国内外做强化学习的老师，高校以及公司总结

Richard

本文总结了一些国内外做强化学习的高校、公司以及老师等，欢迎大家一起补充完善。

一、学术界

1.1 国外

伯克利： Sergey Levine(论文高产作者)、Pieter Abbel（和Levine并列）,Pieter Abbeel, Dimitri Bertsekas, Emma Brunskill, Chelsea Finn

UCL： David Sliver(目前好像不指导学生了)、汪军老师等

Alberta：Richard Sutton老爷子、Dale, Michael Bowling, Csaba

MCGill: Doina, Joelle

Stanford：Benjamin Van Roy

莫斯科国立大学：NIPS比赛很强

巴黎Flowers Team：Intrinsic motivation方向

Oxford: Shimon Whiteson

Texas: Peter Stone

新加坡南洋理工大学：安波老师

莫斯科国立大学：NIPS比赛很强

巴黎Flowers Team：Intrinsic motivation方向

加拿大麦吉尔大学推理与学习实验室

（Doina Precup和Joelle Pineau分别在DeepMind和FAIR Montreal工作）

加拿大U Alberta的增强学习和人工智能（Rich Sutton，Michael Bowling，Patrick Pilarski在DeepMind Edmonton任职；CsabaSzepesvári在DeepMind London任职）

强化学习和在线学习小组，英国伦敦帝国学院（马克·迪森罗思在http://Prowler.IO）

英国牛津大学白森研究实验室

法国里尔的Inria SequeL（Mohammad Ghavamzadeh，RémiMunos，Bilal Piot在DeepMind，Alessandro Lazaric在FAIR Paris，Olivier Pietquin在Google Brain）

Juergen Schmidhuber的小组，瑞士IDSIA（现为NNAISENSE）

谢恩·曼诺（Shie Mannor）在以色列Technion的小组

Gergely Neu在UPF西班牙巴塞罗那举行

印度IIT-Madras的Balaraman Ravindran小组

加拿大多伦多大学/媒介研究所的Jimmy Ba的小组

加拿大媒介学会的阿米尔·马苏德·法拉赫曼德（Amir-Massoud Farahmand）的Alireza Makhzani

部分参考自@知乎:微尘-黄含驰@知乎：Shangtong Zhang

1.2 香港

香港中文大学：周博磊老师

香港中文大学（深圳）：Jim Dai、Hongyuan Zha、Baoxiang Wang

1.3 国内

清华大学：张崇洁老师、李升波老师等

北京大学：卢宗青老师等

南京大学：俞扬老师、高阳老师等

上海交通大学：张伟楠老师、俞凯老师（Reinforcement Learning: An Introduction书翻译作者）等

中国科学院：赵冬斌老师、张海峰老师等

天津大学：郝建业老师等

中科大：李厚强老师、周文罡老师、王杰老师、庄连生老师等

国防科技大学：徐昕老师

中科院深圳先进技术研究院: 崔允端老师(强化学习在自动驾驶、机器控制上的应用)

二、工业界

2.1 国外

DeepMind(David Sliver, Marc G. Bellemare)

OpenAI(John Schulman)

FAIR（全方向）：知名的有田渊栋和Noam Brown等，大佬巨多

Google Brain（全方向）：大佬巨多

Salesforce Research

2.2 国内

腾讯AI Lab：游戏等；

百度PARL团队：自研框架+RL比赛

网易伏羲实验室：游戏；

字节跳动AI Lab：游戏、推荐；

地平线AI：RL+机器人、自动驾驶

滴滴：运筹优化；

阿里：推荐、运筹优化；

微软亚研院：Research，信息检索和搜索引擎；

华为诺亚方舟实验室：Research；

华为消费者BG自动驾驶解决方案BU：RL+自动驾驶

平安保险：强化学习+NLP；

快手AI Lab：游戏、检索；

Momenta：RL+自动驾驶

超参数科技：游戏；

启元世界

南栖仙策

本文总结不全，欢迎各位共同补充
参考如下回答：

@FSLight

alexfrom0815

国防科大徐昕老师！老师人超级nice的！

Arya

alexfrom0815 你好，能分享一下国防科大徐昕老师的个人主页吗？我找了很久都没有找到 😃

FSLight

补充几个重要的：
学术界：
北大：卢宗青老师，多智能体方向
UC Berkeley：Pieter Abbel（和Levine并列）
Alberta：好几个理论的@蓝青峰大佬
Stanford：Benjamin Van Roy
莫斯科国立大学：RL比赛很强，paper不少
巴黎Flowers Team：Intrinsic motivation方向

工业界：
FAIR（全方向）：知名的有田渊栋和Noam Brown等，大佬巨多
Google Brain（全方向）：大佬巨多
Salesforce Research

百度PARL团队：自研框架+RL比赛
地平线AI：RL+机器人、自动驾驶
Momenta：RL+自动驾驶
华为消费者BG智能汽车解决方案BU：RL+自动驾驶

另外还有……我校新开始的一堆老师，没错是一堆：
中科大：李厚强老师、周文罡老师、王杰老师、庄连生老师等

whisperLiang

FSLight 学长，我想问一下这几个老师在哪个学院

wanchenhui

FSLight 学长您好，请问您说的“Alberta：好几个理论的@蓝青峰大佬”的“蓝青峰”的名字是什么呀？

szrlee

香港中文大学（深圳）：
Jim Dai https://scholar.google.com/citations?user=HnO4jIMAAAAJ https://people.orie.cornell.edu/jdai/
Hongyuan Zha https://scholar.google.com/citations?hl=en&user=tqEWl8gAAAAJ
Baoxiang Wang https://bxiangwang.github.io/

Taospirit

哈工大深圳：
李衍杰老师 http://faculty.hitsz.edu.cn/liyanjie
李老师数学背景，做半马氏决策过程的，学生主要做RL在机器人上的应用（导航决策、调度规划等）

Eric

新加坡南洋理工大学
安波老师 https://personal.ntu.edu.sg/boan/index.html

YueYun

Eric 嗨_您好我是国内西北工业大学的博士生，想去安博老师那边作CSC访学，不知道您可以不可以引荐一下呢？

DavidYan

Eric 您好，请问您是安老师的学生吗，想跟您交流一下

monkeyDshanshan

推荐中科院深圳先进技术研究院的崔允端老师：https://cuiyunduan.vercel.app/
崔老师主要是做强化学习决策控制的，主要做强化学习在自动驾驶、机器控制上的应用

TomorrowIsAnOtherDay

关于百度的强化学习工作，大家可以参考这个页面（有实习生招聘需求）：
https://github.com/TomorrowIsAnOtherDay

plclmezboss

TomorrowIsAnOtherDay 想请问下您还招实习生吗

zcchenvy

天津大学郝建业老师：

天津大学-深度强化学习实验室Deep Reinforcement Learning Lab (icdai.org)

半个王子

“Sergey Levine(论文高产作者)、Pieter Abbel（和Levine并列）”

Levine是Abbel的博后，这么写不妥。Levine的学术地位暂时还没法与Abbel并列。。。

Maktoub

话说，帖子怎么没有收藏功能啊

实验室官方助手

Maktoub

目前只能点击关注哈，后续我们继续完善此功能，感谢您的反馈

Napoleon

您好，我想咨询一下中山大学余超老师团队怎么样呀？想申请余老师的博士，不知道什么资格才能够老师的要求呢？

RLer

Napoleon 建议直接邮件联系吧，https://cse.sysu.edu.cn/content/4883

余超，博士生导师，中山大学“百人计划”引进副教授，国家“香江学者”。2007年本科毕业于华中科技大学电信系，获通信工程学士学位，2013年博士毕业于澳大利亚伍伦贡大学计算机系，获计算机博士学位。主要从事强化学习理论与应用研究工作。先后在IEEE TNNLS（IF:11.683）, IEEE TCB（IF:10.387），IEEE ITS（IF:4.051）, IEEE TVT（IF:4.432），ACM T等国际期刊和ICML/NeurlPS/IJCAI/AAMAS/AAAI上发表学术论文100余篇。主持科研项目20余项。获最佳论文奖3次。

担任SCI期刊IEICE TIS和JSSE副主编；组织国际会议MATCSD2015，ACAN 2016，IEEE ICA2016，IEEE ICA2017，Special Track in PRICA20I8，DAI2019, DAI2020；担任国际会议IJCAI2020, AAAI2020, IJCAI2019，AAMAS2019，AAAI2019，AAMAS2018，PRICAI2018，AAMAS2017等国际会议PC。

强化学习是当前人工智能热潮的核心技术之一，在机器人与多机器人系统、健康医疗、广告推荐、对话系统、经济博弈等领域有着广泛的应用。目前，我们团队主要的科研项目有：（1）基于强化学习的机器人行为控制（深度强化学习、人机交互、数字孪生）；（2）基于分布式强化学习的智能集群协同（智能集群、多机器人系统、智能网联汽车）；（3）基于强化学习的慢性病和重症室（脓毒症等）最优治疗；（4）非完全信息博弈（德扑麻将棋牌类游戏、王者荣耀Dota等战略游戏、博弈对抗等）；（5）强化学习理论（模型学习、探索和信任分配、多智能体强化学习、离线学习、分层学习、贝叶斯学习等）。

Sizz

Napoleon 方便加个微信聊聊吗？13164391308

Napoleon

RLer 十分感谢~已经联系余老师了，期待着老师的回复

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