https://wikicshse.ru/index.php?action=history&feed=atom&title=Darin_%28deep_and_reinforced_intelligence_net%29 2026-06-06T16:53:37Z История изменений этой страницы в вики MediaWiki 1.45.3 https://wikicshse.ru/index.php?title=Darin_(deep_and_reinforced_intelligence_net)&diff=160&oldid=prev 2018-11-04T16:36:07Z

<p>Migrated current public revision from wiki.cs.hse.ru</p> <p><b>Новая страница</b></p><div>{{Карточка_проекта<br /> |name=Darin (deep and reinforced intelligence net)<br /> |mentor=Денис Симагин<br /> |mentor_login={{URLENCODE:Simagin.denis|WIKI}}<br /> |semester=Осень 2018<br /> |course=2-3<br /> |number_of_students= до 10<br /> |categorize=yes<br /> }}<br /> <br /> ===Что это за проект?===<br /> 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].<br /> <br /> Для участия в проекте нужно пройти собеседование.<br /> <br /> ===Чему студент научится?===<br /> * Чтение научных статей на английском<br /> * Работе с глубокими нейронными сетями<br /> * Обучение с подкреплением<br /> * Плохие шутки<br /> <br /> ===Какие начальные требования?===<br /> * Машина с UNIX-подобной ОС и мощной видеокартой (возможно облачная)<br /> * Знание Python 3<br /> * Git и работа с командной оболочкой<br /> * Английский<br /> <br /> ===Какие будут использоваться технологии?===<br /> * Python3<br /> * Scipy stack<br /> * PyTorch (возможно, Tensorflow)<br /> * AWS/GCloud<br /> <br /> ===Темы вводных занятий?===<br /> * Обучении с учителем<br /> * Линейные модели, градиентный спуск<br /> * Введение в нейронные сети<br /> * Сверточные сети<br /> * Обучение с подкреплением<br /> * Разбор базовых статей<br /> <br /> ===Направления развития?===<br /> 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.<br /> <br /> ===Критерии оценки?===<br /> В конце проекта проводится турнир между алгоритмами, на основе которого и выставляются оценки.</div>

imported>Simagin.denis