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.

Лектор
Шамин Роман Вячеславович

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)