開始日期: 2025-07-26

　　課時(shí)安排: 4周在線小組科研學(xué)習(xí)+2周不限時(shí)論文指導(dǎo)學(xué)習(xí)

　　適合人群

　　適合年級 (Grade): 大學(xué)生及以上

　　適合專業(yè) (Major): 計(jì)算機(jī)科學(xué)、人工智能、數(shù)據(jù)科學(xué)、電子與計(jì)算機(jī)工程等專業(yè)，軟件工程、自動(dòng)化等相關(guān)專業(yè)或者希望掌握強(qiáng)化學(xué)習(xí)的學(xué)生;對人工智能、大數(shù)據(jù)以及交叉學(xué)科和方向感興趣的學(xué)生;

　　學(xué)生需要具備線性代數(shù)及概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)基礎(chǔ)，至少會使用一門編程語言實(shí)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，有過強(qiáng)化學(xué)習(xí)開發(fā)經(jīng)驗(yàn)的申請者優(yōu)先;

　　建議選修: 程序設(shè)計(jì)與代碼實(shí)現(xiàn)

　　導(dǎo)師介紹

　　Pietro

　　劍橋大學(xué) University of Cambridge終身正教授

　　Pietro導(dǎo)師現(xiàn)任劍橋大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)系終身正教授，意大利國家認(rèn)定Top100科學(xué)家， H-index64，被引用次數(shù)35000+。教授2021年連中三篇計(jì)算機(jī)頂會ICML，其論文還曾發(fā)表在包括世界級學(xué)術(shù)期刊 《Nature》。導(dǎo)師持有歐洲學(xué)習(xí)和智能系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)室(Ellis;歐洲大型跨國人工智能研究所，目前擁有千位全球頂尖計(jì)算機(jī)工程師、數(shù)學(xué)家和其他領(lǐng)域科學(xué)家，旨在重構(gòu)歐洲人工智能前沿研究)席位、劍橋大學(xué)大數(shù)據(jù)研究指導(dǎo)委員會席位。Pietro導(dǎo)師的研究興趣為人工智能圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模，在國際知名學(xué)術(shù)期刊發(fā)表論文多篇，曾榮獲歐盟委員會未來與新興技術(shù)(FET;迄今歐盟規(guī)模最大、資助力度最強(qiáng)的科研資助項(xiàng)目之一)會展三等獎(jiǎng)。

　　任職學(xué)校

　　劍橋大學(xué)建校于1209年，是世界范圍內(nèi)歷史最為悠久的大學(xué)之一，英國Top2名校，G5名校之一。劍橋大學(xué)享有世界聲譽(yù)，在英國社會和高等教育系統(tǒng)中具有極其重要的地位，同時(shí)具有廣泛的世界性影響。許多青年學(xué)子都以到劍橋大學(xué)深造為理想。劍橋大學(xué)在2020年QS世界大學(xué)綜合排名位列第7。

　　項(xiàng)目背景

　　近年來，人工智能數(shù)據(jù)科學(xué)技術(shù)不斷突破與發(fā)展。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN開啟了深度學(xué)習(xí)新篇章，推動(dòng)計(jì)算機(jī)視覺落地自動(dòng)化駕駛等諸多領(lǐng)域;循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)RNN推動(dòng)了自然語言處理，使得機(jī)器翻譯、智能語音技術(shù)日趨成熟;深度學(xué)習(xí)之上，強(qiáng)化學(xué)習(xí)圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)GNN的崛起正在深度賦能數(shù)據(jù)挖掘，將成為企業(yè)場景拓展、數(shù)據(jù)整合、行業(yè)效率飛躍的關(guān)鍵。項(xiàng)目將聚焦強(qiáng)化學(xué)習(xí)，特別是圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)GNN這一構(gòu)筑未來數(shù)字生態(tài)的核心數(shù)據(jù)科學(xué)技術(shù)。

　　項(xiàng)目介紹

　　項(xiàng)目內(nèi)容涉及強(qiáng)化學(xué)習(xí)核心理論和技能，具體包括遺傳算法、強(qiáng)化學(xué)習(xí)框架、Q-learning、行動(dòng)者-批評(actor-critic;AC)模型、馬爾可夫決策過程、優(yōu)化控制、圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(graph neural networks; GNN)、自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)(Auto ML)等。學(xué)生通過項(xiàng)目了解如何開發(fā)基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的生產(chǎn)力軟件，在結(jié)束時(shí)提交項(xiàng)目個(gè)性化研究課題報(bào)告，進(jìn)行成果展示。

　　個(gè)性化研究課題參考：

　　強(qiáng)化學(xué)習(xí)在博弈論中的應(yīng)用：類alpha算法開發(fā)

　　利用經(jīng)驗(yàn)留存解決強(qiáng)化學(xué)習(xí)所需樣本太多問題的可行性分析

　　強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的機(jī)器獎(jiǎng)勵(lì)設(shè)置方法迭代

　　為強(qiáng)化學(xué)習(xí)過擬合的特定場景重新建模的自動(dòng)過程研究

　　具有精確尺度估計(jì)的動(dòng)作-評價(jià)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)與強(qiáng)化學(xué)習(xí)優(yōu)勢函數(shù)

　　項(xiàng)目大綱

　　強(qiáng)化學(xué)習(xí)：項(xiàng)目將在本周聚焦遺傳算法和強(qiáng)化學(xué)習(xí)框架。 Introduction to reinforcement learning

　　環(huán)境：強(qiáng)化學(xué)習(xí)由智能體和環(huán)境兩部分構(gòu)成。項(xiàng)目將在本周探討離策略、無模型強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法 Q-learning、行動(dòng)者-批評(actor-critic;AC)模型、馬爾可夫決策過程等。Environment

　　優(yōu)化：項(xiàng)目將在本周深入學(xué)習(xí)強(qiáng)化學(xué)習(xí)與優(yōu)化控制。 Optimization

　　集成與控制 Integration and Control

　　集成：項(xiàng)目將在本周進(jìn)一步探討圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(graph neural networks; GNN)、自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)(Auto ML)等。 Integration

　　項(xiàng)目回顧與成果展示 Program Review and Presentation

　　論文輔導(dǎo) Project Deliverables Tutoring

　　項(xiàng)目收獲

　　4周在線小組科研學(xué)習(xí)+2周不限時(shí)論文指導(dǎo)學(xué)習(xí) 共125課時(shí)

　　項(xiàng)目報(bào)告

　　優(yōu)秀學(xué)員獲主導(dǎo)師Reference Letter

　　EI/CPCI/Scopus/ProQuest/Crossref/EBSCO或同等級別索引國際會議全文投遞與發(fā)表指導(dǎo)(可用于申請)

　　結(jié)業(yè)證書

　　成績單

　　LASER Award in Research Skills for Academic Study官方證書并轉(zhuǎn)換8 UCAS Tariff Points(可選)

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