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机器人系统的自主学习理论与技术
机器人系统的自主学习理论与技术
教师介绍
徐昕,国防科学技术大学机电工程与自动化学院教授,博士生导师。主要研究领域为机器人智能控制、机器学习、智能车辆规划与控制。中国人工智能学会理事等。获国家自然科学二等奖与湖南省自然科学一等奖各1项,入选新世纪优秀人才支持计划,获霍英东青年教师基金优选资助课题资助。主持国家自然科学基金重点项目1项、面上项目3项、973课题等国家和省部级项目10余项,发表学术论文150余篇。在科学出版社出版著作2部。任5个国际SCI期刊的副编辑等,CAAI Transactions on Intelligence Technology创刊副主编以及《自动化学报》编委。 以增强学习(reinforcement learning)为代表的自主学习技术对于提升各类机器人系统的优化决策与控制性能具有重要意义。报告针对复杂不确定环境中机器人系统的优化决策与控制问题,主要阐述如下几个方面的内容:求解复杂优化决策与控制问题的自主学习技术所面临的理论与技术挑战,近年来增强学习与近似动态规划领域的主要研究进展,典型的机器人自主学习系统,机器人自主学习领域有待进一步研究的理论与技术难题。

本讲教师:徐昕
所属学科:工科
人  气:1587

课程介绍
以增强学习(reinforcement learning)为代表的自主学习技术对于提升各类机器人系统的优化决策与控制性能具有重要意义。报告针对复杂不确定环境中机器人系统的优化决策与控制问题,主要阐述如下几个方面的内容:求解复杂优化决策与控制问题的自主学习技术所面临的理论与技术挑战,近年来增强学习与近似动态规划领域的主要研究进展,典型的机器人自主学习系统,机器人自主学习领域有待进一步研究的理论与技术难题。 

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