2 мая в 14:15 в ауд. 102/2 пройдет открытая лекция "Введение в обучение с подкреплением (An Introduction to Reinforcement Learning)".
Лекцию проводит выпускник Муромского института ВлГУ, к.т.н., ведущий инженер лаборатории IRF Российского научно-исследовательского центра Хуавей (Москва), старший преподаватель кафедры мультимедийных технологий и телекоммуникаций Московского Физико-технического Института (МФТИ) Антонов Лев Васильевич.
Обучение с подкреплением (Reinforcement Learning, RL) - способ машинного обучения (Machine Learning, ML), при котором выполняется автоматическое обучение процессу принятия решений во времени. Эта задача получила широкое распространение во многих научных и инженерных областях (робототехнические системы, биржевые торговые алгоритмы, игровые движки, беспилотный транспорт, дообучение больших нейросетевых структур (пр. GPT) и т.д.). В рамках лекции будут рассмотрены основные понятия и даны определения базовых элементов обучения с подкреплением. Суть этих элементов будет показана на примерах Марковских процессов. Также будут рассмотрены математический аппарат и базовые алгоритмы обучения с подкреплением, лежащие в основе современных, более сложных методов, применяемых практически во всех электронных устройствах, которыми мы пользуемся каждый день.
