AI-Cognitive: алгоритм планирования STRIPS (проект) — различия между версиями
Материал из Wiki - Факультет компьютерных наук
Panov.ai (обсуждение | вклад) (Новая страница, с помощью формы Новый_проект) |
Panov.ai (обсуждение | вклад) |
||
Строка 14: | Строка 14: | ||
=== Чему вы научитесь? === | === Чему вы научитесь? === | ||
− | * Познакомишься с тем, как программируют алгоритмы для искусственного | + | * Познакомишься с тем, как программируют алгоритмы для искусственного интеллекта. |
* Познакомишься с одним из самых известных алгоритмов планирования поведения. | * Познакомишься с одним из самых известных алгоритмов планирования поведения. | ||
* Узнаешь как писать код для ИИ на Python и как проводить с ним эксперименты. | * Узнаешь как писать код для ИИ на Python и как проводить с ним эксперименты. |
Версия 17:11, 16 октября 2016
Ментор | Панов Александр |
Учебный семестр | Осень 2016 |
Учебный курс | 2-й курс |
Проект можно развивать на летней практике | |
Максимальное количество студентов, выбравших проект: 5 | |
Что это за проект?
Один из важнейших направлений в современном искусственном интеллекте - это планирование поведения. Без планирования своих действий не работает ни один интеллектуальный робот или дрон. Это большая и развитая тема, но в рамках этого проекта можно быстро представить себе, что это такое - программировать работу искусственного интеллекта, на примере простого алгоритма STRIPS. Нужно будет реализовать его на языке Python и с использованием библиотеки PDDL. Провести несколько экспериментов с ним, визуализировать его работу.
Чему вы научитесь?
- Познакомишься с тем, как программируют алгоритмы для искусственного интеллекта.
- Познакомишься с одним из самых известных алгоритмов планирования поведения.
- Узнаешь как писать код для ИИ на Python и как проводить с ним эксперименты.
Какие начальные требования?
Особых требований нет, кроме умения понимать алгоритмы и реализовывать их на Python.
Какие будут использоваться технологии?
- Библиотека pyperplan (https://bitbucket.org/malte/pyperplan)
Темы вводных занятий
На вводном занятии расскажу про основны планирования поведения для систем искусственного интеллекта.
Направления развития
- Улучшать сам алгоритм, добавить элементы эвристического поиска.
- Развивать систему визуализации с использованием библиотек рисования графов.
- Реализация других алгоритмов планирования.
- Участие в написании нашей собственно когнитивной архитектуры (STRL), которая предназначена в том числе и для работы с коалициями робототехнических систем. Реализация некоторых подсистем, основанных на правилах, подсистем обучения, распознавания, планирования.
Критерии оценки
- На 4-5 - разобраться с алгоритмом STRIPS и библиотекой pyperplan. Уметь запускать разные примеры из pyperplan.
- На 6-7 - реализовать алгоритм STRIPS на основе pyperplan.
- На 8-10 - провести эксперименты с реализованным алгоритмом, визуализировать графики его работы.
Ориентировочное расписание занятий
ВТ 15:00-19:00 или ЧТ 15:00-19:00