LG AI연구원 이홍락 CSAI | 2021 한국인공지능학회 추계학술대회

LG AI연구원의 이홍락 CSAI가 2021년 한국인공지능학회 추계학술대회에서
'Learning Representations and Models of the World for Solving Complex Tasks'를
주제로 강연을 진행했습니다.

이홍락 CSAI는 강력한 일반화 성능으로 다양한 작업을 수행할 수 있는 범용 인공지능
에이전트 개발을 위해 표현 및 모델을 학습하는 방법을 제시합니다.

제어 가능한 환경의 표현 학습을 통해 보상이 희소한 작업에서도 성능을 개선하는 법,
다양한 제어 작업에서 샘플 효율성과 일반화 성능을 향상시키는 잠재 표현을 학습하는 법,
하위 작업 간의 계층적 구조를 학습하여 복잡한 작업을 수행하는 법을 소개합니다.

Honglak Lee CSAI introduces a way of acquiring models to develop general-purpose artificial intelligence agents that can perform various tasks with outstanding generalization performance.

He also demonstrates how representation learning in a controlled environment can improve performance despite the scarce reward, how to acquire latent expression that enhances
the sample’s efficiency and generalization performance in various controlled experiments,
and how to execute a complex task by understanding the hierarchy of its subtasks.

00:00 - intro
00:33 - Learning Models of the World from Observations
09:54 - Learning Representations for Efficient Exploration and Generalization
19:54 - Solving Complex Tasks with Compositional Structures
29:00 - Learning representations and models for real-world applications @ LG

자세한 발표 내용은 영상으로 확인 해 주세요.

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