Департамент анализа данных и искусственного интеллекта
Скачать 0.63 Mb.
|
Канович Макс Иосифовичhttps://www.eecs.qmul.ac.uk/~mik/
http://cs.hse.ru/data/2015/05/20/1097298008/talk-HSE-seminar-topics.pdf Level: graduate (4 year)\master\postgraduate Кузнецов Сергей ОлеговичПримерные темы курсовых работ и ВКР бакалавров и магистров 1. Методы машинного обучения и майнинга данных в анализе медицинской информации 2. Построение таксономий предметных областей по коллекциям документов. 3. Развитие алгоритмов анализа данных в программной системе FCART 4. Анализ сходства пациентов по медицинской документации 5. Быстрые методы кластеризации данных на основе решеток понятий 6. Быстрые алгоритмы анализа формальных понятий. 7. Методы машинного обучения и майнинга данных на основе решеток формальных понятий. 8. Методы и алгоритмы анализа протоколов стратегических компьютерных игр. Макаров Илья АндреевичКаждая из тем может быть темой курсовой работы, ВКР и магистерской диссертации, а в идеале - является сквозной темой научной работы студента на всех этих этапах. Язык выполнения: русский/английский, вне зависимости от языка описания темы. Общие темы: 1. Программирование игрового искусственного интеллекта на движке UE4. 2. Программирование игр на движке UE4, Blender. Создание модификаций с улучшением алгоритмов ИИ. 3. Программирование поведения ИИ при распространении звука в лабиринте Построение модели, улучшение алгоритмов для распространения различных звуков в различных средах и окружениях с целью достижения реалистичного поведения ИИ; программирование графического интерфейса. 4. Программирование игровых минимаксных задач Построение модели, создание, модифицирование и улучшение алгоритмов для поставленной задачи с целью достижения максимальной реалистичности игрового процесса; программирование графического интерфейса. 5. Свободные темы Теоретические темы: 1. Computational Logic a) Logic and Music (Ingolf Max, The Logic of Chords and Harmony). Music experience required. b) Logic and Quantum Theory (Bob Coecke, Natural language meaning). Knowledge in Quantum mechanics basics will be plus for candidates. c) Logic and Colour (Dany Jaspers, Colour lattices). The work will be devoted to segmentation of images and analyzing harmony of art in terms of colours’ properties. A theory of ordered sets and lattices is required. d) Logic and Nonsense (Thomas Ferguson, Meaningless expressions). NLP knowledge is a plus for candidate. e) Logic and Fiction (John Woods, Fiction Semantics). Descriptive works. Large experience in fiction books is required. f) Logic and Politics. Modal logics. g) Dualization of a monotone Boolean function represented by a conjunctive normal form (CNF) (Kazuhisa Makino). 2. Задачи дискретной математики а) Открытые проблемы многозначной логики. (потребуется углубленное изучение булевой и многозначной логики с помощью научного руководителя) б) Алгоритмы и задачи на графах. (результаты могут быть использованы в дальнейших научных исследованиях у других научных руководителей при практической реализации, например различные варианты поисков A*, B*) в) Изучение свойств алгоритма или структуры данных, исследование уже известных алгоритмов и их улучшение с практическим подтверждением проделанной работы (например, инкрементное построение декартового дерева на основе гипотезы о распределении данных). Проблемы сложности алгоритмов и их реализаций. 3. Задачи теории чисел а) Открытые проблемы многомерных обобщений цепных дробей (потребуется углубленно изучение работ, связанных с полиэдрами Клейна и гипотезой Оппенгейма с помощью научного руководителя) б) Аналитическая теория чисел. Получение асимптотик работы известных алгоритмов. 4. Свободные темы по разделам высшей математики Проектные темы КР и ВКР: 1. Построение модели игрового искусственного интеллекта на основе деревьев поведения, и обучающейся системы принятия решений, основанной на правилах, в Unreal Engine 4. Апробация проекта проходит на примере участия написанного бота в игровом тесте Тьюринга, определяющего различимость игрока под управлением человека и компьютера. Научная апробация должна быть представлена в виде работы на международной конференции / конференции по разработке компьютерных игр. Общие требования: умение проектировать сложные системы данных и графически их представлять, навыки визуального программирования блюпринтов, личная заинтересованность и хорошие навыки самообучения, владение английским языком на уровне intermediate. Проект подразумевает тесное сотрудничество с научным руководителем. Занятость в проекте требует много времени; в случае академической неуспеваемости возможно оказание консультаций по математическим предметам с целью компенсировать пробелы. Проект состоит из нескольких направлений, требующих каждая соответствующих компетенций.
Работа осуществляется в рамках подачи итоговой модели БОТа на международный грант от компании Epic Games, а также индивидуального исследовательского проекта НИУ ВШЭ. Возможно создание проектно-учебной группы по результатам участия в конкурсе с оплатой результатов работы в случае успеха. Description in English: Logical Modelling of Behavior Trees for a Human-Like Bot in a First Person Shooter Game Many computer games have computer-controlled agents playing against human players. The behavior of these non-playable characters (NPC) is described in terms of the artificial intelligence (AI) in the game. The AI is an important part of the game that provides important features of augmented virtual reality, such as human-like behavior of NPCs and interaction with them as if they were real. Entertainment industry provides a vast variety of different games, every time making an attempt to make a virtual world look more real. In modern games developers pay more attention to graphics quality and care less about the non-scripted behavior of NPC, which is an enemy to a human player (so called BOT). BOTs do not commonly use visual recognition during gameplay; they know in advance the structure of a map and the goal location. This concept leads to the fact that such computer players have an advantage over users. Multiple algorithms are presented to compensate BOT supremacy over human player, such as simulated time delay to fire backwards, bad accuracy during shooting process, almost infinite health level and endurance of a human player and many other methods to retain balance between an entertainment and a game challenge in virtual world. In this project, we continue development of visual recognition model for the BOT due to which the computer player will be more realistic. We have already created a BOT, which operates in 3D-maze and uses its knowledge of the maze structure (locations of walls and obstacles). The AI detects dangerous zones, in which enemy presence is more likely. Also, it will use statistical parameters, which will define its behavior: smooth movement between control points, angle of view, physical movement parameters and other aspects. In order to achieve diverse BOT difficulty levels we construct a specific model with the following objects and models: • Confidence intervals for time delay and sighting accuracy using visual recognition; • Target sighting on fire recognition with adjusted parameters; • Statistical model for the curves of the first-time and the second-time (correction) targeting accuracy and delays; • Adaptation of shooting process with respect to recoil; We will describe rule-based decision making system for priority actions with respect to the map of game events and implement it as root system for behavior trees, which controls BOT actions. We will try to compare such obtained behavior trees using interpretation of rule-based system as closed classes of many-valued logic, in particular, projection logic that allow us to analyze decision making models by true-false output schemata. 2. Разработка новой методики извлечения знаний на основе данных, полученных от компании «Российские космические системы». Апробация должна быть представлена в виде разработки проекта стартапа. Общие требования: умение проектировать сложные системы данных и графически их представлять, работать со сторонним API, навыки методов обработки BigData или визуального распознавания образов или визуализации трехмерной сцены. Проект подразумевает тесное сотрудничество с научным руководителем. Занятость в проекте требует много времени; в случае академической неуспеваемости возможно оказание консультаций по математическим предметам с целью компенсировать пробелы. Работа осуществляется в рамках поддержки стартапов молодых ученых, аспирантов и студентов компанией «Российские космические системы». Возможно создание проектно-учебной группы по результатам участия в конкурсе с оплатой результатов работы в случае успешной реализации проекта. Уточняйте конкретные направления исследований у преподавателя. 3. Построение графического интерфейса для отображения независимого экспертного мнения на базе данных фактов с учетом конфликтов интересов, принадлежности различным группам субъектов высказываний с возможностью автоматической обработки текста. Апробация проекта проходит на примере информационного освещения Чернобыльской катастрофы 26 апреля 1986. Общие требования: умение проектировать сложные системы данных и графически их представлять, личная заинтересованность на реализацию релизной версии проекта. Хорошее знание отечественной истории, владение английским языком приветствуются. Проект подразумевает тесное сотрудничество с научным руководителем. Занятость в проекте требует много времени; в случае академической неуспеваемос-ти возможно оказание консультаций по математическим предметам с целью компенсировать пробелы. Проект состоит из нескольких направлений, требующих каждая соответствующих компетенций.
Требования: умение программировать распределенные абстрактные типы данных с возможностью модификации структуры хранения данных в процессе развития проекта; написание кода, независимого от ОС
Требования: умение программировать графический интерфейс высокого уровня сложности с возможностью его усовершенствования в процессе развития проекта. Предполагается использование WinAPI. 3. Оцифровка видео-/аудио- материалов путем составления текстов разговоров и субтитров, заполнение базы данных фактов на основе составления краткого содержания текстовых материалов (книги, статьи, субтитры к видео-/аудио- материалам). Перевод всех материалов на английский язык. Требования: умение обрабатывать большие объемы знаний, высокая скорость чтения, хороший англйский (возможно владение переводчиками с ручно правкой пос ловарю), хорошее знание истории.
Требования: умение быстро обучаться новым программным продуктам и адаптировать их, синтезируя с методами программирования, используемыми в проекте. Пункты 1.-2. неразрывно связаны и требуют первичной реализации. После этого пункты 3. и 4. являются обособленными самостоятельными заданиями в рамках проекта и могут быть выбраны отдельными студентами независимо. 4. Построение графического интерфейса для отображения независимого экспертного мнения относительно экземпляров конкретных типов данных, и установления связей между ними с возможностью автоматической обработки. Апробация проекта проходит на примере классических типов данных для хранения информации: тексты, видео, фото, аудио, музыка, программы, игры. Общие требования: умение проектировать сложные системы данных и графически их представлять, личная заинтересованность на реализацию релизной версии проекта. Владение английским языком приветствуются. Проект подразумевает тесное сотрудничество с научным руководителем. Занятость в проекте требует много времени; в случае академической неуспеваемости возможно оказание консультаций по математическим предметам с целью компенсировать пробелы. Проект состоит из нескольких направлений, которые после выбора типа данных, требуют:
После выбора типа данных требуется реализовать все пункты данной программы. Использование общих наработок для базы данных и абстрактного графического интерфейса возможно для выполения различными студентами заданий по разным типам данных. 5. Свободные темы по инициативным проектам студентов. |
Похожие:
 | В большой степени развитию этой дисциплины способствовало проникновение в сферу анализа данных идей, возникших в теории искусственного... |  | Основные исследования, которые ведутся в области искусственного интеллекта. Понятие и структура интеллектуальной системы 2 |
| Инструкции dax вычисляются для находящегося в памяти хранилища реляционных данных, состоящего из таблиц и связей в книге PowerPivot.... | | Существует ли интеллект как психическая реальность? (причины кризиса тестологических теорий интеллекта) |
| Рик Бриггс назвал санскрит идеально пригодным языком для изучения проблем искусственного интеллекта: не утратив своей выразительности,... | | Федерального закона от 21 ноября 2011 г. N 323-фз "Об основах охраны здоровья граждан в Российской Федерации" настоящим подтверждаю... |
| Целью данной работы является изучение основных статистических методов анализа и интерпретации экспериментальных (случайных) данных... | | Эта идея единства структур способностей послужила основой многих интеллектуально-профессиональных тестов, в частности, теста структуры... |
| Эта идея единства структур способностей послужила основой многих интеллектуально-профессиональных тестов, в частности, теста структуры... | | Методы в зависимости от типа социологических исследований подразделяются на качественные и количественные, а в зависимости от этапа... |