机器人的主动感知与行为学习课程简介：前往报名学习
人工智能的发展正从深度监督学习主导的场景智能逐步向深度强化学习主导的行为智能发展。行为智能除强调模拟人脑信息感知处理层面外，更加强调脑体协同，解决机器人作业中行为的动态性、交互性与适应性等问题。主动感知是指机器人如何规划和控制自身行为使其更好地感知，而行为学习则是机器人如何利用感知增强自身的行为控制，由此形成感知到行为，又从行为增强感知的闭环，实现真正的脑体协同。本报告将围绕机器人完成灵巧操作任务，介绍了机器人的智能感知技术，提出了传感器测量主动、感知模式主动和认知主动的新型机器人主动感知构架与理论方法。在此基础上，给出不完美信息环境下基于行为观测的机器人行为模仿和增强学习方法。最后，展望了机器人主动感知与行为学习的未来发展。
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人工智能的发展正从深度监督学习主导的场景智能逐步向深度强化学习主导的行为智能发展。行为智能除强调模拟人脑信息感知处理层面外，更加强调脑体协同，解决机器人作业中行为的动态性、交互性与适应性等问题。主动感知是指机器人如何规划和控制自身行为使其更好地感知，而行为学习则是机器人如何利用感知增强自身的行为控制，由此形成感知到行为，又从行为增强感知的闭环，实现真正的脑体协同。本报告将围绕机器人完成灵巧操作任务，介绍了机器人的智能感知技术，提出了传感器测量主动、感知模式主动和认知主动的新型机器人主动感知构架与理论方法。在此基础上，给出不完美信息环境下基于行为观测的机器人行为模仿和增强学习方法。最后，展望了机器人主动感知与行为学习的未来发展。
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孙富春，清华大学计算机科学与技术系教授，博士生导师，清华大学校学术委员会委员，系学术委员会主任，智能技术与系统国家重点实验室常务副主任。兼任国家重点研发计划机器人总体专家组成员，国家自然科学基金委重大研究计划“视听觉信息的认知计算”指导专家组成员，中国人工智能学会副理事长，中国自动化学会和中国认知科学学会常务理事，中国计算机学会智能机器人专业组主任。国际刊物《Cognitive Computation and Systems》主编，国际刊物《IEEE Trans. on Fuzzy Systems》，《IEEE Trans. on Systems, Man and Cybernetics: Systems》，《Mechatronics》和《International Journal of Control, Automation, and Systems (IJCAS)》副主编或领域主编，国内刊物《中国科学：信息科学》和《自动化学报》编委。