11月1日，14:00至15:30间，电气学院举办了一场以“深度强化学习的新趋势：不同的基于深度策略的梯度”为主题的网络讲座。由享誉国际的Hamido Fujita教授主讲，讲座聚焦于深度强化学习领域的最新进展，特别关注了一种创新的深度强化学习方法——Different Deep Policy based Gradients（DDPG），该方法基于不同深度策略的理念。
近年来，深度强化学习在人工智能领域取得了显著的进展。在这次讲座中，Hamido Fujita教授介绍了DDPG方法，并强调了其在复杂环境中实现智能体高效学习的重要性。DDPG方法融合了深度神经网络在函数逼近方面的优势和策略梯度方法在优化策略方面的优势，为智能体在复杂环境中实现高效学习提供了崭新的思路。
Fujita教授在讲座中指出，DDPG方法的独特之处在于其基于不同深度策略，结合了深度神经网络和策略梯度方法的优势。这种综合性的方法使得智能体能够更好地适应多变的环境，提高学习效率，并为解决复杂问题提供了更为灵活的解决方案。
Hamido Fujita教授的讲座深入浅出，引导听众深入了解DDPG方法的核心理念和应用前景。他在演讲中阐述了该方法在实际问题中的成功案例，并强调了深度强化学习在推动人工智能领域不断发展中的关键作用。
与会师生通过腾讯会议链接，全程参与了讲座，关于Hamido Fujita教授的深度见解和对DDPG方法的解释，更为收获满满。此次讲座为学术交流搭建了一个平台，促使了对深度强化学习新趋势的更深层次理解，不仅丰富了听众的学术知识，也为人工智能领域的研究者提供了一个共享思想和经验的机会。
