讲座题目：Enhancing decision-making with deep reinforcement learning: fundamentals and applications

讲座时间：2023年12月19日 10:30-11:30

讲座人：曹泽宏 博士

地点：L213

讲座内容：

深度强化学习（DRL）已成为机器代理通过反复试验学习最优决策策略的有力方法。本讲座将介绍 DRL 的基本原理，并展示其在各个领域应用的前沿研究。讲座将涵盖基于 OpenAI 和 Unity 场景的单个和多个 DRL 代理的设计和建模，重点是提高训练效率和满足用户需求。此外，我们还将讨论通过从人类偏好和行为中学习奖励来整合人类知识的方法。利用自然启发的人类感知进行精确奖励设计将有助于发展DRL在增强决策过程方面的能力，并挖掘人类参与的DRL代理的潜力。我们将深入了解DRL代理，以及它们如何成功解决复杂、动态的任务，并挖掘它们在推进决策过程中的潜力。

（有学术小票）

讲座人简介：

曹泽宏博士是南澳大学(UniSA) STEM/Industrial AI的高级讲师/副教授。他于2017年在悉尼科技大学澳大利亚人工智能研究所获得博士学位，并发表百余篇科研论文。他获得过澳大利亚研究理事会（ARC）DECRA奖学金（2022年）、百度人工智能中国青年学者奖（2022年，AI+X类别）、DAAD AInet奖学金（2022年）、ACM杰出演讲者奖（2022年）、UniSA首个企业奖学金（2022年）、UniSA STEM ECR奖（2022年）、斯坦福-爱思唯尔全球科学家前2%（2022年、2023年）和JSPS邀请奖学金（2023年）等。他担任IEEE TNNLS和TFS的副主编，并担任AAMAS、AAAI、IJCAI和NeurIPS等各种会议的PC成员。此外，他获得来自政府和工业界的竞争性资助项目，总额超过300万美元，包括ARC、CRC、FWPA、DSTG、ONRG、DAAD和Google等项目。他的研究方向为强化学习、脑机接口和决策制定。