Apprentissage par renforcement et Minecraft - ML Con Printemps 2018

Aperçu

Explorez l'apprentissage par renforcement grâce à la plateforme d'IA de Minecraft, Project Malmo. Apprenez à résoudre des problèmes en utilisant des techniques d'apprentissage profond dans un environnement expérimental unique.

Programme

• Introduction à l'Apprentissage par Renforcement
Aperçu de l'Apprentissage par Renforcement (RL)
Concepts Clés : États, Actions, Récompenses
Exploration vs Exploitation
• Projet Malmo et Minecraft comme Plateforme pour l'IA
Introduction au Projet Malmo
Mise en Place de l'Environnement
Compréhension de l'Environnement du Jeu Minecraft
• Fondamentaux de l'Apprentissage Profond
Bases des Réseaux Neuronaux
Réseaux de Q Profonds (DQN)
Méthodes de Gradient de Politique
• Implémentation de l'Apprentissage par Renforcement dans le Projet Malmo
Construction et Entraînement d'Agents
Expérimentation avec Différentes Stratégies
Étude de Cas : Résoudre une Tâche dans Minecraft
• Techniques Avancées et Applications
Stratégies d'Exploration en RL
Apprentissage par Transfert en RL
Apprentissage par Renforcement Multi-Agents
• Évaluation et Amélioration des Modèles de RL
Critères de Performance pour RL
Réglage des Hyperparamètres
Résolution des Problèmes Courants
• Projet et Application Pratique
Définir un Problème à Résoudre dans Minecraft
Concevoir et Mettre en Œuvre une Solution
Présentation des Résultats et Conclusions
• Directions Futures en IA et Apprentissage par Renforcement
Progrès Récents
Considérations Éthiques en RL
Applications Futures dans le Jeu et au-delà

Sujets

Conférences