Výpočetní teorie her

Vztahy:

Předmět B4M36MAS nesmí být zapsán, je-li v témže semestru zapsán anebo již dříve absolvován předmět BE4M36MAS (vztah je symetrický)

Předmět B4M36MAS nesmí být zapsán, je-li v témže semestru zapsán anebo již dříve absolvován předmět BE4M36MAS (vztah je symetrický)

Předmět B4M36MAS může být splněn v zastoupení předmětem BE4M36MAS

Předmět je ekvivalentní s AD4M33MAS,AD4M36MAS,A4M33MAS,A4M36MAS .

Garant předmětu:

Michal Pěchouček

Přednášející:

Michal Jakob, Tomáš Kroupa, Ondřej Kubíček, Tomáš Votroubek

Cvičící:

Michal Jakob, Tomáš Kroupa, Ondřej Kubíček, Tomáš Votroubek

Předmět zajišťuje:

katedra počítačů

Anotace:

Cílem tohoto kurzu je seznámit studenty se základními pojmy a aplikacemi teorie her, silného nástroje používaného k modelování strategických interakcí mezi jednotlivci, organizacemi nebo státy. V průběhu kurzu se budeme zabývat různými aspekty teorie her a zkoumat její široké aplikace v různých oblastech, včetně strojového učení a umělé inteligence.

Požadavky:

- programování v Pythonu

- optimalizace, zejména základy lineárního programování

- lineární algebra

- pravděpodobnost a statistika

- diskrétní matematika

Osnova přednášek:

1. Úvod. Hry v normální formě.

2. Nashova rovnováha pro hry v normální formě..

3. Výpočetně efektivně řešitelné třídy her. Učení ve hrách.

4. Hry v extenzivní formě.

5. Řešení her v extenzivní formě s nedokonalou informací.

6. Alternativy k Nashově ekvilibriu.

7. Bayesovské hry.

8. Aukce 1.

9. Aukce 2.

10. Koaliční hry. Jádro.

11. Shapleyho hodnota.

12. Volebn hry.

13. Hry v informatice a ML.

14. Shrnutí.

Osnova cvičení:

1. Úvod. Hry v normální formě.

2. Nashova rovnováha pro hry v normální formě..

3. Výpočetně efektivně řešitelné třídy her. Učení ve hrách.

4. Hry v extenzivní formě.

5. Řešení her v extenzivní formě s nedokonalou informací.

6. Alternativy k Nashově ekvilibriu.

7. Bayesovské hry.

8. Aukce 1.

9. Aukce 2.

10. Koaliční hry. Jádro.

11. Shapleyho hodnota.

12. Volebn hry.

13. Hry v informatice a ML.

14. Shrnutí.

Cíle studia:

Na konci kurzu získáte znalosti a dovednosti, které vám umožní analyzovat složité strategické situace, vyhodnotit spravedlnost alokačních mechanismů a ocenit zajímavé aplikace teorie her v oblasti umělé inteligence.

Studijní materiály:

Shoham, Y. and Leyton-Brown, K.: Multiagent Systems. Cambridge University Press, 2008.

Maschler, M., Zamir, S., and Solan, E. Game Theory. Cambridge University Press, 2020.

Kochenderfer M.J., Wheeler T.A., Wray K.H. Algorithms for decision making. MIT press, 2022.

https://cw.fel.cvut.cz/b231/_media/courses/cgt/cgt_exercises.pdf

Poznámka:

Další informace:

https://cw.fel.cvut.cz/wiki/courses/cgt

Rozvrh na zimní semestr 2024/2025:

	06:00–08:0008:00–10:0010:00–12:0012:00–14:0014:00–16:0016:00–18:0018:00–20:0020:00–22:0022:00–24:00
Po
Út	místnost KN:E-301 Kroupa T. 09:15–10:45 (přednášková par. 1) Karlovo nám. Šrámkova posluchárna K9místnost KN:E-307 Kubíček O. Votroubek T. 11:00–12:30 (přednášková par. 1 paralelka 101) Karlovo nám. HW-lab K307místnost KN:E-307 Kubíček O. Votroubek T. 14:30–16:00 (přednášková par. 1 paralelka 102) Karlovo nám. HW-lab K307místnost KN:E-307 Kubíček O. Votroubek T. 16:15–17:45 (přednášková par. 1 paralelka 103) Karlovo nám. HW-lab K307místnost KN:E-307 18:00–19:30 (přednášková par. 1 paralelka 104) Karlovo nám. HW-lab K307
St
Čt
Pá

Rozvrh na letní semestr 2024/2025:

Rozvrh není připraven

Předmět je součástí následujících studijních plánů:

• Otevřená informatika - Umělá inteligence 2018 (povinný předmět oboru)