题 目：Deep Reinforcement Learning in the Field
报告人：安波 教授
时 间：6月18日（周二）上午9:00
地 点：长望楼N102
主持人：付章杰 教授
Abstract: For AI problems with complex cooperation and strategic interactions, algorithmic approaches often cannot scale up and reinforcement learning has been successfully used to learn efficient policies for large scale coordination problems. This talk will discuss some of our recent works on using learning algorithms for solving large scale coordination problems and related applications in domains including games, e-commerce, and urban planning. This talk will also cover some latest work on AI agents.
专家简介：安波是新加坡南洋理工大学校长讲席教授，人工智能系主任，南洋理工大学人工智能研究院联席院长，于2011年在美国麻省大学Amherst分校获计算机科学博士学位。主要研究领域包括人工智能、多智能体系统、算法博弈论、强化学习、及优化。有150余篇论文发表在人工智能领域的国际顶级会议AAMAS, IJCAI, AAAI, ICLR, NeurIPS, ICML, AISTATS, ICAPS, KDD, UAI, EC, WWW以及著名学术期刊JAAMAS和AIJ。曾获2010 IFAAMAS杰出博士论文奖、2011年美国海岸警卫队的卓越运营奖、2012 AAMAS最佳应用论文奖、2016年IAAI创新应用论文奖，2020 DAI最佳论文奖，2012年美国运筹学和管理学研究协会(INFORMS)Daniel H. Wagner杰出运筹学应用奖， 2018年南洋青年研究奖、以及2022年南洋研究奖等荣誉。受邀在2017年IJCAI上做Early Career Spotlight talk。他曾获得2017年微软合作AI挑战赛的冠军。并曾入选2018年度IEEE Intelligent Systems的AI’s 10 to Watch。他是AIJ、 JAAMAS、 IEEE Intelligent Systems、ACM TIST 和ACM TAAS的副主编及JAIR编委会成员。担任过AAMAS’20的程序委员会主席和AAMAS’23会议主席。当选为国际智能体及多智能体系统协会理事会成员、AAAI高级会员及ACM杰出科学家。他将担任IJCAI’27的程序委员会主席。
南京信息工程大学
计算机学院、网络空间安全学院
2024年6月17日