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强化学习：理论、方法与应用｜CNCC Tutorial
CNCC2026将于10月21-24日在成都举办。今年将继续推出Tutorial，本篇介绍的Tutorial是——强化学习：理论、方法与应用
Tutorial是由领域内专家主讲，面向全体参会者开放的专题讲座或教学环节，旨在介绍研究领域的最新进展或基础知识，内容涵盖原理、挑战、方法等。可以帮助刚进入该方向的博士生、青年学者快速补齐知识短板，以便更好地参会后续的前沿报告理解与未来方向思辨。
今年Tutorial共设置11大主题板块：AI基础模型、机器学习理论与机理、强化学习与推理、视觉多模态与世界模型、AI安全与治理、数据科学与数据空间、机器人与具身智能、Agent智能体、新型计算与网络架构、AI4Science、AI+行业。
（扫码报名）
模块 | 时长 | 内容 |
1. 强化学习基础 | 60min | 强化学习历史发展，问题定义，主要概念，基础算法 |
2. 深度强化学习 | 40min | 深度Q网络（DQN）、策略梯度、PPO等主流方法，多智能体强化学习 |
3. 模仿学习与大语言模型强化学习 | 40min | 模仿学习基础知识与奖励函数学习，RLHF（基于人类反馈的强化学习）与推理增强中强化学习技术的发展。 |
4. 世界模型与具身强化学习 | 40min | 世界模型基础知识，基于世界模型的具身策略训练方法等 |
5. 互动问答与讨论 | 30min | 回答听众问题 |
Tutorial简介
技术领域或应用方向：机器学习、深度学习、强化学习、自然语言处理、计算机视觉、大模型（如大语言模型）。核心内容：强化学习是机器学习的主要研究方向之一，近期因在大模型中的应用而备受关注。本次讲习班将从强化学习的基础知识入手，覆盖深度强化学习方法，以及在大模型、具身智能场景中的应用技术等知识内容。
Tutorial目标
参与者将能够：
理解强化学习的基本原理与主要算法
掌握深度强化学习的主流方法及其实现思路
了解强化学习在大模型中的应用技术
跟踪强化学习领域的最新研究进展与发展方向
为后续科研或实际工作中应用强化学习奠定坚实基础
讲者介绍
南京大学教授
南京大学人工智能学院教授。主要从事人工智能、机器学习、强化学习方向的研究，工作获5项国际论文奖、3项国际算法竞赛冠军。入选国家青年人才计划、IEEE Intelligent Systems “AI’s 10 to Watch”，获CCF-IEEE青年科学家奖，首届亚太数据挖掘“青年成就奖”，并受邀在国际人工智能联合大会 IJCAI 2018上作“青年亮点报告”。
南京大学 讲师
南京大学人工智能学院博士后，2023年于南京大学人工智能学院获得博士学位。主要从事强化学习与多智能体强化学习方向的研究，在TPAMI、TNNLS、NeurIPS、ICML、ICLR、AAMAS等发表论文20余篇，在开放环境多智能体强化学习方面的工作获得DAI 2023最佳论文奖。
博士
南京大学人工智能学院博士后，2025年于南京大学人工智能学院获得博士学位。主要从事强化学习理论基础研究，受到国家自然科学基金青年学生（研究生）项目支持，在TPAMI、NeurIPS、ICML、ICLR等领域顶级期刊和会议发表论文10余篇，推进了模仿学习理论误差的理解和消减方法的发展。
欢迎参加CNCC2026 CNCC是一个宏观论述技术趋势的大会，具有规格高、规模大、内容丰富等特点，会议形式包括大会特邀报告、大会论坛、专题论坛、特色活动及展览。大会汇聚两院院士、国内外顶尖学者、知名企业家等亲临大会，展望前沿趋势，分享创新成果。ACM、IEEE CS、IPSJ、KIISE等国际计算机组织的代表也多次获邀现场参加这一盛会。CNCC2026将于10月21-24日在四川省成都市举办，大会主题是“数聚驱动，智算未来”，欢迎各界前来参会。
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