本周為將門-TechBeat技術(shù)社區(qū)第219期線上Talk！

北京時間6月18日(周四)晚8點，紐約州立大學(xué)賓漢姆頓分校計算機(jī)系助理教授—張世琦博士的talk將準(zhǔn)時在將門TechBeat技術(shù)社區(qū)上線！

他與大家分享的主題是“知識改變機(jī)器人的命運”，屆時將會討論如何用知識表示和推理的方法提高機(jī)器人的連續(xù)決策能力。

Talk·信息

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主題：知識改變機(jī)器人的命運

嘉賓：紐約州立大學(xué)賓漢姆頓分校計算機(jī)系助理教授?張世琦

時間：北京時間?6月18日 (周四) 20:00

地點：將門TechBeat技術(shù)社區(qū)

http://www.techbeat.net/

Talk·提綱

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機(jī)器人經(jīng)常面對需要多個動作才能解決的復(fù)雜任務(wù)，比如導(dǎo)航、對話、抓取、投遞等等。對于這些任務(wù)，機(jī)器人需要做一系列的決策、執(zhí)行一系列的動作才能達(dá)到最終的目的，連續(xù)決策（sequential decision making）方法主要應(yīng)用于這一類決策問題。在這個報告，我們討論如何用知識表示和推理的方法提高機(jī)器人的連續(xù)決策能力。

知識表示和推理的方法主要依賴于人類的知識，早期實現(xiàn)了大量的應(yīng)用，并且推動了第一次AI浪潮。連續(xù)決策方法包括基于概率的行為規(guī)劃和強(qiáng)化學(xué)習(xí)兩大類算法，近些年受到很多關(guān)注。我們希望展示一些非常不“搭”的AI方法在機(jī)器人平臺上的有趣的結(jié)合。

本次分享的主要內(nèi)容如下：

1、機(jī)器人連續(xù)決策的需求和必要性

2、背景：部分可觀測隱馬爾科夫模型（POMDP），強(qiáng)化學(xué)習(xí)等

3、介紹多個knowledge-based 連續(xù)決策（SDM）算法

4、介紹一個SDM幫助增加知識的方法

5、總結(jié)

Talk·提問交流

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方式 ①

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方式 ②

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你的每一次貢獻(xiàn)，我們都會給予你相應(yīng)的i豆積分，近期還會有驚喜獎勵哦！

Talk·觀看方式

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先來一段高燃預(yù)告片提前感受下吧！

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嘉賓介紹

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張世琦博士目前任職于紐約州立大學(xué)賓漢姆頓分校（SUNY Binghamton），在計算機(jī)科學(xué)系擔(dān)任助理教授，其主要研究方向包括人工智能、機(jī)器人、人和機(jī)器人之間的交互與合作。本科、碩士畢業(yè)于哈爾濱工業(yè)大學(xué)，博士畢業(yè)于德州理工大學(xué)，之后在德州大學(xué)奧斯汀分校做博士后研究。

獲得獎項包括AAMAS最佳機(jī)器人論文獎（2018）、福特URP Award（2019）、NSFNRI Award、OPPO Faculty Research Award（2020）。多次服務(wù)于AAAI、IJCAI等國際會議的程序委員會、高級程序委員會，組織相關(guān)領(lǐng)域的Workshop和Tutorial，參與NSF、ONR等組織的項目評審。

關(guān)于TechBeat社區(qū)

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