成电讲堂

　　4月29日，信息与软件工程学院邀请加拿大阿尔伯塔大学的Yuxi Li博士为学院研究生带来了主题为“Deep Reinforcement Learning and Its Applications”的线上讲座，介绍了深度强化学习的应用及其挑战，对强化学习的未来发展机会做了较为深入的介绍。

　　Yuxi Li博士介绍了强化学习（Reinforcement Learning)的主要内容，并重点讲解了强化学习与众多学科的关系和具体学习策略。为结合具体的实例，Yuxi Li博士在线展示了强化学习的具体流程，强调了强化学习算法设计和策略学习的重要性。

　　随后，Yuxi Li博士介绍了强化学习在游戏、金融、决策服务、新冠疫情、工业、自动驾驶等领域的应用，还为同学们展示了谷歌、微软、脸书等大型国际公司的强化学习科研项目。通过这些实例讲解，他生动地展示了强化学习在很多领域都能更好的帮助解决问题。他还强调了强化学习的挑战与机会共存。例如现实世界中的应用、数据、部署等挑战，以及强化学习在心理学，金融等领域的未来发展机会。

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　　Yuxi Li博士在阿尔伯塔大学获得计算机科学博士学位，并在该校担任博士后。他是《机器学习杂志》特刊的首席客座编辑（两次），ICML 2021/2019研讨会和2020年虚拟研讨会的首席联合主席。他是一本150页的《深度强化学习：概述》书籍的作者，该书籍被引用了800多次。他曾在NeurIPS、AISTATS和INFOCOM等网站发表过有参考价值的论文。他担任会议和期刊的TPC成员/审稿人，包括AAAI 2019-2022、ACM Computing Surveys, Communications of ACM, and TKDD。他在加拿大创立了attain.ai。