Введение в методы машинного обучения с подкреплением

Содержит теоретические сведения и практические задания учебного курса «Использование методов машинного обучения в разработке киберфизических систем», изучаемых магистрантами направлений «Мехатроника и робототехника», «Электротехника и электроэнергетика» Передовой инженерной школы Южного федерального университета. Последовательно рассматриваются следующие темы: классические методы обучения с учителем, глубокое обучение с учителем, архитектуры нейронных сетей, основные понятия обучения с подкреплением, метод динамического программирования, метод Монте-Карло, обучение на основе временных различий, приближенные методы аппроксимации функций ценности действий, приближенное управление и аппроксимация.

Содержит теоретический материал, контрольные вопросы и задачи, практические задания для выполнения в среде Matlab или Python. Предназначен для магистрантов, которые обучаются по программам магистратуры в области мехатроники и робототехники.