Popis předmětu - B4M36MAS

Přehled studia | Přehled oborů | Všechny skupiny předmětů | Všechny předměty | Seznam rolí | Vysvětlivky               Návod
B4M36MAS Výpočetní teorie her
Role:PO Rozsah výuky:2P+2C
Katedra:13136 Jazyk výuky:CS
Garanti:Pěchouček M. Zakončení:Z,ZK
Přednášející:Jakob M., Kroupa T., Kubíček O., Votroubek T. Kreditů:6
Cvičící:Jakob M., Kroupa T., Kubíček O., Votroubek T. Semestr:Z

Webová stránka:

https://cw.fel.cvut.cz/wiki/courses/B4M36MAS

Anotace:

Cílem tohoto kurzu je seznámit studenty se základními pojmy a aplikacemi teorie her, silného nástroje používaného k modelování strategických interakcí mezi jednotlivci, organizacemi nebo státy. V průběhu kurzu se budeme zabývat různými aspekty teorie her a zkoumat její široké aplikace v různých oblastech, včetně strojového učení a umělé inteligence.

Cíle studia:

Na konci kurzu získáte znalosti a dovednosti, které vám umožní analyzovat složité strategické situace, vyhodnotit spravedlnost alokačních mechanismů a ocenit zajímavé aplikace teorie her v oblasti umělé inteligence.

Obsah:

Hry v normálním tvaru. Hry v extenzivní formě. Ekvilibria (Nashova, Stackelbergova, korelovaná). Bayesovské hry a aukce. Koaliční hry a jejich řešení.

Osnovy přednášek:

1. Úvod. Hry v normální formě.
2. Nashova rovnováha pro hry v normální formě..
3. Výpočetně efektivně řešitelné třídy her. Učení ve hrách.
4. Hry v extenzivní formě.
5. Řešení her v extenzivní formě s nedokonalou informací.
6. Alternativy k Nashově ekvilibriu.
7. Bayesovské hry.
8. Aukce 1.
9. Aukce 2.
10. Koaliční hry. Jádro.
11. Shapleyho hodnota.
12. Volebn hry.
13. Hry v informatice a ML.
14. Shrnutí.

Osnovy cvičení:

1. Úvod. Hry v normální formě.
2. Nashova rovnováha pro hry v normální formě..
3. Výpočetně efektivně řešitelné třídy her. Učení ve hrách.
4. Hry v extenzivní formě.
5. Řešení her v extenzivní formě s nedokonalou informací.
6. Alternativy k Nashově ekvilibriu.
7. Bayesovské hry.
8. Aukce 1.
9. Aukce 2.
10. Koaliční hry. Jádro.
11. Shapleyho hodnota.
12. Volebn hry.
13. Hry v informatice a ML.
14. Shrnutí.

Literatura:

Shoham, Y. and Leyton-Brown, K.: Multiagent Systems. Cambridge University Press, 2008. Maschler, M., Zamir, S., and Solan, E. Game Theory. Cambridge University Press, 2020. Kochenderfer M.J., Wheeler T.A., Wray K.H. Algorithms for decision making. MIT press, 2022. https://cw.fel.cvut.cz/b231/_media/courses/cgt/cgt_exercises.pdf

Požadavky:

- programování v Pythonu - optimalizace, zejména základy lineárního programování - lineární algebra - pravděpodobnost a statistika - diskrétní matematika

Předmět je zahrnut do těchto studijních plánů:

Plán Obor Role Dop. semestr
MPOI7_2018 Umělá inteligence PO 1


Stránka vytvořena 25.4.2024 09:51:12, semestry: Z,L/2023-4, Z/2024-5, připomínky k informační náplni zasílejte správci studijních plánů Návrh a realizace: I. Halaška (K336), J. Novák (K336)