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）
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中國計算機學(xué)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(xué)習(xí)的理論、算法與應(yīng)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(xué)習(xí)在滴滴的探索與實踐? （葉杰平）

10:20--10:40? ? ? 茶歇

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

13:30--14:30? ? ??自然語言處理和搜索中的深度強化學(xué)習(xí)應(yīng)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(jié)&閉幕式

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深度強化學(xué)習(xí)的理論、算法與應(yīng)用

深度強化學(xué)習(xí)是人工智能領(lǐng)域的一個新的研究熱點。它以一種通用的形式將深度學(xué)習(xí)的感知能力與強化學(xué)習(xí)的決策能力相結(jié)合，并能夠通過端對端的學(xué)習(xí)方式實現(xiàn)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數(shù)據(jù)和決策控制的任務(wù)中,深度強化學(xué)習(xí)方法已經(jīng)取得了實質(zhì)性的突破。

本期CCF YOCSEF專題探索報告會“深度強化學(xué)習(xí)的理論、算法與應(yīng)用”邀請到了機器學(xué)習(xí)和大數(shù)據(jù)挖掘等領(lǐng)域重量級的專家學(xué)者做主題報告，就強化學(xué)習(xí)理論及應(yīng)用進(jìn)行學(xué)術(shù)探討，同時邀請工業(yè)界專家分享強化學(xué)習(xí)在現(xiàn)實場景中的應(yīng)用多智能體計算的幾個應(yīng)用。具體可圍繞強化學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)的前沿探討，深度強化學(xué)習(xí)的主要算法，Alpha Go-深度強化學(xué)習(xí)應(yīng)用例解，多智能體強化學(xué)習(xí)與智能駕駛應(yīng)用進(jìn)展，以及深度強化學(xué)習(xí)在游戲，機器人，自然語言處理等領(lǐng)域的應(yīng)用進(jìn)展展開。我們期望本次論壇能夠有效推動深度強化學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展，增進(jìn)領(lǐng)域?qū)W者間的交流與互動，使參加者在了解學(xué)科專題基礎(chǔ)、提高理論水平的同時，掌握本領(lǐng)域最新技術(shù)動態(tài)，了解未來技術(shù)趨勢。

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特邀講者?：葉杰平? （?滴滴副總裁、AI Labs主任、首席科學(xué)家 ）

簡介：?滴滴副總裁、AI Labs主任、首席科學(xué)家，美國密西根大學(xué)終身教授及密西根大學(xué)大數(shù)據(jù)研究中心管理委員。葉杰平是機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域國際領(lǐng)軍人物，主要從事機器學(xué)習(xí)，數(shù)據(jù)挖掘和大數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的研究，尤其在大規(guī)模稀疏模型學(xué)習(xí)中處于國際領(lǐng)先地位。曾擔(dān)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序委員會主席和領(lǐng)域主席。2010年獲得美國國家自然科學(xué)基金會生涯獎（NSF CAREER Award），2013年獲得KDD最佳學(xué)生論文獎。

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特邀講者?：秦濤?（ 微軟亞洲研究院資深研究員/經(jīng)理 ）

簡介：?秦濤博士，微軟亞洲研究院資深研究員/經(jīng)理，中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)博士生導(dǎo)師。主要研究領(lǐng)域包括機器學(xué)習(xí)和人工智能（深度學(xué)習(xí)和強化學(xué)習(xí)的算法設(shè)計、理論分析及在實際問題中的應(yīng)用），互聯(lián)網(wǎng)搜索與計算廣告，博弈論和多智能體系統(tǒng)，在國際會議和期刊上發(fā)表學(xué)術(shù)論文100余篇。曾任SIGIR、ACML、AAMAS領(lǐng)域主席，擔(dān)任多個國際學(xué)術(shù)大會程序委員會成員，包括ICML、NIPS、KDD、IJCAI、AAAI、WSDM、EC、SIGIR、AAMAS、WINE，曾任多個國際學(xué)術(shù)研討會聯(lián)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(xué)副教授， 清華大學(xué)計算機系人工智能實驗室副主任 ）

簡介：?黃民烈，清華大學(xué)計算機系副教授，博士生導(dǎo)師，計算機系人工智能研究所副所長。研究興趣主要集中在人工智能、深度學(xué)習(xí)、強化學(xué)習(xí)，自然語言處理如自動問答、人機對話系統(tǒng)、情感與情緒智能等。已超過60篇CCF A/B類論文發(fā)表在ACL、IJCAI等國際頂級和主流會議及期刊上。曾擔(dān)任多個國際頂級會議的領(lǐng)域主席或高級程序委員。

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

簡介：?滴滴AI Labs時空序列首席科學(xué)家，南加州大學(xué)計算機系終身教授、機器學(xué)習(xí)中心主任。她在卡內(nèi)基梅隆大學(xué)獲得計算機碩士及博士學(xué)位。2006年-2010年在IBM研究院擔(dān)任研究員。她的主要研究項目是時間序列和時空序列數(shù)據(jù)的分析與學(xué)習(xí)，曾經(jīng)多次組織該課題的研討會和邀請講座。研究成果被廣泛應(yīng)用到交通預(yù)測、醫(yī)療、環(huán)境、智能生產(chǎn)和其他領(lǐng)域中。她曾經(jīng)獲得美國國家科學(xué)基金會獎、大川基礎(chǔ)研究獎、ACM論文獎榮譽獎(全球計算機博士論文最高獎項)、暹羅數(shù)據(jù)挖掘國際會議最佳論文獎，以及雅虎、IBM、Facebook學(xué)院獎。

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特邀講者：鄧志東 （?清華大學(xué)教授?）

簡介： 鄧志東，清華大學(xué)計算機系長聘教授，博士生導(dǎo)師。現(xiàn)為中國人工智能產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新聯(lián)盟專家委主任委員, 新興產(chǎn)業(yè)百人會專家等。1992年－1994年在清華大學(xué)計算機系從事人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與強化學(xué)習(xí)的博士后研究。1996年－1997年在香港理工大學(xué)合作研究一年(對方聘用)。2001年－2003年在美國華盛頓大學(xué)，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項目。先后主持或參與973課題等國家級重點科研項目30余項。發(fā)表論文250余篇，參編教材或?qū)Ｖ?本。目前的研究方向包括：人工智能（深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度強化學(xué)習(xí)）、計算神經(jīng)科學(xué)、無人駕駛汽車、先進(jìn)機器人等。

執(zhí)行主席：唐杰（ 長聘副教授、清華大學(xué)計算機系副主任?）

簡介：?CCF YOCSEF 學(xué)術(shù)委員會主席、CCF杰出會員、杰出演講者。清華-工程院知識智能聯(lián)合實驗室主任。研究興趣包括：社會網(wǎng)絡(luò)分析、數(shù)據(jù)挖掘和知識圖譜。發(fā)表論文200余篇，引用10000多次（個人h-指數(shù)52）。獲北京市科技進(jìn)步一等獎、人工智能學(xué)會科技進(jìn)步一等獎、首屆優(yōu)青和CCF青年科學(xué)家獎等。?

執(zhí)行主席：吳國斌（ 科技合作總監(jiān)，滴滴出行 ）

簡介：?CCF YOCSEF學(xué)術(shù)委員會學(xué)術(shù)秘書、CCF-滴滴大數(shù)據(jù)聯(lián)合實驗室學(xué)術(shù)委員會委員。現(xiàn)任滴滴出行科技合作總監(jiān)，大數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用技術(shù)國家工程實驗室副主任，曾任職微軟亞洲研究院。

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物科賓館：010-8264 9140

科苑公寓：010-8262 8538

駿馬國際酒店：010-8288 5858

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的线下报名 | YOCSEF TDS：深度强化学习的理论、算法与应用的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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