Apprentissage par renforcement et Minecraft - ML Con Printemps 2018

Aperçu

Explore reinforcement learning through Minecraft's AI platform, Project Malmo. Learn to solve problems using deep learning techniques in a unique experimental environment.

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

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Matières

Conference Talks