RL - учимся обыгрывать человека // Демо-занятие курса «Reinforcement Learning»

Хотите разобраться, как обучать агентов взаимодействовать в стохастической среде с множеством участников? Присоединяйтесь к нашему открытому уроку и погрузитесь в мир стохастических игр и алгоритмов Reinforcement Learning! 💡 Что вас ждет на вебинаре? 1️⃣ Изучим основные концепции стохастических игр, включая многопользовательские стратегии и равновесие. 2️⃣ Разберем популярные RL-алгоритмы, адаптированные для работы в стохастических средах (Q-learning, Policy Gradient, MARL). 3️⃣ Рассмотрим применение стохастических игр в реальных кейсах: финансы, кибербезопасность, автономные системы. 👨‍💻 Кому будет полезно? 👉Data Scientists, которые хотят освоить продвинутые методы обучения с подкреплением для сложных сред. 👉AI-разработчикам, работающим над автономными агентами и многоагентными системами. 👉Исследователям, изучающим теорию игр и принятие решений в условиях неопределенности. 🔍 Что вы узнаете по итогам вебинара? ✅ Как формализовать стохастические игры и описать их математическую модель. ✅ Какие RL-алгоритмы лучше подходят для работы в многопользовательских средах. ✅ Как обучать агентов, учитывая случайность и стратегии других участников. ❗️Присоединяйтесь и узнайте, как применять алгоритмы RL в стохастических играх для решения реальных задач! «Reinforcement Learning» -https://otus.pw/m277/
Преподаватель: Игорь Стурейко - Otus Certified Educator Пройдите опрос по итогам мероприятия - https://otus.pw/Icgs/
Следите за новостями проекта: Telegram: https://t.me/Otusjava
ВКонтакте: https://otus.pw/850t
LinkedIn: https://otus.pw/yQwQ/
Хабр: https://otus.pw/S0nM/