Адрес e-mail:
Прошедшие события
Дни комбинаторики и геометрии II. Онлайн-конференция
Онлайн-лекция о профессиях будущего в сфере ИТ
Центр когнитивного моделирования МФТИ: все о поступлении
Онлайн-презентация кафедр ABBYY в МФТИ
Вебинар для студентов в рамках акции #Решаем2020
Алексей Савватеев: «Ферма, Эйлер, Гаусс: арифметическое наследие»
Мастер-класс «Project management в разработке и выводе лекарственных препаратов на рынок»
В МФТИ стартует курс по объектно-ориентированному программированию
Phystech.Talks с Михаилом Кучментом
Курс «Дискретные интегрируемые системы и уравнения Пенлеве»
Церемония открытия образовательного проекта «Инженер 4.0»
Студентов и сотрудников МФТИ приглашают принять участие во Всероссийском конкурсе молодежных проектов Росмолодежи
На Физтехе пройдет лекция Дмитрия Казакова о загадках физики микромира
Семинар «Топологическая рекурсия: сегодня и завтра»
Деловой клуб МФТИ проводит встречу «Интернет вещей — безопасность и интероперабельность»
Открытые лекции по обработке естественного языка
Онлайн-курс для погружения в спортивное программирование
МФТИ на выставке «Международное образование»
VK Lab Talks: искусственный интеллект и машинное обучение при поддержке ВКонтакте
Вебинар «Открытые публичные конкурсы на получение грантов РНФ»

Лаборатория нейронных систем и глубокого обучения МФТИ запускает курс «Продвинутые темы в обучении с подкреплением»

опубликовано: 10.02.2020
Лаборатория нейронных систем и глубокого обучения МФТИ запускает курс «Продвинутые темы в обучении с подкреплением»

13 февраля в 19:00 в Школе анализа данных компании «Яндекс» пройдет первая лекция курса «Продвинутые темы в обучении с подкреплением» от лаборатории нейронных систем и глубокого обучения (МФТИ) и RL Reading Group (ШАД). 

Участники курсов узнают об основных направлениях исследований в области глубокого обучения с подкреплением. Всего планируется 13 лекций. С описанием тем курса можно ознакомиться по ссылке

Ведущие курса:

  • Артём Сорокин, лаборатория нейронных систем и глубокого обучения МФТИ;

  • Сергей Колесников, R&D Тинькоф и Catalyst;

  • Павел Термичев, Сколковский институт науки и технологий;

  • Сергей Свиридов, компания ЦИФРА.

Для сдачи курса необходимо выполнить курсовой проект — реализовать один из алгоритмов, разобранных на лекции. 

Для обучения на курсе требуется общее понимание основных алгоритмов Deep Reinforcement Learning (DQN, DDPG, PPO, A3C) и умение использовать современные фреймворки глубокого обучения tensorflow/pytorch.

Занятия пройдут по адресу: ул. Тимура Фрунзе, 11к2. Ссылка на регистрацию.

Если вы заметили в тексте ошибку, выделите её и нажмите Ctrl+Enter.

© 2001-2020 Московский физико-технический институт (национальный исследовательский университет)

Противодействие коррупции | Сведения о доходах

Политика обработки персональных данных МФТИ

Техподдержка сайта | API

Использование новостных материалов сайта возможно только при наличии активной ссылки на https://mipt.ru

МФТИ в социальных сетях