为营造积极的学术氛围,拓宽学术视野,丰富知识结构,提升教师学术素养,10月31日下午,在AⅢ512会议室举办了“深度强化学习的前沿技术与典型应用”的学术讲座,主讲人为软件应用技术系王茹娟博士,学院全体专任教师聆听了本次讲座。
讲座由深度学习的基本原理入手,介绍了深度学习如何通过多层次的神经网络结构来学习和抽取数据的高阶特征。随后,介绍了强化学习的基本原理,包括其核心概念如状态、动作、奖励和策略,以及强化学习与其他机器学习范式的区别,并根据强化学习算法的分类,介绍基于模型的和无模型的强化学习算法,并分别介绍了它们的优缺点。讲座聚焦于深度强化学习,探讨了深度强化学习在游戏AI、机器人控制、自动驾驶和自然语言处理等领域的应用,并指出了样本效率、超参数调优、探索与利用的权衡以及非平稳环境等挑战。最后,对深度强化学习的未来发展趋势进行了展望,包括更高效的算法设计、模型泛化能力的提升、与其他机器学习方法的融合、实际应用场景的拓展以及安全性与可解释性的提升。
本次讲座不仅为听众提供了深度强化学习领域的深入见解,还激发了大家对未来技术发展的思考。期待未来深度强化学习能够在教师解决实际问题中发挥更大的作用。