【小象学院】AlphaGo:从fan到zire
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      AlphaGo:从fan到zero
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简  介 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

* 课程提供者:小象科技