本周为将门-TechBeat技术社区第243期线上Talk！也是ICRA 2020系列Talk第②弹！
北京时间9月17日(周四)晚8点，加州理工学院计算与数学科学系在读博士—石冠亚的Talk将准时在将门TechBeat技术社区开播！
他与大家分享的主题是: “深度学习与控制理论的可靠结合以及在机器人中的应用”。届时将会介绍如何可靠、稳定地结合深度学习和控制理论，达到1+1>2的效果，并且应用到机器人系统中。
Talk·信息
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主题：深度学习与控制理论的可靠结合
以及在机器人中的应用
嘉宾：加州理工学院计算与数学科学系在读博士 石冠亚
Talk·提纲
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深度学习在很多领域大放异彩，比如计算机视觉、自然语言处理、围棋，但在真实世界的复杂动力系统中仍缺乏有效的算法和理论保证，比如自动驾驶，无人机，以及医疗机器人等等。深度学习和深度强化学习的许多问题（不稳定、缺乏鲁棒性、没有安全性保障、缺乏可解释性）或许可以从控制理论中寻找答案。控制理论可以解决稳定性、鲁棒性等问题，但依赖于相对准确的系统建模。本次Talk将介绍如何可靠、稳定地结合深度学习和控制理论，达到1+1>2的效果，并且应用到复杂机器人系统中。1、分析真实世界复杂动力系统的特点和挑战性，以及深度学习存在的问题，从而进一步理解我们为什么需要重新思考深度学习和控制理论的关系；
2、具体介绍两篇ICRA的文章和一篇L4DC的文章，来展示我们是如何结合控制理论和深度学习来解决实际问题的。▼
本次分享中将会提及的paper list如下，建议提前预习哦：https://arxiv.org/pdf/1811.08027
https://arxiv.org/pdf/2003.02992
http://proceedings.mlr.press/v120/liu20a.html
Talk·提问交流
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Talk·观看方式
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嘉宾介绍
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石冠亚
石冠亚，本科毕业于清华大学，目前在加州理工学院计算与数学科学(CMS)系的控制与动力系统(CDS)方向攻读博士学位。主要研究方向是控制理论和机器学习的结合，以及在真实世界复杂动力系统中的应用。他在ICRA、L4DC、NeurIPS、RAL等多个机器人、控制和机器学习的顶级会议/期刊发表论文十余篇，研究成果多次被雅虎新闻、Import AI、Engadget、Caltech新闻等多家媒体报道。曾先后在商汤科技深度学习算法组和英伟达AI算法组实习。更多详情请见个人主页：www.gshi.me
系列Talk
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第①弹
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