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線下報名 | YOCSEF TDS:深度強化學習的理論、演演算法與應用

時間:7月29日9:00-17:20
地點:北京中科院計算所,一層/四層報告廳(暫定)
報名方式:1、報名連結:http://conf2.ccf.org.cn/TDS  2、點選文末閱讀原文報名  3、下方掃碼報名。



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中國計算機學會青年計算機科技論壇
CCF Young Computer Scientists & Engineers Forum
 專題探索班
The CCF YOUNG THeme Discovery Symposium
深度強化學習的理論、演演算法與應用

08:00–09:00      簽到

09:00–09:10      開幕式

09:10–09:20      合影

09:20–10:20      強化學習在滴滴的探索與實踐  (葉傑平)

10:20–10:40      茶歇

10:40–11:40  Towards robust and efficient Reinforcement learning  (秦濤)

13:30–14:30      自然語言處理和搜尋中的深度強化學習應用   (黃民烈)

14:30–15:30  Interpretable Machine Learning Models via Neural Interaction Detection   (劉燕)

15:30–15:50      茶歇

15:50–16:50      端到端事件感知-決策的深度策略梯度方法   (鄧志東)

16:50–17:20      總結&閉幕式

 

深度強化學習的理論、演演算法與應用

深度強化學習是人工智慧領域的一個新的研究熱點。它以一種通用的形式將深度學習的感知能力與強化學習的決策能力相結合,並能夠透過端對端的學習方式實現從原始輸入到輸出的直接控制。自提出以來,在許多需要感知高維度原始輸入資料和決策控制的任務中,深度強化學習方法已經取得了實質性的突破。


本期CCF

YOCSEF專題探索報告會“深度強化學習的理論、演演算法與應用”邀請到了機器學習和大資料挖掘等領域重量級的專家學者做主題報告,就強化學習理論及應用進行學術探討,同時邀請工業界專家分享強化學習在現實場景中的應用多智慧體計算的幾個應用。具體可圍繞強化學習與深度學習的前沿探討,深度強化學習的主要演演算法,Alpha

Go-深度強化學習應用例解,多智慧體強化學習與智慧駕駛應用進展,以及深度強化學習在遊戲,機器人,自然語言處理等領域的應用進展展開。我們期望本次論壇能夠有效推動深度強化學習技術的發展,增進領域學者間的交流與互動,使參加者在瞭解學科專題基礎、提高理論水平的同時,掌握本領域最新技術動態,瞭解未來技術趨勢。

 

特邀講者 :葉傑平  ( 滴滴副總裁、AI Labs主任、首席科學家 )

簡介 滴滴副總裁、AI

Labs主任、首席科學家,美國密西根大學終身教授及密西根大學大資料研究中心管理委員。葉傑平是機器學習領域國際領軍人物,主要從事機器學習,資料挖掘和大資料分析領域的研究,尤其在大規模稀疏模型學習中處於國際領先地位。曾擔任包括IEEETPAMI,DMKD,IEEETKDE,NIPS,ICML,KDD等多個國際頂級期刊編委及國際頂級會議程式委員會主席和領域主席。2010年獲得美國國家自然科學基金會生涯獎(NSF
CAREER Award),2013年獲得KDD最佳學生論文獎。

 

特邀講者 :秦濤 ( 微軟亞洲研究院資深研究員/經理 )

簡介: 秦濤博士,微軟亞洲研究院資深研究員/經理,中國科學技術大學博士生導師。主要研究領域包括機器學習和人工智慧(深度學習和強化學習的演演算法設計、理論分析及在實際問題中的應用),網際網路搜尋與計算廣告,博弈論和多智慧體系統,在國際會議和期刊上發表學術論文100餘篇。曾任SIGIR、ACML、AAMAS領域主席,擔任多個國際學術大會程式委員會成員,包括ICML、NIPS、KDD、IJCAI、AAAI、WSDM、EC、SIGIR、AAMAS、WINE,曾任多個國際學術研討會聯合主席。獲得《北京青年》2017年度年度“工匠精神·青年榜樣”獎。 


特邀講者:黃民烈( 清華大學副教授, 清華大學計算機系人工智慧實驗室副主任 )

簡介: 黃民烈,清華大學計算機系副教授,博士生導師,計算機系人工智慧研究所副所長。研究興趣主要集中在人工智慧、深度學習、強化學習,自然語言處理如自動問答、人機對話系統、情感與情緒智慧等。已超過60篇CCF
A/B類論文發表在ACL、IJCAI等國際頂級和主流會議及期刊上。曾擔任多個國際頂級會議的領域主席或高階程式委員。


特邀講者:劉燕( 滴滴AI Labs時空序列首席科學家,南加州大學計算機系終身教授)

簡介: 滴滴AI

Labs時空序列首席科學家,南加州大學計算機系終身教授、機器學習中心主任。她在卡內基梅隆大學獲得計算機碩士及博士學位。2006年-2010年在IBM研究院擔任研究員。她的主要研究專案是時間序列和時空序列資料的分析與學習,曾經多次組織該課題的研討會和邀請講座。研究成果被廣泛應用到交通預測、醫療、環境、智慧生產和其他領域中。她曾經獲得美國國家科學基金會獎、大川基礎研究獎、ACM論文獎榮譽獎(全球計算機博士論文最高獎項)、暹羅資料挖掘國際會議最佳論文獎,以及雅虎、IBM、Facebook學院獎。

 

特邀講者:鄧志東 ( 清華大學教授 )

簡介: 鄧志東,清華大學計算機系長聘教授,博士生導師。現為中國人工智慧產業創新聯盟專家委主任委員, 新興產業百人會專家等。1992年-1994年在清華大學計算機系從事人工神經網路與強化學習的博士後研究。1996年-1997年在香港理工大學合作研究一年(對方聘用)。2001年-2003年在美國華盛頓大學,作為客座教授合作研究兩年(對方聘用),期間曾參加美國DARPA和NSF專案。先後主持或參與973課題等國家級重點科研專案30餘項。發表論文250餘篇,參編教材或專著5本。目前的研究方向包括:人工智慧(深度神經網路、深度強化學習)、計算神經科學、無人駕駛汽車、先進機器人等。


執行主席:唐傑( 長聘副教授、清華大學計算機系副主任 )

簡介: CCF
YOCSEF
學術委員會主席、CCF傑出會員、傑出演講者。清華-工程院知識智慧聯合實驗室主任。研究興趣包括:社會網路分析、資料挖掘和知識圖譜。發表論文200餘篇,取用10000多次(個人h-指數52)。獲北京市科技進步一等獎、人工智慧學會科技進步一等獎、首屆優青和CCF青年科學家獎等。 


執行主席:吳國斌( 科技合作總監,滴滴出行 )

簡介: CCF YOCSEF學術委員會學術秘書、CCF-滴滴大資料聯合實驗室學術委員會委員。現任滴滴出行科技合作總監,大資料分析與應用技術國家工程實驗室副主任,曾任職微軟亞洲研究院。



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