מידע כללי
תכנון עבור סוכן יחיד עם ידע מלא בסביבה דטרמיניסטית, בסביבה סטוכסטית, ותחת ידע חלקי. למידה ממשוב (RL) עבור סוכן יחיד: גישות טבלאיות אל מול שיטות קרוב, למידת מדיניות אל מול למידת ערך משוערך, גישות מבוססות מודל אל מול גישות נטולות מודל. תכנון במערכות מרובות סוכנים: תכנון במערכות תחרותיות, שיתופיות ומשולבות. תקשורת והקצאת משאבים במערכות מרובות סוכנים. למידה ממשוב במערכות מרובות סוכנים: למידה בנוכחות סוכנים אחרים, שיתוף פעולה ותאום במערכות מרובות סוכנים, שיתוף מידע יעיל בסביבות לא וודאיות, עיצוב אוטומאטי של סביבות מרובות סוכנים לטובת בסיום הקורס הסטודנטיות והסטודנטים יהיו מסוגלים: להכיר מגוון גישות AI למידול מערכות AI עם סוכן יחיד וסוכנים מרובים, להבין את ההבטחות התאורטיות והמגבלות של גישות שונות של למידה ממשוב (RL) עבור סוכן יחיד וסוכנים מרובים, ניסיון פרקטי בשימוש בכלי AI שונים בסביבות שונות, לנתח ביצועים של גישותAI שונות, בניית גישות חישוביות חדשות למערכות AI שיתופיות.
פקולטה: מדעי המחשב
|תואר ראשון
|תארים מתקדמים
מקצועות קדם
236501 - מבוא לבינה מלאכותית או 236609 - נושאים מתקדמים במדעי המחשב 9
מידע סמסטריאלי
שעות שבועיות
3 נקודות אקדמיות • 2 שעות הרצאה • 1 שעות תרגול • 1 שעות פרוייקט
ניווט לדף המקצוע
אחראים
דר. קרן שרה )אייז
קבוצות רישום
|
|
|
|
שעות שבועיות
3 נקודות אקדמיות • 2 שעות הרצאה • 1 שעות תרגול • 1 שעות פרוייקט
ניווט לדף המקצוע
אחראים
דר. קרן שרה )אייז
הערות
-
הקורס לא יילמד בסמסטר חורף תשפ"ד!!!
אין קבוצות רישום
שעות שבועיות
3 נקודות אקדמיות • 2 שעות הרצאה • 1 שעות תרגול • 1 שעות פרוייקט
ניווט לדף המקצוע
אחראים
דר. קרן שרה )אייז
הערות
-
דרישת הקדם היא מבוא לבינה מלאכותית 236501, עם ציון סופי 85 ומעלה.
קבוצות רישום
|
|
|
|