Datum zveřejnění: 
22. 3. 2017
Dne 30. března v 16.00 hodin se ve spolupráci s MFF UK uskuteční v auditoriu Fakulty elektrotechnické ČVUT v Praze (Karlovo náměstí 13) přednáška profesora Michaela Bowlinga z University of Alberta. Jeho tým, který obsahoval i odborníky z katedry aplikované matematiky Karlovy univerzity a katedry počítačů ČVUT, dokázal vyvinout algoritmus, který obehrál profesionální hráče v populární verzi pokeru.

Michael Bowling je světově proslulý odborník na umělou inteligenci. Specializuje se primárně na strojové učení a výpočetní teorii her. Vede skupinu počítačového pokeru (Computer Poker Research Group) na University of Alberta, která v posledních 20 letech publikovala velké množství výsledků v prestižních časopisech a konferencích. K nejprestižnějším výsledkům patří poražení nejlepších pokerových profesionálů v limit Texas holdem pro dva hráče, nalezení esenciálně optimální strategie pro tuto hru a na sklonku minulého roku poražení profesionálních hráčů v nejpopulárnější verzi pokeru: no-limit Texas holdem. Poslední dva z těchto výsledků publikoval prestižní časopis Science.

Mimo výzkumu v počítačovém pokeru je prof. Bowling členem „Alberta Machine Intelligence Institute“, laboratoria „Reinforcement Learning and Artificial Intelligence“ a členem "brain trust" v AI start-upu Cogitai. Je autorem nápadu použít hry z platformy Atari jako testovací prostředí pro výzkum učení obecné umělé inteligence. Nad touto platformou byl založen mediálně populární výsledek firmy DeepMind, který byl publikován v Nature. Prof. Bowling získal doktorát na Carnegie Mellon University, kde velkou měrou přispěl k iniciativě RoboCup a vedl tým, který jednu z těchto soutěží vyhrál.

Po přednášce s názvem „Artificial Intelligence Goes All-In: Computers Playing Poker“ bude následovat půlhodinový rozhovor se zástupci médií.

Vzhledem k omezené kapacitě je třeba se registrovat do 27. března, 12.00 hodin, na adrese: libuse.petrzilkova@fel.cvut.cz.

Kontaktní osoba: 
Jméno: 
Ing. Libuše Petržílková
E-mail: 
libuse.petrzilkova@fel.cvut.cz
Telefon: 
224 355 620