課程概述
經濟學、人工智能和優化是一門跨學科的課程，將涵蓋經濟學、運籌學和計算機科學交叉領域相關的主題。課程中反覆出現的一個主題是如何通過人工智能和優化方法來解決經濟學中一些問題。本課程給出了幾個AI解決經濟學問題的實戰案例，包括:
實現一個打撲克牌的AI算法
實現AI算法，公平地給學生分配座位，給食物銀行分配食物，等等
實現AI算法，保護野生動物或機場
實現互聯網廣告進行大規模競價系統
文末附本課程ppt及參考教材下載地址。
課程講師
課程結構
課程將以視頻講座為基礎，由Christian Kroer授課。課程結束時，將有幾堂學生專題報告課。
課程主要內容:
主要講解以下內容主題：
介紹博弈論和市場設計基礎內容
納什均衡
零和博弈，極大極小定理
遊戲中的一階方法/在線凸優化/regret 最小化
大規模遊戲中的深度學習技術
以上是如何用於涉及poker AI
安全遊戲
斯塔克伯格平衡
斯塔克伯格基本安全博弈模型
混合整數規劃，擴展深度學習技術
機場、野生動物、電網安全應用概述
市場設計
費希爾市場和市場均衡
計算市場均衡的優化方法
面向大市場的機器學習方法
公平分配，課程分配
互聯網廣告競價系統
頻譜拍賣
本課程還將涵蓋以下一些主題:
匹配市場
多智能體系統中的數據科學
參考教材
Algorithmic Game Theory (AGT) by Nisan, Roughgarden, Tardos, and Vazirani (免費)
Handbook of Computational Social Choice (HCSC) by Brandt, Conitzer, Endriss, Lang, & Procaccia (免費)
Multiagent Systems (MS), Leyton-Brown & Shoham (免費)
Twenty Lectures on Algorithmic Game Theory (TLAGT) ， Tim Roughgarden (免費)
Introduction to Online Convex Optimization (Hazan)， Hazan (免費)
參考教材及課程ppt下載地址 ：點擊擴展鏈接
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