Выездной интенсив «Введение в Reinforcement Learning»

3 дня
30 000
РегистрацияБилеты
Программа курса

Если вы интересуетесь reinforcement learning (RL), значит, вы уже знакомы с классическим машинным обучением. Возможно, для вас было удивительно, что область, про которую так много говорят и активно внедряют — это всего лишь алгоритмы для аппроксимации целевой функции с помощью размеченных или неразмеченных данных. Где же тут искусственный интеллект, спросите вы? Обучение с учителем, где вам дана выборка с параметрами на входе и то, что вы бы хотели получить на выходе, действительно не выглядит какой-то магией.

Другое дело — обучение с подкреплением, или reinforcement learning.

За время выездного интенсива вы узнаете:

  • Узнаем, как программировать сверточные нейронные сети;
  • Рассмотрим самые популярные подходы: генетические алгоритмы, Crossentropy method, Imitation learning, Q-learning (SARSA), Policy gradients и Actor-Critic;
  • Напишем сеть для распознавания рукописных букв на фреймворке PyTorch;
  • Обучим агента играть в DOOM, Pac-Man или Dusk Drive — на ваш выбор.

Пройдя интенсив, вы научитесь:

  1. конструировать и обучать нейронные сети
  2. обучать агента с помощью алгоритмов RL
  3. попробуете свои силы в трех соревнованиях

Регистрация на сайте организатора
Расписание

Основные темы программы

Neural Networks:

  • Математическая модель нейрона
  • Функции потерь: бинарная кросс-энтропия, SoftMax
  • Fully connected networks
  • Градиентный спуск (Adam)
  • Convolutional networks
  • Нормализация данных и слоев, регуляризация, dropout

Reinforcement Learning:

    • Genetic algorithms
    • Crossentropy method
    • Imitation learning
    • Q-learning (SARSA) with convolutional neural networks
    • Policy gradients (REINFORCE) and actor-critic

На практике будут рассмотрены задачи:
Pac-Man, Dusk-Drive, Doom Defend The Center, Cartpole-v0

Смотрите также

Комментарии

Комментировать
Close
Нажмите на «Подписаться на новости», чтобы вступить в группу T&P
Спасибо, я уже с вами!