题目

深度强化学习前沿技术与应用

讲座内容

       深度强化学习将深度学习的感知能力和强化学习的决策能力相结合，可以直接根据输入的环境信息控制智能体执行各类动作决策，是一种更接近人类思维方式的人工智能算法。近些年，深度强化学习在智能博弈、金融风险控制和传染病防控等方面取得了广泛的应用。例如：2016年，基于强化学习算法框架的AlphaGo战胜了围棋世界冠军，推动了人工智能从理论研究到应用落地的新一轮技术变革。本报告将介绍研究组在深度强化学习的前沿技术和应用落地方面的近期研究成果。

报告人

陈贺昌 吉林大学

报告人简介

       陈贺昌，吉林大学人工智能学院研究员，院长助理，知识驱动人机智能教育部工程研究中心副主任。2018年获吉林大学计算机软件与理论专业博士学位，2015年11月-2016年12月，美国伊利诺伊大学（UIC）联合培养博士，2017年7月-2018年1月赴香港浸会大学（HKBU）交流访问。作为负责人主持国家级项目4项，其它省部级项目3项，纵向经费700余万元。在人工智能领域TKDE、TKDD、TIST、TNNLS、NeurIPS、SIGIR等知名期刊和会议上发表学术论文60余篇，其中，CCF A类、IEEE Trans、中科院1区论文20余篇。2021年获吉林省自然科学奖“一等奖”1项（排名第三），2023年获吉林省拔尖创新人才和吉林省优秀青年科研创新人才项目支持。主要研究方向包括：机器学习、数据挖掘、强化学习、复杂系统、知识工程等。

时间&地点

2024年4月13日（周六）上午10:00

暨南大学曾宪梓科学馆523室

腾讯会议：795-662-252

组织单位

广东智慧教育研究院

信息科学技术学院

网络空间安全学院