Darin (deep and reinforced intelligence net): различия между версиями
Перейти к навигации
Перейти к поиску
Нет описания правки |
Нет описания правки |
||
| (не показано 6 промежуточных версий 2 участников) | |||
| Строка 1: | Строка 1: | ||
{{Карточка_проекта | {{Карточка_проекта | ||
|name= | |name=Darin (deep and reinforced intelligence net) | ||
|mentor=Денис Симагин | |mentor=Денис Симагин | ||
|mentor_login={{URLENCODE:Simagin.denis|WIKI}} | |mentor_login={{URLENCODE:Simagin.denis|WIKI}} | ||
|semester=Осень 2018 | |semester=Осень 2018 | ||
|course=3 | |course=2-3 | ||
|number_of_students= до 10 | |number_of_students= до 10 | ||
|categorize=yes | |categorize=yes | ||
| Строка 10: | Строка 10: | ||
===Что это за проект?=== | ===Что это за проект?=== | ||
Сочетание reinforcement learning и deep learning является горячей темой на сегодняшний день. К примеру, изучите статью Playing atari with deep reinforcement learning. Также вы, наверняка, слышали о AlpaGo, программе, которая впервые победила человека, профессионально играющего в Go. Подробнее об этом здесь. Конечная цель перенести идеи статью AlphaGo Zero на игру рендзю. | Сочетание reinforcement learning и deep learning является горячей темой на сегодняшний день. К примеру, изучите статью [http://arxiv.org/pdf/1312.5602v1.pdf Playing atari with deep reinforcement learning]. Также вы, наверняка, слышали о AlpaGo, программе, которая впервые победила человека, профессионально играющего в Go. Подробнее об этом [https://storage.googleapis.com/deepmind-media/alphago/AlphaGoNaturePaper.pdf здесь]. Конечная цель перенести идеи статью [https://deepmind.com/blog/alphago-zero-learning-scratch/ AlphaGo Zero] на игру [https://en.wikipedia.org/wiki/Renju рендзю]. | ||
Для участия в проекте нужно пройти собеседование. | Для участия в проекте нужно пройти собеседование. | ||
===Чему студент научится?=== | ===Чему студент научится?=== | ||
Чтение научных статей на английском | * Чтение научных статей на английском | ||
* Работе с глубокими нейронными сетями | |||
Обучение с подкреплением | * Обучение с подкреплением | ||
Плохие шутки | * Плохие шутки | ||
===Какие начальные требования?=== | ===Какие начальные требования?=== | ||
Машина с UNIX-подобной ОС и мощной видеокартой (возможно облачная) | * Машина с UNIX-подобной ОС и мощной видеокартой (возможно облачная) | ||
Знание Python 3 | * Знание Python 3 | ||
* Git и работа с командной оболочкой | |||
* Английский | |||
===Какие будут использоваться технологии?=== | ===Какие будут использоваться технологии?=== | ||
Python3 | * Python3 | ||
AWS/ | * Scipy stack | ||
* PyTorch (возможно, Tensorflow) | |||
* AWS/GCloud | |||
===Темы вводных занятий?=== | ===Темы вводных занятий?=== | ||
Обучении с учителем | * Обучении с учителем | ||
Линейные модели, градиентный спуск | * Линейные модели, градиентный спуск | ||
Введение в нейронные сети | * Введение в нейронные сети | ||
Сверточные сети | * Сверточные сети | ||
Обучение с подкреплением | * Обучение с подкреплением | ||
* Разбор базовых статей | |||
===Направления развития?=== | ===Направления развития?=== | ||
DeepMind и Blizzard сделали песочницу для StarCraft II, поле для исследований просто безгранично. | DeepMind и Blizzard сделали [https://deepmind.com/blog/deepmind-and-blizzard-open-starcraft-ii-ai-research-environment/ песочницу] для StarCraft II, поле для исследований просто безгранично. | ||
===Критерии оценки?=== | ===Критерии оценки?=== | ||
В конце проекта проводится турнир между алгоритмами, на основе которого и выставляются оценки. | В конце проекта проводится турнир между алгоритмами, на основе которого и выставляются оценки. | ||
Текущая версия от 16:36, 4 ноября 2018
| Ментор | Денис Симагин |
| Учебный семестр | Осень 2018 |
| Учебный курс | 2-3-й курс |
| Максимальное количество студентов, выбравших проект: до 10 | |
Что это за проект?
Сочетание reinforcement learning и deep learning является горячей темой на сегодняшний день. К примеру, изучите статью Playing atari with deep reinforcement learning. Также вы, наверняка, слышали о AlpaGo, программе, которая впервые победила человека, профессионально играющего в Go. Подробнее об этом здесь. Конечная цель перенести идеи статью AlphaGo Zero на игру рендзю.
Для участия в проекте нужно пройти собеседование.
Чему студент научится?
- Чтение научных статей на английском
- Работе с глубокими нейронными сетями
- Обучение с подкреплением
- Плохие шутки
Какие начальные требования?
- Машина с UNIX-подобной ОС и мощной видеокартой (возможно облачная)
- Знание Python 3
- Git и работа с командной оболочкой
- Английский
Какие будут использоваться технологии?
- Python3
- Scipy stack
- PyTorch (возможно, Tensorflow)
- AWS/GCloud
Темы вводных занятий?
- Обучении с учителем
- Линейные модели, градиентный спуск
- Введение в нейронные сети
- Сверточные сети
- Обучение с подкреплением
- Разбор базовых статей
Направления развития?
DeepMind и Blizzard сделали песочницу для StarCraft II, поле для исследований просто безгранично.
Критерии оценки?
В конце проекта проводится турнир между алгоритмами, на основе которого и выставляются оценки.