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泰山学堂举办第十一期泰山学子讲堂

2021年04月19日  文/洪吉祥 图/郭荣旭 宋建涛  阅读量:

  4月17日,第十一期“泰山学子讲堂”学术报告会在线下中心校区数学楼309与青岛校区第周苑C座320会议室及腾讯会议线上同步举行。泰山学堂14级计算机取向毕业生王同翰、12级计算机取向毕业生张景锋分别作题为《Role-Based Deep Cooperative Learning》和《Recent Advances and Opportunities in Adversarial Robustness》的报告。计算机学院陈竹敏教授、任昭春教授特邀参加了本次活动,会议由泰山学堂14级物理取向毕业生尹若愚主持。

  王同翰首先对监督学习、非监督学习、半监督学习和强化学习这几种主要的机器学习进行了阐述,然后通过介绍围棋人工智能AlphaGo和掌握复杂即时策略游戏StarCraft的智能体AlphaStar引入强化学习的概念,并简要阐述了强化学习的定义。随后,王同翰对于机械臂的学习过程这一实例进行了详细阐述,同时介绍了强化学习的范式,并进一步阐述了目前强化学习的几大研究热点,包括MARL(Multi-Agent Reinforcement Learning)及其研究现状,并由CTDE(Centralized training with decentralized execution)方法的缺点引出Role-Based的研究方法,进而介绍了该种研究方法取得的领先成果。最后,王同翰在回答同学们提出的问题的同时分享了自己科研的经验,并对同学们今后的学习表示鼓励。

  张景锋首先列举了目前人工智能在Image Classification、Natural Language Processing等领域的应用,随之提出对抗数据给AI带来的安全问题,并给同学们详细阐明了对抗数据的获取方法和其中的数学原理,随后又详细介绍了一些应对此类威胁的对抗学习的框架和方法,并对这些框架和方法进行了对比。张景峰在最后也表达了对同学们的鼓励和期望。

  张景锋,山东大学泰山学堂2016届毕业生,目前是RIKEN-AIP “Imperfect Information Learning Team”的博士后研究员。2016年获得山东大学学士学位,2020年在新加坡国立大学(QS排名全球第11位)计算机学院获得计算机科学博士学位。研究方向主攻机器学习的鲁棒性,他的长期研究目标是使人工智能对人类安全。

  王同翰,山东大学泰山学堂2018届毕业生,现就读于清华大学交叉信息研究院,硕士三年级,研究方向为深度强化学习,目前已在ICML,NeurIPS,ICLR,AAMAS等人工智能国际顶级会议发表论文8篇,其中两篇被评选为NeurIPS、ICRL会议spotlight论文。曾获清华大学国家奖学金,山东大学校长奖学金,ICLR 2021杰出审稿人。提出的基于角色的深度合作学习方法在主流多智能体合作任务集上取得目前国际最佳性能。

  本次讲座继续采用线上线下相结合的形式。在报告中,两位毕业生在进行学术知识的讲授的同时也对自己的科研经历及学习经验进行了分享,而同学们也与学长频繁互动,热烈讨论,活动全程洋溢着活泼开放的学术氛围。此次活动不仅增强了优秀毕业生和母校及在校学生们的联系,也为在校生未来的研究方向提供了指导和借鉴。作为泰山学堂“家文化”的有机组成部分,“泰山学子讲堂”在时间维度上增强了学堂学子对学堂集体的认同感和归属感,为形成更广阔的学堂学术交流圈奠定了基础。至此,“泰山学子讲堂”已成功举办十一期。

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