Это супер круто!) А без физического присутствия проекты или возможные домашки, можно сдавать/делать?

+
Интересует участие удалённо
я бы по максимому поучаствовал

Будут ли лекции записываться и где-нибудь выкладываться?

+1

Если проекты будут качественно выполнены то вполне возможно. Но это зависит от результатов. Кстати можно объединятся в группы.

Правильно я понимаю, что царский путь в RL начинается с https://web.stanford.edu/class/cs234/ ?

Ссылка на расписание https://docs.google.com/spreadsheets/d/1ZeL1_mfR1ccwKKO_ihKs6R26pqy5bsJgU_t3jJjSN5c

Ссылка на регистрацию, если у Вас нет пропуска в ШАД  https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSd18PGkZuOqkWThJhmNxnmiSVFicnH4YwLVTCOkEkVQV6ZIDg/viewform

Вся информация о семинаре, включая рекомендации по подготовке – https://docs.google.com/document/d/1TPcOguGQHpIEsh07pK_PaKozjg-dbm8zMVZL4iM518Y

И ещё у меня файл с расписанием открывает только старое что-то на прошлые годы, нет 2020г. тут https://docs.google.com/spreadsheets/d/1ZeL1_mfR1ccwKKO_ihKs6R26pqy5bsJgU_t3jJjSN5c

Is this group only for Russian?

Всем привет!
Обещанного ждут три года)
Мы таки запускаем курс лекций по Advanced RL

В рамках курса пройдет несколько докладов на разнообразные темы продвинутого RL, в их числе:
- Hierarchical RL
- Meta learning, Transfer and Multi-task RL
- Distributed RL
- Distributional RL
- Exploration in RL
- Memory in RL, POMDP
- Model-based RL
- Multi-Agent RL
- RL for combinatorial optimization
- Immitation and Inverse RL
- Genetic and Evolutionary RL
- Variational Inference in RL

Первая лекция состоится уже в следующий четверг (13го февраля).
На лекции выступит Сергей Иванов и расскажет про Exploration в RL.
Как обычно, встречаемся в ШАДе.
13е февраля, 19:00
Аудитория: Оксфорд

Если вы хотите прийти, обязательно зарегистрируйтесь в форме по ссылке!
https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSd18PGkZuOqkWThJhmNxnmiSVFicnH4YwLVTCOkEkVQV6ZIDg/viewform

Сергей расскажет о том, что такое self-supervised режим в обучении с подкреплением и как с его помощью можно мотивировать агента исследовать окружающую среду. Обсудим преимущества введения такой "внутренней мотивации" (intrinsic motivation) RL-агентам и каких нежелательных эффектов мы при этом наоборот стремимся избежать на примере таких центральных подходов, как любопытство (Curiosity) и дистилляция случайной сетки (Random Network Distillation).


ПС !!!
Данный курс лекций будет проходить почти как нормальный университетский курс. Вы можете послушать лекции и сделать проект (про проекты расскажем позже).

Студенты ШАДа смогут зачесть успешно сданный курс как полусеместровый в ШАДе.
За подробностями пишите мне.

Студенты МФТИ могут зачесть данный курс лекций + проект как курс МФТИ.
За подробностями пишите @supergriver

Всем остальным за прохождение курса мы дадим красивые дипломы и может быть красивый мерч :)

Если вы хотите поучаствовать в выполнении проектов, пожалуйста, пройдите регистрацию в еще одной форме:
https://forms.gle/jpxWUSxfdCmqoGdY8

Также мы создали чат, в котором будет обсуждение только (!) деталей курса, проектов, лекций. Все, чем не стоило бы захламлять основной чат.
https://t.me/adv_topics_in_rl_ru_2020

ПСС
По всем вопросам пишите мне (@cydoroga), Артему Сорокину (@supergriver), Сергею Свиридову (@sergeysviridov) и Сергею Колесникову (@scitator).