https://www.wikicshse.ru/index.php?action=history&feed=atom&title=Renju_%28%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B5%D0%BA%D1%82%29 2026-06-06T19:19:03Z История изменений этой страницы в вики MediaWiki 1.45.3 https://www.wikicshse.ru/index.php?title=Renju_(%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B5%D0%BA%D1%82)&diff=636&oldid=prev 2017-10-19T18:51:43Z

<p>Migrated current public revision from wiki.cs.hse.ru</p> <p><b>Новая страница</b></p><div>{{Карточка_проекта<br /> |name=Renju<br /> |mentor=Симагин Денис<br /> |mentor_login={{URLENCODE:Simagin.denis|WIKI}}<br /> |semester=Осень 2017<br /> |course=2<br /> |summer=<br /> |number_of_students=10<br /> |categorize=yes<br /> }}<br /> <br /> === Что это за проект? ===<br /> Cочетание [https://en.wikipedia.org/wiki/Reinforcement_learning reinforcement learning] и [https://en.wikipedia.org/wiki/Deep_learning deep learning] является &quot;горячей&quot; 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 [https://en.wikipedia.org/wiki/AlphaGo AlpaGo], программе, которая впервые победила человека, профессионально играющего в Go. Подробнее об этом [https://storage.googleapis.com/deepmind-media/alphago/AlphaGoNaturePaper.pdf здесь]. Данный проект заключается в изучении подходов, использующихся в AlphaGo, и их реализации при создание собственного алгоритма для игры в [https://en.wikipedia.org/wiki/Renju рендзю].<br /> <br /> &#039;&#039;&#039;Молния:&#039;&#039;&#039; вышла новая статья [https://www.nature.com/articles/nature24270.epdf?author_access_token=VJXbVjaSHxFoctQQ4p2k4tRgN0jAjWel9jnR3ZoTv0PVW4gB86EEpGqTRDtpIz-2rmo8-KG06gqVobU5NSCFeHILHcVFUeMsbvwS-lxjqQGg98faovwjxeTUgZAUMnRQ статья].<br /> <br /> Для того, чтобы попасть на проект, нужно пройти собеседование.<br /> <br /> === Чему вы научитесь? ===<br /> # Чтение научных статей на английском.<br /> # Погружение в машинное обучение.<br /> # Сверточные нейронные сети<br /> # Обучение с подкреплением<br /> # Ревью кода.<br /> <br /> === Какие начальные требования? ===<br /> # Машина с UNIX-подобной ОС и мощной видеокартой (возможно облачная)<br /> # Знание Python 3, Git и работа с командной оболочкой.<br /> # Базовые знания в машинном обучении<br /> # Хорошая математическая подготовка<br /> # Английский<br /> <br /> === Какие будут использоваться технологии? ===<br /> # В качестве основного языка будет Python 3<br /> # Для обучения сейчас принято использовать [https://www.tensorflow.org tensorflow], однако набирает популярность библиотека [https://docs.microsoft.com/en-us/cognitive-toolkit/ cntk] (она шустрая).<br /> # Так же вы можете проводить вычисления на ресурсах [https://aws.amazon.com/ru/ aws] или воспользоваться [https://cloud.google.com google cloud].<br /> <br /> === Темы вводных занятий ===<br /> # Кратко об обучении с учителем<br /> # Линейные модели, градиентный спуск<br /> # Введение в нейронные сети<br /> # Сверточные сети<br /> # Обучение с подкреплением<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 /> # Необходимым, но не достаточным критерием получения &quot;зачет&quot; и выше является доклад на семинаре.<br /> # Для оценки 7 и ниже необходимо в срок выполнять все задания.<br /> # Дополнительные 3 балла распределяются на основании качества вашей модели по сравнению с коллегами.<br /> <br /> === Ориентировочное расписание занятий ===<br /> Проект предполагает еженедельные встречи для проведения семинаров и отслеживания прогресса. Время будет обсуждаться отдельно с группой. Возможен вариант с утром (8-10) в стенах ШАДа или вечером (7-9) в ВШЭ.</div>

imported>Simagin.denis