Politechnika
Warszawska

Katalog
ECTS

Nazwa przedmiotu:

Uczenie ze wzmocnieniem

Koordynator przedmiotu:

Dr hab. inż. Maria Ganzha, prof. PW

Status przedmiotu:

Obowiązkowy

Poziom kształcenia:

Studia II stopnia

Program:

Informatyka i Systemy Informacyjne

Grupa przedmiotów:

Wspólne

Kod przedmiotu:

1120-INMSI-MSP-0115

Semestr nominalny:

2 / rok ak. 2023/2024

Liczba punktów ECTS:

4

Liczba godzin pracy studenta związanych z osiągnięciem efektów uczenia się:

1. Godziny kontaktowe – 52 h; w tym a) obecność na wykładach – 15 h b) obecność na zajęciach projektowych – 30 h c) konsultacje – 5 h d) obecność na egzaminie – 2 h 2. praca własna studenta – 60 h; w tym a) zapoznanie się z literaturą – 15 h b) przygotowanie do zajęć projektowych – 15 h c) przygotowanie raportu/prezentacji – 15 h d) przygotowanie do egzaminu – 15 h Razem 112 h, co odpowiada 4 pkt. ECTS

Liczba punktów ECTS na zajęciach wymagających bezpośredniego udziału nauczycieli akademickich:

1. obecność na wykładach – 15 h 2 obecność na zajęciach projektowych – 30 h 3. konsultacje – 5 h 4. obecność na egzaminie – 2 h Razem 52 h, co odpowiada 2 pkt. ECTS

Język prowadzenia zajęć:

polski

Liczba punktów ECTS, którą student uzyskuje w ramach zajęć o charakterze praktycznym:

1. obecność na zajęciach projektowych – 30 h 2. przygotowanie do zajęć projektowych – 15 h Razem 45 h, co odpowiada 2 pkt. ECTS

Formy zajęć i ich wymiar w semestrze:

• Wykład15h
• Ćwiczenia0h
• Laboratorium0h
• Projekt30h
• Lekcje komputerowe0h

Wymagania wstępne:

.

Limit liczby studentów:

Bez limitu

Cel przedmiotu:

Celem jest zapoznanie studentów z podstawowymi pojęciami, metodami i wybranymi algorytmami uczenia ze wzmocnieniem. W trakcie zajęć praktycznych (projekt) studenci zdobędą doświadczenia związane z implementacją i stosowaniem takich algorytmów.

Treści kształcenia:

Wykład: 1. Uczenie ze wzmocnieniem – podstawowe pojęcia: środowisko, nagrody/polityka, uczeń/agent. Przykładowe problemy. 2. Procesy decyzyjne Markowa (MDP); funkcja wartości. 3. Programowanie dynamiczne w rozwiązywaniu MDP. 4. Predykcja funkcji wartości (metoda Monte-Carlo, TD-learning). 5. Uczenie ze wzmocnieniem w dużej (nieograniczonej) przestrzeni stanów – algorytmy aproksymacyjne; algorytm TD(lambda), gradient TD-learning (algorytmy Suttona). 6. Uczenie się optymalnej (prawie optymalnej) strategii; problem „wielorękiego bandyty”. 7. Uczenie typu Q-learning. 8. Metody aktor-krytyk (SARSA, metody zachłanne, …). Projekt: Studenci wybierają temat projektu na drugich zajęciach. Wynikami projektu są: prezentacja końcowa, raport techniczny, udokumentowany kod.

Metody oceny:

Ocena końcowa z przedmiotu ustalana jest według standardowej skali, na podstawie łącznej liczby punktów uzyskanych z egzaminu (50%) oraz projektu (50%).

Egzamin:

tak

Literatura:

1. 1. R. Sutton, A.G. Barto, Reinforcement Learning: an introduction. 2. C. Szepesv'ari, Algorithms for Reinforcement Learning. 3. S. Russel, P. Norvig, Artificial Intelligence: A Modern Approach. 4. T. Mitchell, Machine Learning.

Witryna www przedmiotu:

brak

Uwagi:

Efekty uczenia się

Profil ogólnoakademicki - wiedza

Charakterystyka W01

Zna i rozumie zaawansowane metody uczenia ze wzmocnieniem, procesy decyzyjne Markowa, jak również podstawy programowania dynamicznego
Weryfikacja: ocena prac domowych i egzaminu
Powiązane charakterystyki kierunkowe: I2_W02, I2SI_W02, I2SI_W03
Powiązane charakterystyki obszarowe: P7U_W, I.P7S_WG.o

Charakterystyka W02

Wie jak wybrać i zastosować zaawansowane metody uczenia ze wzmocnieniem i dostosować je do rozwiązywanego problemu
Weryfikacja: ocena projektu
Powiązane charakterystyki kierunkowe: I2SI_W01, I2SI_W06
Powiązane charakterystyki obszarowe:

Charakterystyka W03

Posiada wiedzę o trendach rozwojowych i najistotniejszych nowych osiągnięciach w zakresie teorii i praktycznych zastosowań uczenia ze wzmocnieniem
Weryfikacja: ocena prac domowych i egzaminu
Powiązane charakterystyki kierunkowe: I2SI_W02
Powiązane charakterystyki obszarowe:

Profil ogólnoakademicki - umiejętności

Charakterystyka U01

Potrafi pozyskiwać informacje dotyczące uczenia ze wzmocnieniem z literatury, baz danych i innych źródeł; potrafi integrować uzyskane informacje, dokonywać ich interpretacji i krytycznej oceny, a także wyciągać wnioski oraz formułować i wyczerpująco uzasadniać opinie
Weryfikacja: ocena projektu
Powiązane charakterystyki kierunkowe: I2_U02
Powiązane charakterystyki obszarowe:

Charakterystyka U02

Potrafi pracować indywidualnie; potrafi ocenić czasochłonność zadania
Weryfikacja: ocena projektu
Powiązane charakterystyki kierunkowe: I2_U11
Powiązane charakterystyki obszarowe:

Charakterystyka U03

Potrafi opracować szczegółową dokumentację wyników realizacji eksperymentu związanego ze stosowaniem metod uczenia ze wzmocnieniem, zadania projektowego lub badawczego; potrafi przygotować opracowanie zawierające omówienie tych wyników
Weryfikacja: ocena projektu
Powiązane charakterystyki kierunkowe: I2_U06, I2_U07, I2_U08
Powiązane charakterystyki obszarowe:

Charakterystyka U04

Potrafi przygotować i przedstawić prezentację na temat realizacji zadania projektowego lub badawczego oraz poprowadzić dyskusję dotyczącą przedstawionej prezentacji
Weryfikacja: ocena projektu
Powiązane charakterystyki kierunkowe: I2_U08, I2_U09
Powiązane charakterystyki obszarowe:

Charakterystyka U05

Potrafi dobrać narzędzia odpowiednie do implementacji metod uczenia ze wzmocnieniem, uwzględniając przy tym możliwości współczesnych komputerów
Weryfikacja: ocena projektu
Powiązane charakterystyki kierunkowe: I2_U04, I2_U08, I2_U15**
Powiązane charakterystyki obszarowe:

Profil ogólnoakademicki - kompetencje społeczne

Charakterystyka K01

Krytycznie ocenia posiadaną wiedzę i odbierane treści
Weryfikacja: ocena prezentacji i projektu
Powiązane charakterystyki kierunkowe: I2_K01
Powiązane charakterystyki obszarowe:

Charakterystyka K02

Jest gotowy stosować metody uczenia ze wzmocnieniem w sposób nieszablonowy i skuteczny
Weryfikacja: .
Powiązane charakterystyki kierunkowe: I2_K04
Powiązane charakterystyki obszarowe: