SluitenHelpPrint
Switch to English
Cursus: INFOMAA
INFOMAA
Multi-agent learning
Cursus informatieRooster
CursuscodeINFOMAA
Studiepunten (ECTS)7,5
Categorie / NiveauM (Master)
CursustypeCursorisch onderwijs
VoertaalEngels
Aangeboden doorFaculteit Betawetenschappen; Graduate School of Natural Sciences;
Contactpersoondr. G.A.W. Vreeswijk
Telefoon+31 30 2534094
E-mailG.A.W.Vreeswijk@uu.nl
Docenten
Docent
dr. G.A.W. Vreeswijk
Feedback en bereikbaarheid
Overige cursussen docent
Blok
2  (13-11-2017 t/m 02-02-2018)
Aanvangsblok
2
TimeslotC: MA-middag/namiddag,DI-middag, DO-ochtend
Onderwijsvorm
Voltijd
Cursusinschrijving geopendvanaf 18-09-2017 t/m 01-10-2017
Aanmeldingsprocedureadministratie onderwijsinstituut
Inschrijven via OSIRISJa
Inschrijven voor bijvakkersJa
VoorinschrijvingNee
Na-inschrijvingJa
Na-inschrijving geopendvanaf 23-10-2017 t/m 24-10-2017
WachtlijstJa
Plaatsingsprocedureadministratie onderwijsinstituut
Cursusdoelen
Goals:
  • To acquire an adequate impression of state-of-the-art research in multi-agent learning, including topics such as learning and teaching, fictitious play, rational learning, no-regret learning, targeted learning, multi-agent reinforcement learning, evolutionary learning.
  • To write a short and organised scientific paper summaries on specific topics in MAL
  • To be able to deal with technical questions in MAL and be able to formulate written answers
  • To write a small thesis on a specialised topic in MAL, and present it to an audience
  • To participate in a scientific discussion, according to social scientific standards.
Inhoud
This seminar focuses on forms of machine learning that typically occur in multi-agent systems. Topics include learning and teaching, fictitious play, rational learning, no-regret learning, targeted learning, multi-agent reinforcement learning and evolutionary learning.
Ingangseisen
Je moet een geldige toelatingsbeschikking hebben
Voorkennis
Intelligent Agents of vergelijkbare basiskennis over agents
Verplicht materiaal
Software
Netlogo, twee laatste versies
Aanbevolen materiaal
Boek
R. Sutton and A. Barto, Reinforcement Learning, MIT Press, 1998, ISBN 0-262-19398-1
Werkvormen (aanwezigheidsplicht)
Hoorcollege (Verplicht)

Algemeen
Studenten krijgen een aantal huiswerkopdrachten te maken en krijgen wat oefening tijdens college.

Toetsen
Eindresultaat
Weging100
Minimum cijfer-

SluitenHelpPrint
Switch to English