Darin (deep and reinforced intelligence net) — различия между версиями
Материал из Wiki - Факультет компьютерных наук
| (не показано 5 промежуточных версии этого же участника) | |||
| 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= | + | |course=2-3 |
|number_of_students= до 10 | |number_of_students= до 10 | ||
|categorize=yes | |categorize=yes | ||
| Строка 15: | Строка 15: | ||
===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 | + | * 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 [https://deepmind.com/blog/deepmind-and-blizzard-open-starcraft-ii-ai-research-environment/ 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. | ||
Текущая версия на 19:36, 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.
