Алгоритмы с подкреплением в стохастических играх // Демо-занятие курса Reinforcement Learning

На вебинаре: - вспомним о теории игр и равновесии Нэша. - поговорим о том какие алгоритмы обучения с подкреплением применимы к стохастическим играм - реализуем один из них в коде и обучим наших агентов взаимодействовать друг с другом. Вебинар будет полезен: мл инженерам, которые занимаются разработкой игр, игровых сред и сценариев. Так же вебинар будет полезен всем кто интересуется сложными темами многоагентного обучения и сценариев взаимодействия агентов. После вебинара вы сможете: - сформулировать условие равновесия Нэша; - понять какие алгоритмы обучения с подкреплением применимы в той или иной ситуации; - получите ноутбук с кодом практического примера реализации алгоритма и поймете как запустить его в игровой среде. «Reinforcement Learning» - Преподаватель: Игорь Стурейко - (к.ф.-м.н.) Teamlead, главный инженер Пройдите опрос по итогам мероприятия - Следите за новостями проекта: - Telegram: - ВКонтакте: - LinkedIn: - Хабр: