لاخرة و احط تقييم لل leaf

280
00:23:45,630 --> 00:23:52,030
nodes لل end states احط تقييم لل leaf states يعني

281
00:23:52,030 --> 00:23:57,710
ايه دي اخش depth first و اقول هذه ال state ايش

282
00:23:57,710 --> 00:24:05,120
الانضال منها خيار خيارين تلاتة فمن احسن واحد فيهمو

283
00:24:05,120 --> 00:24:09,300
أسجل الخيارة كل واحد منهم إيش ال valley تبعه

284
00:24:09,300 --> 00:24:13,560
وبعدين أنا أشوف هذه ال state في دور من إذا في دور

285
00:24:13,560 --> 00:24:20,500
من أنا أعلم إن من هيبحث عن الخيار الأقل لأن الأقل

286
00:24:20,500 --> 00:24:27,600
هو أقل إلي هو مكسب إله الأقل هنا يعني هنا هذا أحسن

287
00:24:27,600 --> 00:24:33,760
إلي لكن هذا أحسن لمن مصبوط صح هذا يعني الرقم

288
00:24:33,760 --> 00:24:40,770
العاليهو كويس ل max و المقام المنخفض هو كويس ل min

289
00:24:40,770 --> 00:24:45,370
فإذا كان هى فضوع من انا اعلى منه اذا افترض هذه

290
00:24:45,370 --> 00:24:50,710
تلتة و هذه واحد انا اعلى منه منه هياخد واحد هياخد

291
00:24:50,710 --> 00:24:55,150
الخيار هذا هيمشي في هذا الاتجاه لأنه سيء لي صح او

292
00:24:55,150 --> 00:25:02,430
لا انا؟ يبكى اذا هذا خيار كمان كان فيه خيارين

293
00:25:02,430 --> 00:25:08,120
تانينوالتلاتة هدولة لهم parent state نفترض هذا

294
00:25:08,120 --> 00:25:15,020
واحد وهذا تلاتة وهذا سبعة طيب okay هدولة كلهم

295
00:25:15,020 --> 00:25:19,360
الخيارات المتاحة لمن ومن حتما هياخد هذا لأنه أسوأ

296
00:25:19,360 --> 00:25:26,320
لي طيب انا هكون دلوقت قبله اي خيار هاخد سبعة صح

297
00:25:26,320 --> 00:25:32,120
فالعملية بتسمح ان احنابنقدر نيجي نفكر في الأمر

298
00:25:32,120 --> 00:25:36,480
كالتالي نبسط بس القضية بتلاتة levels التلاتة

299
00:25:36,480 --> 00:25:41,100
levels هدولة فتوضح أن هدولة ليش ال leaf nodes leaf

300
00:25:41,100 --> 00:25:47,120
states Max بيلعب أول خطوة بعدين من بعدين بيكون دور

301
00:25:47,120 --> 00:25:51,060
Max الآن في دور Max هدى التلاتة والاثمان والاثمان

302
00:25:51,060 --> 00:25:56,420
والاثنين هدولة عبارة عن ليش ال heuristic values او

303
00:25:56,420 --> 00:26:01,330
ال evaluations تباركة ال statesاذا انا اعلم ان هذا

304
00:26:01,330 --> 00:26:10,790
ال node هو 12 وهذا 8 انا اعلم ان من حتما هيختار

305
00:26:10,790 --> 00:26:16,090
الأقل

306
00:26:16,090 --> 00:26:20,050
وهنا

307
00:26:20,050 --> 00:26:23,270
نفس الشيء هيختار الأقل و هنا نفس الشيء هيختار

308
00:26:23,270 --> 00:26:24,310
الأقل

309
00:26:27,180 --> 00:26:31,800
لو انا عملت حركة action one action two action

310
00:26:31,800 --> 00:26:35,680
تلاتة action one اعطاني هذه و action two اعطاني

311
00:26:35,680 --> 00:26:41,840
هذه و action three اعطاني هذه اعمل اي action فيهم

312
00:26:41,840 --> 00:26:45,160
اذا انا عندي تلاتة possible if انا واحد واحد في

313
00:26:45,160 --> 00:26:49,120
هنا لسه اللحظة فاضية و معايا تلاتة possible

314
00:26:49,120 --> 00:26:56,240
actions و انا اعلم كل action كده مدى ضرر علياالأقل

315
00:26:56,240 --> 00:27:00,560
ضرران فانا

316
00:27:00,560 --> 00:27:03,500
الأن بدي أاخد الأقل ضرران اللي هو الأعلى قيمة لي

317
00:27:03,500 --> 00:27:10,920
تلاتة تلاتة هنا القيمة الأعلى لي صح فانا حتما هاخد

318
00:27:10,920 --> 00:27:14,280
ال action number one مظبوط الكلام ولا لأ هتمثل ال

319
00:27:14,280 --> 00:27:17,940
minimum نعم هتمثل القيمة الأعلى في ال minimum صح

320
00:27:17,940 --> 00:27:23,030
طبعا كيف ال values هذه هي القيمة تبعت ال stateأنا

321
00:27:23,030 --> 00:27:27,330
ك max ببحث عن القيم العليا، من يبحث عن القيم

322
00:27:27,330 --> 00:27:32,610
المنخفضة، خلاص؟ فانا الآن عندي ال state ابتدائية،

323
00:27:32,610 --> 00:27:36,970
و أمامي possible one, two, three actions، وأنا أهم

324
00:27:36,970 --> 00:27:40,300
أن هذا ال actionهيدخلني على state ال value تبعها

325
00:27:40,300 --> 00:27:43,040
تلاتة وهذا هيدخلني على state ال value تبعها اتنين

326
00:27:43,040 --> 00:27:45,980
وهذا على state ال value تبعها اتنين يبقى انا لازم

327
00:27:45,980 --> 00:27:50,020
اختار ال action اللي هيدخلني على state صح فهذا

328
00:27:50,020 --> 00:27:54,380
ببساطة هي ال minimax procedure او ال minimax

329
00:27:54,380 --> 00:28:00,440
algorithm فببساطة شدي ان احنا اول step في هذا ال

330
00:28:00,440 --> 00:28:05,960
procedure إيش

331
00:28:05,960 --> 00:28:06,460
expand

332
00:28:11,480 --> 00:28:16,180
فقدر أقول هيك إن أنا بدي أفرد أو generate الفضاء

333
00:28:16,180 --> 00:28:22,000
الاحتمالات كله وإلا كيف بدي أعمل evaluation لل

334
00:28:22,000 --> 00:28:27,320
leaf nodes كيف بتوصل لها لازم أبجأ غصط إلى نهاية

335
00:28:27,320 --> 00:28:33,100
اللي هو ال search space بعدين افردت الفضاء

336
00:28:33,100 --> 00:28:37,040
الاحتمالات كله افرد بعدين تفترح تفترح تعمل

337
00:28:37,040 --> 00:28:37,980
evaluation في الأول

338
00:28:46,410 --> 00:28:52,490
leaf nodes اللي يعني leaf states عملنا evaluation

339
00:28:52,490 --> 00:28:56,250
عملنا أيش عملنا evaluation؟ حاطينا الأقامة دي صح؟

340
00:28:56,250 --> 00:29:00,890
حاطيناها بناء علاش مانحطها evaluation function او

341
00:29:00,890 --> 00:29:10,450
heuristic rule صح؟ ثلاثة هتقطع نعم؟ بدنا نروح حل

342
00:29:10,880 --> 00:29:19,520
نرحل ال values الى ال parent nodes ال parent تبعه

343
00:29:19,520 --> 00:29:23,120
في دور مين؟ في دور من؟ اذا في دور من يبقى بيرحل ال

344
00:29:23,120 --> 00:29:24,000
minimum value

345
00:29:44,340 --> 00:29:49,820
propagate يعني نرحلها بعدين

346
00:29:49,820 --> 00:29:56,400
خلاص مضلش الشيء خلاص الان الكمبيوتر بيلعب هون غامض

347
00:29:56,400 --> 00:30:03,580
ليش؟ لأن هذه التلاتة بتقوله خد ال node لأ لأ رقم

348
00:30:03,580 --> 00:30:11,100
تلاتة ال limit التلاتة يعني كل node لها value صح؟

349
00:30:11,100 --> 00:30:16,530
صح؟ و المعروف من ال actionاللي بيوصل إليها ال

350
00:30:16,530 --> 00:30:21,670
system الآن و هو مغمض بدي أخد ال action المرتبط

351
00:30:21,670 --> 00:30:26,610
بال value خلاص انت صار عنده من البداية صار عنده من

352
00:30:26,610 --> 00:30:32,650
البداية أن أحسن state و أنت واقف هنا أحسن state هي

353
00:30:32,650 --> 00:30:37,050
ال state اللي ال value تبعها تلاتة طيب ماشي الحل

354
00:30:37,050 --> 00:30:39,150
وين ال action؟ ال action اي واحد هو اللي بيودين

355
00:30:39,150 --> 00:30:45,890
عليه خلاص و بعد هيك بعد ما يلعب هذابعد ما يصير في

356
00:30:45,890 --> 00:30:52,790
stay تلاتة تلقائيا احنا فاهمين ان الخصم يلعب بنفس

357
00:30:52,790 --> 00:30:59,390
العقلية فهيروح ياخد هادي مش لأنها تلاتة افضل لأ

358
00:30:59,390 --> 00:31:03,470
لأنها تلاتة اقل هيدكدي هنا الان هادي ايش ال

359
00:31:03,470 --> 00:31:10,750
children تفرع منها فانا باخد ال child الليبس هو ..

360
00:31:10,750 --> 00:31:14,950
هو عمليا لو ولا واحد فيهم غلط و واحد منه ضال يختار

361
00:31:14,950 --> 00:31:21,330
ال minima و ضال يختار ال minimax النهاية الحتمية

362
00:31:21,330 --> 00:31:25,870
ان اللعب اتسكر و ما حدا فوز اي بالظبط ان انت بتركز

363
00:31:25,870 --> 00:31:31,070
على ان هناك يطلع ان الخصم تبعك يخرج عن تفكير ال

364
00:31:31,070 --> 00:31:35,190
minimax اذا نفس ال system لعب اتحاله اقل نتيجة

365
00:31:35,190 --> 00:31:41,960
ممكن ياخدها تعادأنا بنتبهت أنه ممكن لو أخد الأفضل

366
00:31:41,960 --> 00:31:45,040
لو أنا أخدت الأربعة اللي في النص هذه مستحيل يبقى

367
00:31:45,040 --> 00:31:49,700
خسارة فيه زي في ال .. في ال XO يعني مثلا لو أنا

368
00:31:49,700 --> 00:31:52,980
أخدت الأربعة اللي في النص أنا مستحيل أخسر فيها

369
00:31:52,980 --> 00:31:55,760
نيارية الأربعة في النص ماشي قصدك الأربعة في النص

370
00:31:55,760 --> 00:31:59,560
لو أنا أخدت الأربعة ال value أربعة كانت في ال XO

371
00:31:59,560 --> 00:32:03,540
مستحيل خسارة فيهايعني انت ممكن مش two goals ورا

372
00:32:03,540 --> 00:32:07,540
بعض لأ فاهم لأ انا فاهم يطلع عندي اربع ال value

373
00:32:07,540 --> 00:32:12,700
اربع يعني في ال X و لو نرجع احنا لو احنا لو احنا

374
00:32:12,700 --> 00:32:12,860
لو احنا لو احنا لو احنا لو احنا لو احنا لو احنا لو

375
00:32:12,860 --> 00:32:12,900
احنا لو احنا لو احنا لو احنا لو احنا لو احنا لو

376
00:32:12,900 --> 00:32:12,980
احنا لو احنا لو احنا لو احنا لو احنا لو احنا لو

377
00:32:12,980 --> 00:32:13,460
احنا لو احنا لو احنا لو احنا لو احنا لو احنا لو

378
00:32:13,460 --> 00:32:13,480
احنا لو احنا لو احنا لو احنا لو احنا لو احنا لو

379
00:32:13,480 --> 00:32:17,060
احنا لو احنا لو احنا لو احنا لو احنا لو احنا لو

380
00:32:17,060 --> 00:32:22,640
احنا لو احنا لو احنا لو احنا

381
00:32:22,640 --> 00:32:26,600
لو

382
00:32:26,600 --> 00:32:30,060
احنا

383
00:32:31,370 --> 00:32:37,710
سلابك هي تحط هنا و لا تحط هنا و جذبه على two win

384
00:32:37,710 --> 00:32:41,490
possibility إذا جيت ال X اللي في النص مع أي X على

385
00:32:41,490 --> 00:32:45,810
الزاوية تمام لما يحط X في أي مكان بصير عنده احتمال

386
00:32:45,810 --> 00:32:50,890
ينفوذ يعني احتمال ينفوذ مؤكد بيصير إذا حط X هنا في

387
00:32:50,890 --> 00:32:56,350
الزاوية في الزاوية صحيح تمام بصير في عنده إيش هذا

388
00:32:56,350 --> 00:33:01,300
أي واحد احتماله و حط X في أي مكانحط X في أي مكان

389
00:33:01,300 --> 00:33:04,960
تاني في أي مكان تاني

390
00:33:09,480 --> 00:33:13,340
عمليا لو حد بدأت .. لو حد بدأت بيحط هنا و بعدين

391
00:33:13,340 --> 00:33:16,760
بيحط في اي مكان تاني اه صحيح زي كده اه و سنعمله

392
00:33:16,760 --> 00:33:20,400
هذا و سنعمله هذا بس في حاجة هو عمليا .. هو الخصم

393
00:33:20,400 --> 00:33:23,600
تبعك مش حاسيبك طبعا هو الخصم تبعك و انت حاططها في

394
00:33:23,600 --> 00:33:26,600
النص و هيروح يسكر عليك الزوايا او بحاجة هيعملها

395
00:33:26,600 --> 00:33:31,200
يسكر الزوايا بالظبط ده هيك نفسي ثالث صحيح؟ اه

396
00:33:31,200 --> 00:33:33,820
بتاخدش اتنين roles و اربعة صحيح بس انا بقول يعني

397
00:33:33,820 --> 00:33:38,460
هو بالنسبة لسيس .. الموضوع .. الموضوع ال minimaxزي

398
00:33:38,460 --> 00:33:42,700
ما قلنا في الأول أن الطرفين

399
00:33:42,700 --> 00:33:47,520
لازم هيتعادلوا إلا إذا واحد ارتكب خطأ خارج عن نص

400
00:33:47,520 --> 00:33:52,060
ال minimax procedure طبعا احنا بنفترض أن هذا وارد

401
00:33:52,060 --> 00:33:55,820
لأن واحد منهم هيكون computer و التاني human human

402
00:33:55,820 --> 00:34:00,780
الخطأ هيجي من ال human او ضعيف ييجي من ال system

403
00:34:04,960 --> 00:34:08,440
زي ما كانت الـ idea to choose the move to position

404
00:34:08,440 --> 00:34:12,200
with the highest minimax value best available

405
00:34:12,200 --> 00:34:19,660
payoff against the best play طيب،

406
00:34:19,660 --> 00:34:24,980
أيش بدنا نطلع الأن؟ نطلع على أن ال properties

407
00:34:24,980 --> 00:34:27,800
تبعتها، حتى واحدة اللي كنا بنحكي فيه، إيه علاقة

408
00:34:27,800 --> 00:34:31,560
بال properties؟ المعنى أن مثلا ال completeness، هل

409
00:34:31,560 --> 00:34:34,740
هي complete؟ هل هي بتجد حل دائما؟

410
00:34:37,610 --> 00:34:43,510
هل تجد حل دائما؟ طبعا تجد بشرط ان ال search space

411
00:34:43,510 --> 00:34:48,690
ي define it مايبقاش ال هذا لنهيه و الأصل مامش هقدر

412
00:34:48,690 --> 00:34:55,210
اشتغل شرط مصمم لازم اصل ال leaf nodes طبعا انا

413
00:34:55,210 --> 00:34:59,730
ممكن اذا infinite اجسم الشغل by iterative

414
00:34:59,730 --> 00:35:06,340
deepeningiterative deepening بس هذا عشان اقدر

415
00:35:06,340 --> 00:35:12,820
اشتغل يعني اجي ال tree تتمدد

416
00:35:12,820 --> 00:35:17,220
فانا مش هقدر اقوس deep first او deep first

417
00:35:17,220 --> 00:35:21,460
فبالتالي اجي اقول بدي اشتغل على L بالسبب ستة واطبع

418
00:35:21,460 --> 00:35:25,420
على هدول ال notes علي ان هم ايش هم leaf notes مع

419
00:35:25,420 --> 00:35:29,240
انه انا اعلم انه لسه في بتفرع منهم children بس انا

420
00:35:29,240 --> 00:35:33,840
عشان اقدر اشتغل اعمل هدول ايشleaf nodes و اقيمهم

421
00:35:33,840 --> 00:35:36,980
اعتبرهم يعني leaf nodes و اقيمهم و اشتغل على هذا

422
00:35:36,980 --> 00:35:44,340
الأساس طبعا وصلت لمقطة اللي لابا لسه مستمرة المقطة

423
00:35:44,340 --> 00:35:49,460
اللي لابا فيها بشوف ايش ال tree اللي بتتفرع منها و

424
00:35:49,460 --> 00:35:55,580
باخد برضه و باخد depth limited ماشي بس هذا عبارة

425
00:35:55,580 --> 00:36:00,340
عن مخرج من عملية ال infinite depth

426
00:36:02,430 --> 00:36:05,710
طبعا صح مخرج ولكن لا يضمن لي ان انا اجد solution

427
00:36:05,710 --> 00:36:11,890
او اجد يعني ال best move لان اللي انا حسبته بناء

428
00:36:11,890 --> 00:36:17,250
على هذا المستوى قد يكون خاطئ وممكن يهزمني القصم

429
00:36:17,250 --> 00:36:22,950
لان انا اشتغلت على جزء من الصورة طيب ال optimality

430
00:36:23,240 --> 00:36:27,140
نعم بيكون optimal طبعا برضه كمان ياشهر في ظل اللي

431
00:36:27,140 --> 00:36:31,040
هو ان تبقى limited و برضه بيكون optimal على أساس

432
00:36:31,040 --> 00:36:38,240
ان القسم تبعك بيحاول يسعى الى لا تمام ال time

433
00:36:38,240 --> 00:36:45,340
complexity P to the M و ال space complexity P O of

434
00:36:45,340 --> 00:36:46,180
P M

435
00:36:49,100 --> 00:36:54,260
مضطرين نوقف هنا بس في ضايل شغلة بسيطة بنحاول نحكي

436
00:36:54,260 --> 00:36:58,800
فيها الآن وإذا كافل معانا الوقت إذا ما كفاش وقت

437
00:36:58,800 --> 00:37:04,440
بنكملها المرة الجاية وهي أنه في هذا النوع من ال

438
00:37:04,440 --> 00:37:12,180
search ال minimax procedure ممكن أنا محتاجش أعمل

439
00:37:12,180 --> 00:37:20,380
evaluation لكل ال tree evaluationبمعنى ايش انه انا

440
00:37:20,380 --> 00:37:29,000
الان في دور ال max وفردت ال children لسه مش عارف

441
00:37:29,000 --> 00:37:33,500
اكمل child بس طلعت لجيت في عندي child و ال child

442
00:37:33,500 --> 00:37:36,960
هذا بده اخش اشوف ايش بتفرع منه فخشيت و اتفرع و

443
00:37:36,960 --> 00:37:41,020
لجيت انه في تلتة children الان انا هنا في هذا ال

444
00:37:41,020 --> 00:37:46,120
level في دور ال max قبل هي كده في دور مني انا اعلم

445
00:37:46,120 --> 00:37:52,690
انه في دور منيأه من هياخد ال minimum من هدول ال

446
00:37:52,690 --> 00:37:58,850
children فحتما هياخد التلاتة صح طيب الآن خلصنا من

447
00:37:58,850 --> 00:38:03,410
هذا الطريق بما نشوف إذا في child تاني و هل ال

448
00:38:03,410 --> 00:38:10,050
child تاني بتفرع منه ال children ولا لأ الآن أنا

449
00:38:10,050 --> 00:38:17,770
لجيت أن ال child هذا بتفرع منه تلاتةأول راح احد

450
00:38:17,770 --> 00:38:21,350
منهم مفهزته وجدت الـ heuristic value او ال fitness

451
00:38:21,350 --> 00:38:26,770
function value تبقى 2 اتنين هذه ماشي خلينا نحطها

452
00:38:26,770 --> 00:38:31,190
هنا مؤقتا بس فاكر معايا انت الاتنين هذه و هي مؤقتة

453
00:38:31,190 --> 00:38:36,310
احنا لسه بدنا نشوف جدام ال children الأخرين نطلع

454
00:38:36,310 --> 00:38:40,870
عليهم عشان نعملهم evaluation طيب اذا كان ال value

455
00:38:40,870 --> 00:38:46,940
سبعتهم اكبر من 2 بلزمه او بلزم ان انابالظبط ان انا

456
00:38:46,940 --> 00:38:55,680
اطلع لهم الـ min هذا ال max

457
00:38:55,680 --> 00:39:00,020
لما شاف التلاتة هذه لما شاف النود هذه ال value

458
00:39:00,020 --> 00:39:05,560
تبعها تلاتة هو محتاج يستمر في البحث املا على امل

459
00:39:05,560 --> 00:39:11,300
ان يجد شيء افضل من التلاتة صح؟ صح؟ طيب الان هو خرش

460
00:39:11,300 --> 00:39:15,220
على هذا و لجل ال child تبعه اتنينخش على هذا الـ

461
00:39:15,220 --> 00:39:19,380
chart و لا على هذا الـ chart تبقى 2 طيب أكمل عشان

462
00:39:19,380 --> 00:39:24,900
أبحث عن إشي أقل من الإتنين ما هو أنا في دور من

463
00:39:24,900 --> 00:39:29,220
الإتنين هذي مش هتتبدل إلا إذا في إشي أقل منها طب و

464
00:39:29,220 --> 00:39:33,760
ليش أصلا أخش أدور على إشي أقل من الإتنين إذا كان

465
00:39:33,760 --> 00:39:37,720
ال maths جاعة ببحث عن إشي أكبر من التلاتة؟ شو

466
00:39:37,720 --> 00:39:42,400
معناه هذا؟ معناه هذا كان إن أنا بقدر أوقف البحث

467
00:39:42,950 --> 00:39:47,030
أوقف عملية استكشاف ال children و مجرد ما اني انا

468
00:39:47,030 --> 00:39:51,430
لجيت ال child هذا و عرفت ان ال value تبع اتنين ال

469
00:39:51,430 --> 00:39:54,930
linguistic value تبع اتنين و الاتنين هذه مبدئيا

470
00:39:54,930 --> 00:39:58,210
بدأت تترحل ال parent اللي هو في دور ال man و

471
00:39:58,210 --> 00:40:04,210
بنستمر في البحث وشوف اذا في children اخرى اخرى و

472
00:40:04,210 --> 00:40:08,650
هذا ال children اذا واحد منهم اقل من الاتنين بدنا

473
00:40:08,650 --> 00:40:15,170
نبدل الاتنينبهذا ال value طب و ليش اخش في العملية

474
00:40:15,170 --> 00:40:20,370
هذه اذا كان انا اعلم ان ال parent تبعي ال parent

475
00:40:20,370 --> 00:40:25,490
اللي هو في دور ال max بيدور على state ال value

476
00:40:25,490 --> 00:40:30,730
تبعها اكبر من تلاتة و انا بدأ اخش اعمل search ادور

477
00:40:30,730 --> 00:40:34,760
علىState الفئة تبقى على قدم اتنين مالوش لازم هذا

478
00:40:34,760 --> 00:40:38,720
الكلام يبقى بقف الوقف هادي او توقيف ال search اسمه

479
00:40:38,720 --> 00:40:42,660
Pruning Pruning يعني احنا كأننا بنجلم في شجرة شجرة

480
00:40:42,660 --> 00:40:48,240
بنجسكس في الأفروع اللي مش لازم تمام هنا نفس الشيء

481
00:40:48,240 --> 00:40:50,560
عن هذا الكلام بنفصل في المحاضرة الجاية ان شاء الله

482
00:40:50,560 --> 00:41:01,630
بس انت بدك تستبعد انه عملية ال searchممكن تختزل

483
00:41:01,630 --> 00:41:08,130
بشكل كبير من خلال ال proning طيب يعطيكم العافية