2023/11/09 12:39

圆桌论道 | 聚焦 AI Agent，RLChina 2023 大会日程预览

导读

由中国计算机学会 (CCF) 与 RLChina 强化学习社区联合主办的 RLChina 2023 大会将于 11 月 24 日至 26 日在苏州 CCF 业务总部召开。本次大会荣幸邀请到包括英国皇家工程院院士郭毅可教授、菲尔兹奖得主 Laurent Lafforgue 教授、北京大学邓小铁教授、华为语音语义首席科学家刘群教授以及伦敦大学学院汪军教授在内的 40 余位嘉宾共同探讨大模型与 AI Agent 领域的前沿工作。欢迎感兴趣的研究者莅临会议！

活动安排

主题

RLChina 2023——大模型与 AI Agent

时间

2023 年 11 月 24 日 - 11 月 26 日

地点

苏州 CCF 业务总部 & 学术交流中心

注册入口

https://ccf.org.cn/rlchina2023/

大会官网

http://rlchina.org/rlchina_2023/

主办

中国计算机学会

RLChina 强化学习社区

承办

中国计算机学会人工智能与模式识别专委会

中科南京人工智能创新研究院

协办

中国计算机学会人工智能与模式识别专委会多智能体学组

南京大学智能科学与技术学院

苏州大学

合作伙伴

华为诺亚方舟实验室

入门

相关技术

机器学习物体识别深度学习人脸识别图像分割

人工智能技术

在学术研究领域，人工智能通常指能够感知周围环境并采取行动以实现最优的可能结果的智能体（intelligent agent）

来源：Russell, S., & Norvig, P. (2003). Artificial Intelligence: A Modern Approach.

模式识别技术

模式识别（英语：Pattern recognition），就是通过计算机用数学技术方法来研究模式的自动处理和判读。我们把环境与客体统称为“模式”。随着计算机技术的发展，人类有可能研究复杂的信息处理过程。信息处理过程的一个重要形式是生命体对环境及客体的识别。其概念与数据挖掘、机器学习类似。

来源：维基百科

强化学习技术

强化学习是一种试错方法，其目标是让软件智能体在特定环境中能够采取回报最大化的行为。强化学习在马尔可夫决策过程环境中主要使用的技术是动态规划（Dynamic Programming）。流行的强化学习方法包括自适应动态规划（ADP）、时间差分（TD）学习、状态-动作-回报-状态-动作（SARSA）算法、Q 学习、深度强化学习（DQN）；其应用包括下棋类游戏、机器人控制和工作调度等。

来源：机器之心

北京大学机构

北京大学创办于1898年，初名京师大学堂，是中国第一所国立综合性大学，也是当时中国最高教育行政机关。辛亥革命后，于1912年改为现名。2000年4月3日，北京大学与原北京医科大学合并，组建了新的北京大学。原北京医科大学的前身是国立北京医学专门学校，创建于1912年10月26日。20世纪三、四十年代，学校一度名为北平大学医学院，并于1946年7月并入北京大学。1952年在全国高校院系调整中，北京大学医学院脱离北京大学，独立为北京医学院。1985年更名为北京医科大学，1996年成为国家首批“211工程”重点支持的医科大学。两校合并进一步拓宽了北京大学的学科结构，为促进医学与人文社会科学及理科的结合，改革医学教育奠定了基础。

官网，http://www.pku.edu.cn/