В курсе будут изложены основные методы машинного обучения на примерах их использования в задачах теории игр. При этом основы теории игр и постановки игровых задач будут объяснены «с нуля». Применение машинного обучения в теории игр будет демонстрироваться с помощью программ на языке Python. Курс будет полезен всем, кому интересно, что такое теория игр, как она применяется на практике и как машинное обучение используется при решении задач теории игр.

Программа курса

1. Основные понятия теории игр.
2. Обзор методов машинного обучения для задач теории игр.
3. Антагонистические игры: генетические алгоритмы.
4. Антагонистические игры: обучение с подкреплением.
5. Некооперативные игры. Равновесие Нэша.
6. Нейронные сети: алгоритмы и решаемые задачи.
7. Нейронные сети: учим играть в игры.
8. Искусственный интеллект и многоагентные игры.
9. Динамические игры на основе машинного обучения.
10. Дизайн механизмов.

Программа

Лектор
Шамин Роман Вячеславович

Финансовая поддержка
Курс проводится при финансовой поддержке Минобрнауки России (грант на создание и развитие МЦМУ МИАН, соглашение № 075-15-2022-265).

Организации
Математический институт им. В.А. Стеклова Российской академии наук, г. Москва
Математический центр мирового уровня «Математический институт им. В.А. Стеклова Российской академии наук» (МЦМУ МИАН)