Рендзю (проект) — различия между версиями

Материал из Wiki - Факультет компьютерных наук
Перейти к: навигация, поиск
(Направления развития)
(Какие будут использоваться технологии?)
Строка 30: Строка 30:
  
 
=== Какие будут использоваться технологии? ===
 
=== Какие будут использоваться технологии? ===
# В качестве основного языка будет Python 3
+
# В качестве основного языка будет Python 3.
# Нейронные сети мы будем обучать
+
# Нейронные сети мы будем обучать с помощью [библиотеки].
 
# Так же вы можете проводить вычисления на ресурсах [https://aws.amazon.com/ru/ aws] или воспользоваться [https://cloud.google.com google cloud].
 
# Так же вы можете проводить вычисления на ресурсах [https://aws.amazon.com/ru/ aws] или воспользоваться [https://cloud.google.com google cloud].
  

Версия 20:25, 15 сентября 2016

Ментор Симагин Денис
Учебный семестр Осень 2016
Учебный курс 2-й курс
Максимальное количество студентов, выбравших проект: 3-4



Что это за проект?

Тема сочетания reinforcement learning и deep learning является "горячей" на сегодняшний день. К примеру, изучите статью Playing atari with deep reinforcement learning. Также вы, наверняка, слышали об AlpaGo, программе, которая впервые смогла победить человека, профессионально играющего в Go. Подробнее об этомздесь. Данный проект заключается в изучении подходов, которые применяются в AlphaGo, и их применении при создание собственного алгоритма для игры рендзю.

Чему вы научитесь?

  1. Основы машинного обучения
  2. Альфа-бета отсечения
  3. Метод Монте-Карло для поиска в дереве
  4. Глубинные нейронные сети

В дополнение к этому:

  1. Пройдете процесс ревью своего кода
  2. Научитесь читать английские статьи

Какие начальные требования?

  1. Наличие машины с UNIX-подобной ОС, владение командной оболочкой
  2. Python 3
  3. Git
  4. Желательны базовые знания о машинном обучении

Какие будут использоваться технологии?

  1. В качестве основного языка будет Python 3.
  2. Нейронные сети мы будем обучать с помощью [библиотеки].
  3. Так же вы можете проводить вычисления на ресурсах aws или воспользоваться google cloud.

Темы вводных занятий

Будем планомерно погружаться в тему, весь 2-й модуль. Также желательно, чтобы каждый сделал доклад по статье из списка.

Направления развития

  1. Совершенствование процесса обучения модели
  2. Масштабирование модели на большие вычислительные мощности

Критерии оценки

Оценка складывается из пунктов:

  • 3 балла - регулярное посещение занятий, есть некоторая реализация идей, рассказанных на семинаре
  • 1 балл - вы пишите качественный код
  • 1 балл - разбор статьи на семинаре
  • 2 балла - ваш алгоритм играет конкурентно с человеком

Остается еще 3 балла, эта часть оценки будет определена тем, на сколько силен ваш алгоритм по сравнению с решениями коллег.

Ориентировочное расписание занятий

Семинары будут проходить в стенах Яндекса каждую неделю в фиксированный день (вторник, среда или четверг). Если будет желание, то можно несколько раз в выходные провести своеобразные хакатоны: собираемся вместе на целый день, работаем, общаемся и трескаем пиццу.