报告题目：增量式强化学习理论、算法及应用
报告时间：2020年9月28日（星期一）上午10:00-11:30
报告地点：腾讯会议
点击链接入会：https://meeting.tencent.com/s/Urd7rrNQQdqM
会议 ID：818 357 753

主 持 人：许国良  重庆邮电大学电子信息与网络工程研究院教授
特邀专家：陈春林教授 南京大学控制与系统工程系主任
专家简介：陈春林，南京大学工程管理学院教授，控制与系统工程系主任，机器学习与智能决策研究中心主任。2001年于中国科学技术大学自动化系和管理科学系获工学学士和管理学第二学士学位，2006年于中国科学技术大学自动化系获工学博士学位，2006年7月起加入南京大学工程管理学院任教，曾于2012年至2013年在美国普林斯顿大学做访问学者，2013年入选江苏省“333工程”中青年科学技术带头人。研究方向为机器学习、智能机器人及量子控制，目前为中国自动化学会系统仿真专业委员会副主任委员，IEEE SMC协会量子控制学技术委员会Co-Chair，南京大学青年学者联谊会理事、秘书长。

报告内容：强化学习（Reinforcement Learning）被认为是实现通用人工智能的主要途径之一，也是最为接近自然学习过程的一种机器学习方法，近年来随着深度强化学习的发展，极大促进了相关算法在复杂控制任务中的应用。然而，强化学习的研究也面临着新的挑战，如学习效率问题、鲁棒学习问题以及从仿真到实际系统的迁移学习问题等。针对上述问题，报告汇报了一种可能的解决方案，即增量式强化学习方法，以期提升强化学习方法在开放动态环境下的适应性和学习性能，促进强化学习在实际系统中的应用

欢迎全校师生参加！

重庆邮电大学电子信息与网络工程研究院

新一代信息与网络终端省部共建协同创新中心

 重庆市电子学会

                                                                                                                                                                              2020年9月27日