本期为TechBeat人工智能社区第520期线上Talk！
北京时间8月9日(周三)20:00，清华大学交叉信息研究院助理教授—许华哲的Talk已准时在TechBeat人工智能社区开播！
他与大家分享的主题是: “具身控制中的泛化能力”，从具身控制中视觉外观，几何位姿,新的机器人形态三个角度切入介绍了其在智能体在与环境的交互中提升其认知和行动能力的研究成果。
Talk·信息
▼
主题：具身控制中的泛化能力
嘉宾：清华大学交叉信息研究院助理教授—许华哲
时间：北京时间 8月9日(周三)20:00
地点：TechBeat人工智能社区
http://www.techbeat.net/
点击下方链接，一键预约TALK！
TechBeatTechBeat是荟聚全球华人AI精英的成长社区，每周上新来自顶尖大厂、明星创业公司、国际顶级高校相关专业在读博士的最新研究工作。我们希望为AI人才打造更专业的服务和体验，加速并陪伴其成长。https://www.techbeat.net/talk-info?id=798
Talk·介绍
▼
具身智能融合了决策智能、感知智能、机器人学等多个领域，使智能体在与环境的交互中提升其认知和行动能力。为了使智能体进一步走向通用人工智能，泛化能力将是重要基石。具身智能的需要何种泛化能力？需要如何实现这样的泛化能力？本报告将给出尝试性的回答，并从具身控制中视觉外观，几何位姿,新的机器人形态三个角度切入，介绍研究者在以上领域的初步探索结果，以及后续可延伸问题。
Talk大纲
1、视觉外观
2、几何位姿
3、新的机器人形态
Talk·提问交流
▼
在Talk界面下的【交流区】参与互动！留下你的打call🤟和问题🙋，和更多小伙伴们共同讨论，被讲者直接翻牌解答！
你的每一次贡献，我们都会给予你相应的i豆积分，还会有惊喜奖励哦！
Talk·嘉宾介绍
▼
许华哲
清华大学交叉信息研究院助理教授
许华哲博士现为清华大学交叉信息研究院助理教授，博士后就读于斯坦福大学，博士毕业于加州大学伯克利分校。其研究领域是具身人工智能（Embodied AI）的理论、算法与应用，具体研究方向包括深度强化学习、机器人学、基于感知的控制（Sensorimotor）等。其科研围绕具身人工智能的关键环节，系统性地研究了视觉深度强化学习在决策中的理论、模仿学习中的算法设计和高维视觉预测中的模型和应用，对解决具身人工智能领域中数据效率低和泛化能力弱等核心问题做出多项贡献。其发表顶级会议论文三十余篇，代表性工作曾被MIT Tech Review，Stanford HAI等媒体报道。
个人主页:
https://www.techbeat.net/grzytrkj?id=14204
关于TechBeat人工智能社区
▼
TechBeat(www.techbeat.net)隶属于将门创投，是一个荟聚全球华人AI精英的成长社区。
我们希望为AI人才打造更专业的服务和体验，加速并陪伴其学习成长。
期待这里可以成为你学习AI前沿知识的高地，分享自己最新工作的沃土，在AI进阶之路上的升级打怪的根据地！
更多详细介绍>>TechBeat，一个荟聚全球华人AI精英的学习成长社区
