报告地点：工学院448会议室

报告时间：3月23日（周六）下午3:30-4:30

       主讲人：严瑞东   北京交通大学系统科学学院副教授

主要从事智能系统决策、规划、控制研究，研究对象包括特种无人车、智能网联汽车、交通信号、混合交通流、机器人，研究方法包括强化学习和扰动估计与补偿控制。发表学术论文30余篇，建立并讲授《强化学习基础》与《强化学习与控制》两门课程。

内容简介：自2016年AlphaGo问世以来，深度强化学习经过几年快速发展，理论体系已经逐渐成型，在科研领域也取得了丰硕研究成果。深度强化学习已经广泛应用于智慧城市、智能交通、智能驾驶仿真、围棋教学、电脑游戏、金融管理等诸多领域，成为很多科研工作者必备的基础理论和研究工具。但是深度强化学习入门需要一定数学基础，入门难成为很多强化学习初学者的痛点。本次讲座将详细介绍强化学习基本原理及其在仿真中的典型应用案例，结合主讲人在北京交通大学《强化学习基础》课程的讲授经验予以详细说明。

 联系人：田文斌 19801313802