Uniwersytet Warszawski - Centralny System Uwierzytelniania
Strona główna

M’AI: Agent Models

Informacje ogólne

Kod przedmiotu: 1000-1M23MAM
Kod Erasmus / ISCED: 11.1 Kod klasyfikacyjny przedmiotu składa się z trzech do pięciu cyfr, przy czym trzy pierwsze oznaczają klasyfikację dziedziny wg. Listy kodów dziedzin obowiązującej w programie Socrates/Erasmus, czwarta (dotąd na ogół 0) – ewentualne uszczegółowienie informacji o dyscyplinie, piąta – stopień zaawansowania przedmiotu ustalony na podstawie roku studiów, dla którego przedmiot jest przeznaczony. / (0541) Matematyka Kod ISCED - Międzynarodowa Standardowa Klasyfikacja Kształcenia (International Standard Classification of Education) została opracowana przez UNESCO.
Nazwa przedmiotu: M’AI: Agent Models
Jednostka: Wydział Matematyki, Informatyki i Mechaniki
Grupy: Przedmioty monograficzne dla matematyki 2 stopnia
Punkty ECTS i inne: 6.00 Podstawowe informacje o zasadach przyporządkowania punktów ECTS:
  • roczny wymiar godzinowy nakładu pracy studenta konieczny do osiągnięcia zakładanych efektów uczenia się dla danego etapu studiów wynosi 1500-1800 h, co odpowiada 60 ECTS;
  • tygodniowy wymiar godzinowy nakładu pracy studenta wynosi 45 h;
  • 1 punkt ECTS odpowiada 25-30 godzinom pracy studenta potrzebnej do osiągnięcia zakładanych efektów uczenia się;
  • tygodniowy nakład pracy studenta konieczny do osiągnięcia zakładanych efektów uczenia się pozwala uzyskać 1,5 ECTS;
  • nakład pracy potrzebny do zaliczenia przedmiotu, któremu przypisano 3 ECTS, stanowi 10% semestralnego obciążenia studenta.
Język prowadzenia: angielski
Kierunek podstawowy MISMaP:

matematyka

Rodzaj przedmiotu:

monograficzne

Założenia (lista przedmiotów):

Równania różniczkowe zwyczajne (potok 1) 1000-114bRRZa
Równania różniczkowe zwyczajne z laboratorium 1000-114bRRZIb

Założenia (opisowo):

Uczestnik powinien znać podstawowe pojęcia i metody równań różniczkowych zwyczajnych.

Skrócony opis:

Wykład wprowadza w teorię modeli agentowych opartych o równania zwyczajne i ich dyskretyzacje . Układy te pojawiają się naturalnie w teorii zachowań kolektywnych takich jak tworzenie się stad zwierząt, ławic ryb, czy opinii w różnych grupach. W analizie będziemy wprowadzali pojęcia z uczenia maszynowego w celu otrzymania pożądanych modeli.

Wykład prowadzony we współpracy z dr. Jackiem Cyranką z Instytutu Informatyki oraz dr Janek Peszkiem z Instytutu Matematyki Stosowanej i Mechaniki.

Pełny opis:

Wykład ma na celu zapoznanie uczestników z podstawowymi modelami agentowymi pochodzącymi głównie z dynamiki kolektywnej. Poza wyprowadzeniem modeli, opisem głównych własności skupimy się na optymalizacji pewnych parametrów za pomocą optymalizacji =numerycznej opartej o techniki uczenia maszynowego.

Często, mając zadaną ogólną tendencję zachowania grupy agentów, szukamy lokalnej zasady oddziaływania między nimi, prowadzącej do zachowań zgodnych z zadaną tendencją. Ta zasada powinna definiować nam model ew. klasę modeli. Jest to podejście odwrotne niż w klasycznej mechanice, gdzie chcemy wyprowadź model o porządniej własności. Tu z definicji nasz system będzie spełniał wyjściową zasadę.

Część wykładu będzie poświęcona modelom kinetycznym, naturalnie pojawiających się dla dużej liczby cząstek.

Wykład będzie przebiegać w formie warsztatów ukierunkowanych na zainteresowania uczestników, od zagadnień czysto matematycznych do informatycznych.  Planujemy przeprowadzić część zajęć na  warsztatach wyjazdowych.

Wykład prowadzony we współpracy z dr. Jackiem Cyranką z Instytutu Informatyki oraz dr Janek Peszkiem z Instytutu Matematyki Stosowanej i Mechaniki.

Literatura:

* ''Active Particles'' vol. I, vol II Bellomo, Degond, Tadmor

* ''Reinforcement Learning'' Sutton, Barto

* wybrane aktualne prace naukowe

Efekty uczenia się:

Student wie jak rozpoznać agentów.

Metody i kryteria oceniania:

Projekt lub egzamin bazujący na projekcie.

Zajęcia w cyklu "Semestr letni 2023/24" (w trakcie)

Okres: 2024-02-19 - 2024-06-16
Wybrany podział planu:
Przejdź do planu
Typ zajęć:
Wykład monograficzny, 30 godzin więcej informacji
Koordynatorzy: Piotr Mucha
Prowadzący grup: Piotr Mucha
Lista studentów: (nie masz dostępu)
Zaliczenie: Egzamin
Opisy przedmiotów w USOS i USOSweb są chronione prawem autorskim.
Właścicielem praw autorskich jest Uniwersytet Warszawski.
ul. Banacha 2
02-097 Warszawa
tel: +48 22 55 44 214 https://www.mimuw.edu.pl/
kontakt deklaracja dostępności USOSweb 7.0.3.0-2b06adb1e (2024-03-27)