讲师介绍：
主讲人： 潘春洪 自动化所 模式识别国家重点实验室研究员
中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室研究员，空天信息研究中心主任，博士生导师，本科毕业于清华大学自动化系，硕士毕业于中国科学院上海光机所，博士毕业于中国科学院自动化所，博士后工作于美国南加州大学计算机系，曾是法国ENST、INRIA、里尔一大等单位的高级访问学者。在PAMI、TIP、TNNLS、TGRS、ICCV、CVPR等国际刊物和会议上发表论文200多篇。目前的主要研究领域是：计算机视觉、机器学习、（遥感）图像处理等。
讲座概要：
近年内，人工智能已经上升到国家战略高度，已经成为国家服务业、工业和军事的核心竞争力， AlphaGo 在其中起了很大的推动作用。本讲座简要讲述AlphaGo如何把深度学习、蒙特卡洛树搜索、强化学习等技术应用于围棋对弈中，以及AlphaGo从Fan到Zero的技术进步，并简要讨论深度学习可应用的其它预测问题。
讲座提纲：
1） 围棋简介与AlphaGo版本
2） AlphaGo Lee 核心技术一：蒙特卡洛树搜索
3） AlphaGo Lee 核心技术二：网络构建
4） AlphaGo Zero 训练算法： 自对弈强化学习
5） AlphaGo Zero 评论
