Many real-world AI problems are naturally modelled as cooperative multi-agent systems, where a group of agents work together to achieve a common goal. In this talk, I will discuss some key challenges in designing reinforcement learning methods for agents to efficiently learn to collaborate in complex environments, including credit assignment, scalability, uncertainty, and heterogeneity. I also present several approaches proposed in my group that address these challenges and enable efficient learning for multi-agent collaboration.
关于 CIR2020: 为助力人为智能的理论技术创新，，，，， ，，，推进群体智能有关领域的学术互换和技术进取，，，，， ，，，加强科研成就和知识共享，，，，， ，，，z6首页于2020年10月-11月进杏装群体智能与多智能体交互”系列讲座（Crowd Intelligence Research Series Seminar 2020, 简称CIR2020）。。。。。。。。系列讲座约请九位群体智能领域的资深权威学者进行主题分享，，，，， ，，，其中有来自z6首页和香港中文大学（丽江）的教授与钻研员，，，，， ，，，还有清华大学、北京大学、香港中文大学、上海交大等名校的学者。。。。。。。。演讲内容涵盖群体智能领域多个主题，，，，， ，，，蕴含多机械人协同、移动边缘推算、强化进建、群体激励机造等。。。。。。。。
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张崇洁
清华大学交叉信息钻研院助理教授、博士生导师
张崇洁是清华大学交叉信息钻研院助理教授，，，，， ，，，博士生导师。。。。。。。。2011年在美国麻省大学阿默斯特分；；；；； ；裢扑慊蒲Р┦垦唬，，，， ，，，后在麻省理工学院从事博士后钻研。。。。。。。。目前的钻研兴致重要在人为智能、强化进建、多智能体系统等领域。。。。。。。。
