Game Theory with Python

4.4
별점
48개의 평가
제공자:
Coursera Project Network
5,800명이 이미 등록했습니다.
학습자는 이 안내 프로젝트에서 다음을 수행하게 됩니다.

Gain conceptual understanding of Static and Dynamic Games

Understand Pure and Mixed strategies of a game and learn to interpret the results

Learn to implement Nash Games using Python packages Nashpy and Axelrod

Clock2 hours
Intermediate중급
Cloud다운로드 필요 없음
Video분할 화면 동영상
Comment Dots영어
Laptop데스크톱 전용

In this 2-hour long project-based course, you will learn the game theoretic concepts of Two player Static and Dynamic Games, Pure and Mixed strategy Nash Equilibria for static games (illustrations with unique and multiple solutions), Example of Axelrod tournament. You will be building two player Nash games and analyze them using Python packages Nashpy and Axelrod, especially built for game theoretic analyses. Also, you will gain the understanding of computational mechanisms related to the aforementioned concepts. Note: This course works best for learners who are based in the North America region. We’re currently working on providing the same experience in other regions.

개발할 기술

Game TheoryPython ProgrammingSolution Concept

단계별 학습

작업 영역이 있는 분할 화면으로 재생되는 동영상에서 강사는 다음을 단계별로 안내합니다.

  1. Two player Static Games

  2. Mixed Strategies and Utilities

  3. Pure Strategy Nash Equilibrium

  4. Multiple Nash Equilibria

  5. Zero Sum Games and Mixed Strategies

  6. Two player Dynamic Games

  7. Analysis of Dynamic Games

안내형 프로젝트 진행 방식

작업 영역은 브라우저에 바로 로드되는 클라우드 데스크톱으로, 다운로드할 필요가 없습니다.

분할 화면 동영상에서 강사가 프로젝트를 단계별로 안내해 줍니다.

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