Рассмотрены современные и классические алгоритмы одновременного машинного обучения множества агентов, основанные на теории игр, табличных, нейросетевых, эволюционных и роевых технологиях. Представлено последовательное развитие теоретической модели алгоритмов, базирующееся на марковских процессах принятия решений. Реализация алгоритмов выполнена на языке программирования Python с использованием библиотеки глубокого обучения PyTorch. Средой машинного обучения является компьютерная игра StarCraft II с интерфейсом кооперативного мультиагентного обучения SMAC. Для магистрантов и аспирантов направления подготовки «Информатика и вычислительная техника».

учебная и научная литература

учебники и пособия для вузов

технические науки

информатика и вычислительная техника

нейросети / нейронные сети

машинное обучение

знания и навыки

искусственные нейронные сети

Мультиагентное обучение с подкреплением

Практикум по цифровой обработке изображений в компьютерных сетях