Меню

Каталог товаров

Новости

11 октября 2030

Дипломные работы по информационным технологиям и защите информации

20 июля 2026

Лучшие темы для дипломной работы по искусственному интеллекту, автоматизации и системам безопасности

20 июля 2026

Обзор тем ВКР по радиоэлектронной борьбе, защите от БПЛА и кибербезопасности

Все новости

Теги

1С 1С Предприятие 1С:Предприятие 1С:Предприятия 2012 и ранее 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023 2024 2025 Access android Angular Apex asp.net AstraLinux BigData BPMN C#Covid-2019 CRM DDos Delphi DJANGO DLP Drupal Firebird Help Desk IDEF0 IDS-IPS IoT IP-телефония IPS\IDS java Joomla Matlab MicroCap MS SQL mysq MySQl OMS(DMS)Opencart php Python ShopScript Free SIEM Simpla SOC UML unity VamShop VIPNET VPN WiMax Wordpress yii framework авиарейс автоматизация обработки заявок автомойка автосалон автосервис Агентство недвижимости АГТУ АИС антивирусная защита аптека АРМ аудит аэропорт банк БелГУ Беспроводная сеть библиотека биометрия блокчейн веб-представительство веб-технологии видеоконференцсвязь видеонаблюдение гостиница грузоперевозки ДипломММУ документооборот закупки Запчасти Заработная плата защита информации Заявки игра издательство интернет-магазин ИнтернетВещей ИТМО кадры КАмГТУ клиент коммунальные услуги Контроль качества кофейня Кредитоспособность Криптография КСЗИ лаборатория ЛВС лизинг логистика ломбард магистерская диссертация МАДИ МАИ МАМИ МГИУ МГТУ МГУДТ МГУП МГУПИ МГУЭСИ медицина менеджер метрология МИИТ МИРЭА МИСИС МОИ мониторинг МСЭ МТИ МТУСИ МУБиНТ МФЮА МЭИ МЭСИ нейронные сети нейросети нефтяное предприятие нотариат Персональные данные политика ИБ поставки проект проекты ПЭМИН РангХИс РАНХиГС расписание РГГУ РГСУ рекламное агентство ремонт ресторан Росноу С++сайт салон красоты СбПГУКиИ СГА СГУТ Си шарп СибГУТИ Синергия склад складской учет СКУД СОВ СпбГУ(Горный)СПбГУП СпБГУТ СПбГЭТУ СпбГЭУ СПбУТУиЭ страховая компания строительная компания такси ТГУ тендеры тестирование торговая компания трафик Турагентство туризм ТУСУР УЛГТУ управленческий учет УрГТИ УрГУПС УФГАТУ Учет ГСМ учет заявок учет клиентов учет оргтехники учет продаж учет рабочего времени Учет успеваемости шифрование школа ЭИС электронный учебник

Наши фото

информационная модель в виде ER-диаграммы в нотации Чена

Информационная модель в виде описания логической модели базы данных

Информациооная модель в виде описания движения потоков информации и документов (стандарт МФПУ)

Информациооная модель в виде описания движения потоков информации и документов (стандарт МФПУ)2

Лучшие работы

Разработка автоматизированной системы учета распределения и выполнения заявок по ремонту (Help Desk)2 000 ₽

Защита персональных данных на предприятии2 000 ₽

Дипломная работа по информатике Разработка АИС контроля и учета рабочего времени сотрудников компании2 000 ₽

Применение глубокого обучения с подкреплением для формирования строя беспилотных аппаратов: помощь в написании ВКР

Постановка задачи обучения агентов поддержанию геометрической формы

Разработка алгоритмов управления роем беспилотных летательных аппаратов (БПЛА) представляет собой одну из наиболее сложных и актуальных задач в современной робототехнике и искусственном интеллекте. Студенты, выбирающие направление DQN/PPO для своей выпускной квалификационной работы, сталкиваются с необходимостью глубокого понимания не только архитектуры нейронных сетей, но и физики полета, а также теории графов и многоагентных систем. Задача поддержания заданной геометрической формы (формирования строя) требует от каждого агента способности принимать автономные решения в условиях неполной информации о состоянии окружающей среды.

В контексте подготовки дипломного исследования важно четко определить математическую модель среды. Агенты должны обучаться действовать кооперативно, минимизируя расстояние до целевых точек формации и избегая столкновений друг с другом и с препятствиями. Использование алгоритмов глубокого обучения с подкреплением, таких как Deep Q-Network (DQN) и Proximal Policy Optimization (PPO), позволяет решить проблему высокой размерности пространства состояний, которая является непреодолимой для классических методов планирования траекторий.

Нужна помощь с ВКР по DQN/PPO?

Telegram WhatsApp +7 (987) 915-99-32 Email ⭐ MAКС

При заказе ВКР по DQN/PPO наши эксперты уделяют особое внимание формулировке проблемы. Часто студенты допускают ошибку, пытаясь применить централизованные алгоритмы к децентрализованной системе управления. В реальности каждый дрон обладает ограниченным радиусом обзора и вычислительными ресурсами. Поэтому в работе необходимо обосновать выбор архитектуры "Centralized Training with Decentralized Execution" (CTDE), которая является стандартом де-факто для современных исследований в этой области.

Актуальность темы обусловлена растущим спросом на автоматизацию процессов мониторинга, доставки грузов и поисково-спасательных операций. Способность роя самостоятельно перестраиваться при потере одного из агентов или появлении непредвиденного препятствия критически важна для практического применения. Именно поэтому помощь в написании ВКР DQN/PPO со стороны профессионалов позволяет студенту не просто скопировать код, а понять фундаментальные принципы обучения с подкреплением в многоагентной среде.

Как выбрать тему ВКР по DQN/PPO

Выбор конкретной темы внутри широкого направления глубокого обучения с подкреплением — это первый и один из самых важных этапов подготовки выпускной работы. Студент должен руководствоваться несколькими ключевыми критериями, чтобы тема была не только интересной, но и реализуемой в рамках сроков обучения.

Во-первых, необходимо оценить доступность вычислительных ресурсов. Обучение моделей PPO или DQN для роя из 10 и более агентов требует значительных мощностей GPU. Если у студента нет доступа к кластерным вычислениям, стоит сузить тему до симуляции небольшого количества агентов или использования упрощенных физических моделей. Во-вторых, важна доступность источников литературы. Хотя область развивается быстро, базовые труды по Multi-Agent Reinforcement Learning (MARL) хорошо документированы. Однако свежие статьи за последний год могут быть недоступны в открытых базах, что требует умения работать с препринтами arXiv.

Требования научного руководителя также играют решающую роль. Некоторые преподаватели настаивают на строгом математическом аппарате, другие делают упор на программную реализацию. При написании ВКР DQN/PPO на заказ мы всегда согласовываем фокус работы с методическими указаниями конкретного вуза. Это позволяет избежать ситуаций, когда отлично написанный код не принимается из-за недостаточного теоретического обоснования.

Также следует учитывать возможность проведения эмпирического исследования. Для темы по формированию строя идеальной площадкой являются симуляторы AirSim, Gazebo или Unity ML-Agents. Если тема предполагает работу с реальными дронами, необходимо заранее убедиться в наличии лабораторной базы. Отсутствие возможности провести эксперимент — частая причина смены темы на поздних этапах.

Выбор функции вознаграждения и штрафных санкций за столкновения

Сердцем любого алгоритма обучения с подкреплением является функция вознаграждения (Reward Function). В задачах формирования строя БПЛА разработка этой функции становится нетривиальной инженерной задачей, требующей баланса между различными, часто конфликтующими целями. Неправильно составленная функция может привести к тому, что агент найдет "лазейку" в правилах и будет получать максимальное вознаграждение, не выполняя при этом поставленной задачи (проблема Reward Hacking).

В типовой структуре вознаграждения для задачи формации можно выделить несколько компонентов:

Награда за близость к цели: Агент получает положительное вознаграждение, пропорциональное уменьшению расстояния до своей целевой точки в строе.
Штраф за столкновение: Резкое отрицательное вознаграждение (или завершение эпизода) при касании другого агента или препятствия. Величина штрафа должна быть достаточно большой, чтобы агент обучился избегать коллизий, но не настолько подавляющей, чтобы он боялся двигаться вообще.
Штраф за расход энергии: Учет затрат на маневрирование. Это стимулирует агентов выбирать более плавные и энергоэффективные траектории.
Награда за сохранение связности графа: Поощрение нахождения в зоне видимости соседей, что критично для обмена информацией в рое.

При использовании алгоритма PPO (Proximal Policy Optimization) особенно важно нормировать значения вознаграждений. Поскольку PPO использует отношение вероятностей действий, резкие скачки в наградах могут destabilize процесс обучения, приводя к слишком большим обновлениям градиентов. Наши специалисты, оказывая помощь в написании ВКР DQN/PPO, проводят тщательный тюнинг гиперпараметров функции вознаграждения, используя методы нормализации running mean и standard deviation.

⚠️ Типичная ошибка: Студенты часто задают фиксированный штраф за столкновение, не учитывая скорость сближения. Это приводит к тому, что агент учится "еле ползать", чтобы минимизировать риск удара, вместо того чтобы эффективно выполнять задачу. Решение — использовать штраф, зависящий от относительной скорости объектов.

Для алгоритма DQN (Deep Q-Network), который работает с дискретным пространством действий, функция вознаграждения должна быть спроектирована так, чтобы четко разделять полезные и вредные действия. В отличие от PPO, DQN более чувствителен к разреженным вознаграждениям. Если агент долго не получает положительного подкрепления, он может перестать исследовать среду. Поэтому внедрение shaping rewards (промежуточных наград) является обязательным шагом.

Стоимость разработки сложной функции вознаграждения входит в общую цену проекта. Если вы планируете купить дипломную работу DQN/PPO, убедитесь, что исполнитель имеет опыт именно в тонкой настройке reward engineering, так как это часто занимает больше времени, чем само написание кода нейросети.

Интеграция с системами навигации и картографирования

Формирование строя не происходит в вакууме. Беспилотные аппараты должны ориентироваться в пространстве. В реальных условиях GPS-сигнал может быть недоступен или зашумлен. В таких случаях на помощь приходят алгоритмы одновременной локализации и картографирования (SLAM). Интеграция модулей SLAM с политиками обучения с подкреплением создает дополнительную сложность, так как входные данные для нейросети становятся высокоразмерными изображениями или облаками точек, а не просто векторами координат.

В выпускной работе необходимо описать, как именно данные от датчиков (лидаров, камер глубины) предобрабатываются перед подачей на вход сети. Использование сверточных нейронных сетей (CNN) для извлечения признаков из визуальных данных в сочетании с рекуррентными слоями (LSTM) для учета временной зависимости — это передовой край исследований. Такой подход позволяет агенту "помнить" препятствия, которые вышли из поля зрения, что критично для безопасного маневрирования в строю.

Анализ сходимости модели при увеличении количества агентов в рое

Одной из главных проблем многоагентного обучения является проклятие размерности. С ростом числа агентов пространство совместных действий растет экспоненциально. Алгоритм, который отлично работает для 3 дронов, может полностью потерять сходимость при увеличении их числа до 10 или 20. В разделе анализа сходимости ВКР студент должен продемонстрировать понимание этих ограничений и предложить пути их преодоления.

Для анализа сходимости обычно строят графики изменения среднего вознаграждения (Mean Episode Reward) и дисперсии оценок значений (Value Loss) в процессе обучения. Стабильное увеличение вознаграждения и снижение потерь свидетельствуют об успешном обучении. Если график "скачет" или падает после определенного количества эпох, это говорит о нестабильности процесса.

Методы борьбы с проблемой масштабирования включают:

Parameter Sharing: Все агенты используют одну и ту же нейронную сеть с общими весами. Это значительно снижает количество обучаемых параметров и ускоряет сходимость.
Attention Mechanisms: Внедрение механизмов внимания позволяет агенту динамически определять, какие соседи наиболее важны для принятия решения в данный момент, игнорируя остальных. Это делает политику инвариантной к перестановке агентов и их количеству.
Curriculum Learning: Постепенное усложнение задачи. Сначала агенты учатся держать строй в пустом пространстве, затем добавляются статические препятствия, потом динамические, и только в конце — отказ отдельных агентов.

При подготовке дипломной работы по DQN/PPO важно провести сравнительный анализ. Например, показать, как алгоритм PPO справляется с увеличением числа агентов лучше, чем базовый DQN, благодаря более стабильному обновлению политики. Такие сравнения высоко ценятся комиссиями, так как демонстрируют глубину исследования.

? Совет эксперта: Для визуализации сходимости используйте инструменты TensorBoard или Weights & Biases. Графики, встроенные в текст диплома, делают работу более наглядной и профессиональной. Обязательно подписывайте оси и указывайте единицы измерения.

Также стоит упомянуть применение роевых технологий в других сферах, например, в строительстве. Координация множества роботов-строителей для 3D-печати зданий требует аналогичных алгоритмов формирования строя и распределения задач. Подробнее об этом можно прочитать в материалах на смежные материалы по теме. Это покажет широту вашего кругозора и умение применять полученные знания в междисциплинарных областях.

Типовые требования вузов к ВКР по DQN/PPO

Несмотря на то, что каждый университет имеет свои методические рекомендации, существуют общие стандарты оформления и содержания выпускных квалификационных работ в области IT и робототехники. Нарушение этих требований может стать причиной недопуска к защите.

Структура работы: Типовая ВКР должна содержать введение, три основные главы (теоретическую, методологическую и практическую), заключение, список литературы и приложения. Важно: Объем основной части обычно составляет 60–80 страниц. Приложения с листингами кода не входят в этот объем, но должны быть обязательно пронумерованы и иметь ссылки в тексте.

Оформление по ГОСТ: Шрифт Times New Roman, 14 пт, интервал 1.5. Поля: левое 3 см, правое 1.5 см, верхнее и нижнее 2 см. Все рисунки и таблицы должны иметь сквозную нумерацию и названия. Формулы набираются в редакторе Equation Editor или LaTeX.

Уникальность текста: Большинство технических вузов требуют уровень оригинальности не ниже 70–80% по системе Антиплагиат.ВУЗ. При этом допускается цитирование нормативных документов и общеизвестных определений, если они оформлены как цитаты.

Проверка ВКР на антиплагиат

Прохождение проверки на антиплагиат — это один из самых стрессовых этапов для студента технической специальности. Казалось бы, код и формулы уникальны по определению, но системы проверки часто выделяют их как заимствования, особенно если использовались популярные библиотеки (PyTorch, TensorFlow) или стандартные реализации алгоритмов из открытых репозиториев GitHub.

Основные причины низкой уникальности в работах по DQN/PPO:

Копирование описания алгоритмов: Текстовое описание работы нейросети часто берется из учебников или статей. Необходимо перефразировать такие фрагменты, сохраняя технический смысл, но меняя синтаксис предложений.
Листинги кода: Системы антиплагиата могут сканировать код. Чтобы избежать этого, код следует выносить в приложения, а в основном тексте оставлять только ключевые фрагменты с подробными комментариями, написанными своими словами.
Цитирование источников: Правильное оформление ссылок на статьи авторов алгоритмов (например, Mnih et al. для DQN, Schulman et al. для PPO) снижает процент плагиата, так как корректные цитаты могут исключаться из проверки вручную преподавателем.

При заказе написания ВКР DQN/PPO на заказ мы гарантируем первоначальную проверку через открытые системы и предоставляем отчет. Однако финальная проверка проходит во внутренней системе вуза (Антиплагиат.ВУЗ), которая имеет более обширную базу. Поэтому мы используем техники академического перефразирования (paraphrasing), которые сохраняют терминологию, но меняют структуру текста, что эффективно обходит детекторы заимствований.

✅ Важно запомнить: Не пытайтесь обмануть антиплагиат заменой букв на похожие символы из других алфавитов или скрытым текстом. Современные системы легко выявляют такие манипуляции, что может привести к отчислению. Только качественный рерайт и правильное цитирование.

Методы исследования, используемые в работах по DQN/PPO

Для того чтобы работа считалась научным исследованием, а не просто инженерным проектом, в ней должны быть применены строгие методы исследования. В области глубокого обучения с подкреплением используются как теоретические, так и эмпирические методы.

Теоретические методы: Анализ литературных источников, математическое моделирование среды, формализация задачи Марковского процесса принятия решений (MDP). Студент должен доказать, что выбранная архитектура сети соответствует постановке задачи.

Эмпирические методы: Компьютерное моделирование, A/B тестирование различных гиперпараметров, статистический анализ результатов множественных запусков. Поскольку обучение RL носит стохастический характер, нельзя делать выводы на основе одного запуска. Необходимо проводить серию экспериментов (не менее 5–10 seed) и вычислять средние значения и доверительные интервалы.

Хотя наша специализация узконаправленная, принципы сбора и обработки данных универсальны. Например, подходы к методам исследования в ВКР по психологии имеют схожую логику: есть гипотеза, есть инструмент измерения (в нашем случае — метрики эффективности агента), и есть статистическая проверка значимости различий. Понимание этой общности помогает студенту грамотно описать методологию в соответствии с требованиями ВАК.

Типичные ошибки при написании ВКР по DQN/PPO

Даже талантливые студенты допускают ошибки, которые снижают оценку за диплом. Знание этих "подводных камней" поможет вам избежать их или вовремя исправить.

Ошибка 1: Отсутствие сравнения с базовыми линиями (Baselines)

Студент предлагает новый модифицированный алгоритм, но не сравнивает его результаты с классическим DQN или PPO. Без такого сравнения невозможно утверждать, что предложенное улучшение действительно работает. Комиссия всегда спрашивает: "А стало ли лучше, чем было?"

Ошибка 2: Игнорирование воспроизводимости результатов

В коде не фиксируются random seeds. Из-за этого результаты экспериментов невозможно повторить. В серьезной научной работе код должен быть оформлен так, чтобы любой исследователь мог запустить его и получить те же графики сходимости.

Ошибка 3: Переобучение на конкретную карту

Агент обучается на одной конкретной карте с препятствиями и показывает отличные результаты. Но при малейшем изменении расположения стен он теряется. Это признак переобучения (overfitting). В работе необходимо тестировать модель на наборе разных карт (procedural generation), чтобы доказать ее обобщающую способность.

Ошибка 4: Слабое обоснование выбора гиперпараметров

Фразы типа "learning rate был подобран экспериментально" без указания диапазона поиска и метода оптимизации (например, Grid Search или Bayesian Optimization) считаются непрофессиональными. Нужно показывать процесс поиска оптимальных параметров.

Ошибка 5: Несвязность теоретической и практической частей

В первой главе подробно описывается история развития нейросетей, а в третьей главе используется готовая библиотека без понимания того, как она работает внутри. Теория должна напрямую объяснять принятые в практике решения.

⚠️ Внимание: Если вы не уверены в своих силах, лучше заказать ВКР по DQN/PPO у специалистов, которые знают, как избежать этих ошибок и оформить работу в соответствии с высокими академическими стандартами.

Как проходит защита ВКР

Защита выпускной квалификационной работы — это финальный этап, где студент должен продемонстрировать не только наличие работы, но и свое глубокое понимание темы. Для технических специальностей защита проходит в формате доклада с демонстрацией презентации и, желательно, видео работы симулятора.

Подготовка доклада: Регламент выступления обычно составляет 5–7 минут. Нельзя пересказывать всю работу. Нужно выделить: проблему, цель, предложенный метод (архитектуру сети), ключевые результаты (графики) и выводы. Текст доклада должен быть синхронизирован со слайдами.

Презентация: Слайды должны быть минималистичными. Много текста на слайде — это ошибка. Используйте схемы архитектуры нейросети, графики обучения, скриншоты из симулятора. Динамика формирования строя лучше всего воспринимается через короткое видео (GIF или MP4), встроенное в презентацию.

Вопросы комиссии: Готовьтесь отвечать на вопросы типа:

Почему вы выбрали именно PPO, а не SAC (Soft Actor-Critic)?
Как ваша модель поведет себя, если один из дронов выйдет из строя?
Какова вычислительная сложность вашего алгоритма?

Причины снижения оценки чаще всего связаны с неуверенными ответами на эти вопросы или невозможностью объяснить, как именно работает код, который представлен в приложении. Если вы заказывали диплом по DQN/PPO цена которого соответствовала рынку, убедитесь, что исполнитель предоставил вам консультацию по защите.

Тематика ВКР

Направление DQN/PPO в контексте беспилотных аппаратов очень обширно. Вот примеры актуальных тем, которые мы можем реализовать:

Сравнительный анализ алгоритмов DQN и PPO для задачи удержания строя квадрокоптеров.
Применение многоагентного обучения с подкреплением для обхода динамических препятствий.
Разработка системы распределенного управления роем БПЛА на основе алгоритма MAPPO.
Использование трансформеров в архитектуре критика для улучшения координации агентов.
Адаптивное формирование строя при воздействии внешних возмущений (ветер).

Выбор конкретной темы зависит от ваших интересов и требований кафедры. Мы поможем сузить тему до реализуемого масштаба.

Этапы сотрудничества

Процесс написания ВКР DQN/PPO на заказ в нашей компании прозрачен и понятен:

Заявка и оценка: Вы присылаете методичку и тему. Мы оцениваем сложность и называем стоимость.
Бронирование автора: Подбираем специалиста с опытом в RL и Python.
Написание плана и введения: Согласовываем структуру работы.
Поэтапная сдача: Вы получаете главы по мере готовности, можете вносить правки.
Финальная сборка и проверка: Оформление, проверка на антиплагиат, подготовка презентации.

Стоимость и сроки

Цена на диплом по DQN/PPO цена которого зависит от сложности моделирования и объема текста, варьируется в следующих диапазонах:

Написание работы "с нуля" под ключ: от 15 000 до 35 000 рублей.
Доработка существующей главы или кода: от 3 000 до 8 000 рублей.
Подготовка презентации и доклада: от 2 000 рублей.

Сроки выполнения: от 14 дней для срочных заказов до 2 месяцев для качественной проработки всех деталей. Чем раньше вы обратитесь, тем больше времени у автора на тюнинг модели и получение красивых графиков.

Преимущества обращения

Заказывая помощь в написании ВКР DQN/PPO у нас, вы получаете:

Работу от действующего разработчика в области AI, а не от студента-переписчика.
Рабочий код на Python (PyTorch/TensorFlow) с комментариями.
Гарантию прохождения антиплагиата.
Бесплатные доработки в рамках первоначального ТЗ.

Гарантии

Мы работаем по договору оферты. Гарантируем конфиденциальность ваших данных и уникальность выполненной работы. В случае замечаний от научного руководителя мы оперативно вносим корректировки бесплатно. Наша цель — ваша успешная защита и получение диплома.

Также мы обеспечиваем целостность данных в логах экспериментов. Для серьезных исследований важна неизменяемость истории обучений, что достигается использованием технологий, аналогичных тем, что описаны в статье на смежные материалы по теме. Это подчеркивает научную строгость подхода.

Часто задаваемые вопросы (FAQ)

Могу ли я сам написать одну главу, а вы остальные?

Да, мы интегрируем вашу главу в общий текст, приведем к единому стилю и оформлению. Это популярная услуга среди студентов, которые хотят поучаствовать в процессе.

Что делать, если научрук заставляет переделать работу по новой теме?

Это считается новым заказом, но постоянному клиенту мы предоставляем скидку 20% на переработку материала под новую тематику.

Вы даете рекомендации, как защищаться?

Да, в комплект услуг входит подготовка речи для доклада и скрипт ответов на типовые вопросы комиссии по теме DQN/PPO и многоагентных систем.

Можете ли вы написать диплом, если у меня совсем нет времени на общение?

Да, мы можем работать в режиме «все на усмотрение автора» на основе стандартной методички. Однако есть риск, что некоторые специфические требования вашего вуза могут быть упущены, поэтому минимальная обратная связь желательна.

Сколько стоит заказать ВКР по DQN/PPO?

Стоимость зависит от объема и сложности. Базовая цена начинается от 15 000 рублей. Точную сумму мы назовем после анализа вашего задания.

Какая уникальность будет у работы?

Мы гарантируем уникальность не ниже 70-80% по системе Антиплагиат.ВУЗ, что соответствует требованиям большинства технических вузов.

Какие сроки выполнения?

Минимальный срок — 14 дней. Оптимальный — 1 месяц. Это позволяет качественно провести эксперименты и обучить модели.

Можно ли заказать отдельную эмпирическую часть?

Да, мы можем выполнить только расчетную часть с кодом и графиками, если теоретическую главу вы пишете сами.

Какой процент антиплагиата требуется?

Обычно вузы требуют от 70%. Мы ориентируемся на этот показатель, но можем поднять его выше по запросу.

Что делать при замечаниях руководителя?

Мы бесплатно вносим правки в течение гарантийного срока (обычно до защиты). Просто пришлите нам список замечаний.

Скидка для заочников и вечерников

При заказе ВКР по DQN/PPO

Telegram WhatsApp Позвонить

Корзина

Ваша корзина пуста