Мы используем файлы cookies для улучшения работы сайта НИУ ВШЭ и большего удобства его использования. Более подробную информацию об использовании файлов cookies можно найти здесь, наши правила обработки персональных данных – здесь. Продолжая пользоваться сайтом, вы подтверждаете, что были проинформированы об использовании файлов cookies сайтом НИУ ВШЭ и согласны с нашими правилами обработки персональных данных. Вы можете отключить файлы cookies в настройках Вашего браузера.
194100, Санкт-Петербург,
ул. Кантемировская д. 3, корп. 1, лит. А, каб.331
Тел. (812) 644-59-11 доб. 61578
30 бюджетных мест
30 платных мест
5 платных мест для иностранцев
30 бюджетных мест
30 платных мест
6 платных мест для иностранцев
20 бюджетных мест
10 платных мест
15 бюджетных мест
15 платных мест
1 платное место для иностранцев
20 платных мест
1 платное место для иностранцев
5 бюджетных мест
15 платных мест
15 бюджетных мест
15 платных мест
1 платное место для иностранцев
15 бюджетных мест
15 платных мест
1 платное место для иностранцев
15 бюджетных мест
5 платных мест
Под науч. редакцией: A. Zhukov.
Iss. 3.3. St. Petersburg: Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования "Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого", 2022.
Zhukov A., Moiseev E., Nadtochiy A. et al.
IEEE Journal of Quantum Electronics. 2023. Vol. 59. No. 1.
Шагай М. А., Флегонтов А. В.
В кн.: Некоторые актуальные проблемы современной математики и математического образования. Материалы научной конференции "Герценовские чтения - 2022".. РГПУ им. А. И. Герцена, 2022.
Korotyaev E., Леонова Е. О.
Statistical mechanics. arXie. arXive, 2022
Конкурс «Код-ИИ» проходит в рамках федерального проекта «Искусственный интеллект» национальной программы «Цифровая экономика». Цель конкурса — создание новых и развитие существующих открытых библиотек в сфере искусственного интеллекта. Заявки на «Код-ИИ» принимались по пяти направлениям: компьютерное зрение, обработка естественного языка, распознавание и синтез речи, интеллектуальные системы поддержки принятия решений и перспективные методы искусственного интеллекта.
Одним из победителей конкурса по последнему направлению стал проект сотрудников НИУ ВШЭ — Санкт-Петербург «Открытая библиотека с набором сред для обучения автономных агентов обучения с подкреплением». Над проектом будет работать команда из четырех исследователей:
Владимир Егоров, студент 2-го курса магистерской программы «Программирование и анализ данных»;
Олег Свидченко, аспирант 1-го года обучения, выпускник бакалаврской и магистерской программ факультета;
Дмитрий Иванов, младший научный сотрудник Международной лаборатории теории игр и принятия решений;
Алексей Шпильман, академический руководитель магистерской программы «Машинное обучение и анализ данных», заведующий Центром анализа данных и машинного обучения.
В рамках проекта исследователи создадут и опубликуют в публичном репозитории открытую библиотеку для обучения с подкреплением.
Владимир Егоров, студент магистратуры «Программирование и анализ данных», идеолог проекта
Многие исследователи считают, что обучение с подкреплением наиболее близко подходит к описанию общего ИИ, так как позволяет управлять агентом в любой среде, будь то реальный мир или компьютерная игра. Это подтверждают и недавние результаты: победа алгоритма OpenAI Five над чемпионами мира в Dota 2 или достижение уровня грандмастера в StarCraft 2 алгоритмом DeepMind AlphaStar. Однако все эти прорывы доступны только крупным компаниям с огромными вычислительными ресурсами.
Наш проект призван помочь исследователям в области обучения с подкреплением изучать новые алгоритмы на ресурсо-доступных средах, которые тем не менее требуют сложных взаимодействий между агентами. Многие нетривиальные поведения агентов уже были описаны в экономической литературе, например, дилемма заключенного. Однако их реализации в сфере обучения с подкреплением не дают полноценного представления о преимуществах алгоритма, так как зачастую являются простой адаптацией матричных игр. В нашем проекте мы хотим сохранить достаточную сложность для каждой среды, позволяющую судить о преимуществах алгоритма с практической точки зрения. Другая важная особенность нашего проекта — это наличие как соревновательных, так и кооперативных элементов в предложенных средах.
Всего на конкурс было подано 50 заявок, поддержку получили 15 проектов. Грант в размере 8 миллионов рублей рассчитан на один год.
Международная лаборатория теории игр и принятия решений: Младший научный сотрудник
Центр анализа данных и машинного обучения: Приглашенный преподаватель
Заведующий Центром анализа данных и машинного обучения