论坛介绍
　　决策智能与计算前沿论坛意在推进决策智能在理论、算法、应用等各方面的交流与合作。论坛涵盖强化学习、多智能体系统、博弈论等研究领域内容，邀请国内外决策智能领域有重要影响力的学者，通过多方视角，试图廓清决策智能的边界与内涵，探究决策智能的发展与应用。
　　会议时间
　　6月21日 13：30-16：50
　　会议地址
　　南京金陵江滨酒店-扬子江厅
　　江苏省南京市建邺区扬子江大道万景园路8号
　　论坛议程
　　嘉宾介绍
　　个人简介：李厚强，中国科学技术大学信息科学技术学院教授、副院长，多媒体计算与通信教育部-微软重点实验室主任，长江学者特聘教授，国家“杰出青年基金”获得者，IEEE Fellow。主要研究方向：图像处理与计算机视觉、强化学习与机器博弈、多媒体信息检索、视频编码与通信等。报告摘要：机器博弈的主要研究方向和课题组在机器博弈研究方面的若干进展。
　　个人简介：俞扬，南京大学教授。主要研究领域：机器学习、强化学习，开放场景可应用强化学习的理论与技术。报告摘要：汇报环境模型学习的研究进展，及其在真实强化学习应用中的效用。
　　个人简介：西安交通大学自动化学院教授，博士生导师。报告摘要：在单智能体与环境博弈问题和小规模Territory defense problem基础上，给出了大规模Territory defense problem的博弈模型、Nash均衡解，并提出基于平均场理论的深度强化学习方法。
　　个人简介：兴军亮，中科院自动化研究所研究员、博士生导师，中国科学院大学岗位教授。
　　报告摘要：重点关注混合式多智能体合作博弈学习范式，介绍课题组提出的几种最新的多智能体系统博弈学习算法，包括基于动态不后悔策略的多智能体博弈学习算法、基于次优示范的多智能体博弈学习算法、以及基于奖励序列化的多智能体博弈学习算法。
　　个人简介：郝建业，天津大学智能与计算学部副教授，华为诺亚方舟决策推理实验室主任。主要研究方向为深度强化学习、多智能体系统。报告摘要：深度强化学习背景与基础，然后从如何学得好、学得快、学得稳三方面介绍深度强化学习所面临的挑战及相应的解决方案；深度强化学习在自动驾驶控制、5G网络优化、供应链物流优化等场景的应用。
　　报名渠道
　　扫描下方邀请函二维码，在“参会注册”中填写相关信息，确认提交后等待通知即可。