Εξέλιξη Κομματιού
Εισαγωγή στην Εκπαίδευση με Ενίσχυση και Agentic AI
- Λήψη αποφάσεων υπό αβεβαιότητα και διαδοχικός σχεδιασμός
- Βασικά συστατικά της RL: πράκτορες, περιβάλλοντα, καταστάσεις και ανταμοιβές
- Ρόλος της RL σε προσαρμοστικά και agentic συστήματα AI
Διαδικασίες Αποφάσεων Markov (MDPs)
- Επίσημος ορισμός και ιδιότητες των MDPs
- Συνάρτηση τιμής, εξισώσεις Bellman και δυναμικός προγραμματισμός
- Αξιολόγηση, βελτίωση και επανάληψη πολιτικών
Εκπαίδευση με Ενίσχυση χωρίς Μοντέλο (Model-Free)
- Μάθηση Monte Carlo και χρονικών διαφορών (TD)
- Q-learning και SARSA
- Πρακτική: υλοποίηση επιπέδου πίνακα μεθόδων RL σε Python
Βαθιά Εκπαίδευση με Ενίσχυση
- Συνδυασμός νευρωνικών δικτύων με RL για προσέγγιση συναρτήσεων
- Βαθιά Δίκτυα Q (DQN) και αναπαράleitung εμπειρίας
- Αρχιτεκτονικές Actor-Critic και βαθμοί πολιτικής
- Πρακτική: εκπαίδευση πράκτορα χρησιμοποιώντας DQN και PPO με Stable-Baselines3
Στρατηγικές Εξερεύνησης και Σχηματισμός Ανταμοιβής
- Ισορροπία εξερεύνησης έναντι εκμετάλλευσης (ε-greedy, UCB, μέθοδοι εντροπίας)
- Σχεδιασμός συναρτήσεων ανταμοιβής και αποφυγή ανεπιθύμητων συμπεριφορών
- Σχηματισμός ανταμοιβής και μάθηση με πρόγραμμα (curriculum learning)
Προχωρημένα Θέματα στην RL και Λήψη Αποφάσεων
- Εκπαίδευση με ενίσχυση πολλών πράκτορων και στρατηγικές συνεργασίας
- Ιεραρχική εκπαίδευση με ενίσχυση και πλαίσιο επιλογών (options framework)
- Offline RL και εκμάθηση μιμής (imitation learning) για ασφαλέστερη ανάπτυξη
Περιβάλλοντα Προσομοίωσης και Αξιολόγηση
- Χρήση OpenAI Gym και προσαρμοσμένων περιβαλλόντων
- Συνεχής έναντι διακριτού χώρου δράσεων
- Δείκτες απόδοσης, σταθερότητας και αποδοτικότητας δειγμάτων του πράκτορα
Ενσωμάτωση RL σε Συστήματα Agentic AI
- Συνδυασμός σκέψης και RL σε υβριδικές αρχιτεκτονικές πράκτορων
- Ενσωμάτωση εκπαίδευσης με ενίσχυση με πράκτορες χρήσης εργαλείων
- Λειτουργικές σκέψεις για κλίμακα και ανάπτυξη
Capstone Project
- Σχεδιασμός και υλοποίηση πράκτορα εκπαίδευσης με ενίσχυση για μια προσομοιωμένη εργασία
- Ανάλυση απόδοσης εκπαίδευσης και βελτιστοποίηση υπερπαραμέτρων
- Δημοσίευση προσαρμοστικής συμπεριφοράς και λήψης αποφάσεων σε agentic περιβάλλον
Σύνοψη και Επόμενα Βήματα
Απαιτήσεις
- Ισχυρή εξοικείωση με προγραμματισμό Python
- Στερεή κατανόηση των εννοιών μηχανικής μάθησης και βαθιάς μάθησης
- Εξοικείωση με γραμμική άλγεβρα, πιθανότητες και βασικές μέθοδοι βελτιστοποίησης
Στόχος Κοινότητας
- Μηχανικοί εκπαίδευσης με ενίσχυση και εφαρμοσμένοι ερευνητές AI
- Αναπτύκτορες ρομποτικής και αυτοματοποίησης
- Ομάδα μηχανικών που εργάζεται σε προσαρμοστικά και agentic συστήματα AI
Σχόλια (3)
Ο εκπαιδευτικός είναι υπομονετικός και πολύ βοηθητικός. Γνώριζε πολύ καλά το θέμα.
CLIFFORD TABARES - Universal Leaf Philippines, Inc.
Κομμάτι - Agentic AI for Business Automation: Use Cases & Integration
Μηχανική Μετάφραση
Καλό μείγμα γνώσης και πράξης
Ion Mironescu - Facultatea S.A.I.A.P.M.
Κομμάτι - Agentic AI for Enterprise Applications
Μηχανική Μετάφραση
Η μίξη θεωρίας και πράξης καθώς και των υψηλόβαθμων και των χαμηλόβαθμων προοπτικών
Ion Mironescu - Facultatea S.A.I.A.P.M.
Κομμάτι - Autonomous Decision-Making with Agentic AI
Μηχανική Μετάφραση
