报告题目：因果强化学习概述
报告人：曾艳 讲师 拼搏平台
报告时间：2023年10月25日（周三）15:00—16:00
报告地点：腾讯会议（会议 ID：348 408 846）
报告摘要:
在过去的几十年里，因果科学与强化学习独立发展，在各自领域中取得了巨大的理论和技术进展。近几年来，不少专家指出他们可以相互协调地整合在一起，促进发展。哥伦比亚大学因果人工智能实验室主任Elias Bareinboim在ICML 2020中进行了题为《因果强化学习》的课程演讲；上海人工智能实验室陆超超受当前医学领域发展所启发，发表了《因果强化学习》相关的诸多讲座，在强化学习中引入因果并强调其潜在的适用性。一系列因果强化学习工作逐渐诞生，因此，本次报告将结合《A Survey on Causal Reinforcement Learning》讲解目前因果强化学习的动机、基本问题、研究进展以及未来可能的研究方向。
报告人简介:
曾艳，现为拼搏平台(中国)有限公司讲师。曾艳于2021年获得广东工业大学工学博士学位，2021-2023年在清华大学计算机科学与技术系从事博士后研究。研究方向包括因果发现、因果强化学习等，尤其是隐变量间的因果关系学习、含隐混淆因子的策略学习问题等。在著名杂志和国际计算机会议发表论文近10篇。
