台湾中山大学黄国胜教授关于强化学习的讲座通知
报告人: 黄国胜 教授(IET Fellow)
邀请人: 崔荣鑫
时间: 2017年11月4日，下午2:30
地点: 航海学院东配楼
主题: 强化学习概述及其应用范例
内容简介:
强化学习是机器学习中的一个领域，强调如何基于环境而行动，以取得最大化的预期利益。其灵感来源于心理学中的行为主义理论，即有机体如何在环境给予的奖励或惩罚的刺激下，逐步形成对刺激的预期，产生能获得最大利益的习惯性行为。这个方法具有普适性，因此在其他许多领域都有研究，例如博弈论、控制论、运筹学、信息论、仿真优化、多主体系统学习、群体智能、统计学以及遗传算法。强化学习和标准的监督式学习之间的区别在于，它并不需要出现正确的输入/输出对，也不需要精确校正次优化的行为。强化学习更加专注于在线规划，需要在探索（在未知的领域）和遵从（现有知识）之间找到平衡。本次报告将简介强化学习的基本概念以及其在报告人的研究团队所应用范例。希望在听讲后能对强化学习有初步理论概念，激发在此研究兴趣。
报告人简介:
黄国胜教授1993年获美国西北大学计算机工程博士学位，现任职于台湾中山大学电机系。这十几年担任过中正大学电算中心组长、代主任、电机系系主任、光机电整合研究所所长、自动化学门复审委员、大学院校工程教育认证中心认证委员、IEEE机器人及自动化台北分会主席，台湾系统学会理事、台湾机器人学会理事、台湾自动控制学会理事等职务。目前其研究兴趣主要在于多机器人合作的研究议题及智能嵌入式系统的开发应用议题。由于其学术表现受到国际人士的认同，因此成为IET Fellow，并担任IEEE Transactions on Cybernetics以及IEEE/ASME Transactions on Mechatronics的编委。
