教授
田 政
助理教授，英国伦敦大学学院计算机科学博士，在伦敦大学学院博士期间主要研究多智能体系统、强化学习、生成模型，多篇研究成果发表在 NeurIPS、AAAI、IJCAI、CoRL等相关领域的一流国际会议上，UCL团队EXIT项目主要成员，该项目算法与 Google Deepmind AlphaGo 算法同时独立研发，曾担任NeurIPS、IJCAI、AAAI等国际知名会议的PC成员，以及ACM Computing Surveys、Frontiers of Computer Science等多个国际知名期刊和会议的审稿人。
研究方向：强化学习、多智能体系统、环境仿真、智能语音与艺术设计应用
招生专业：计算机科学与技术
邮箱：tianzheng@shanghaitech.edu.cn
汪 军
特聘教授，伦敦大学学院（UCL）计算机系教授，互联网科学与大数据分析专业主任，荷兰代尔夫特理工大学博士，主要研究智能信息系统，包括数据挖掘，计算广告学，推荐系统，机器学习，强化学习，生成模型等等，发表了100多篇学术论文，多次获得最佳论文奖，是国际公认的计算广告学和智能推荐系统专家。
研究方向：人工智能、机器学习、强化学习和多智体强化学习在设计和艺术中的应用
招生专业：计算机科学与技术
邮箱：wangjun@shanghaitech.edu.cn
视频 | 我探索复制人类智能的可能性，是为了接近生命智慧的来源
学生
陈睿卿（2019级）
毕业院校：安徽大学/计算机科学与技术专业
研究方向：主动推理，多智体强化学习
研究内容：主动推理是一种贝叶斯方法，它使用变化推理同时进行感知和规划，这两个功能与自动编码器的结构保持了天然的一致性，提出了一个基于 Transformer的模型，将主动推理作为一个大序列建模问题，期望模型在离线多任务环境中能够优于其他基线。
宋文斌（2020级）
毕业院校：上海理工大学/电气工程及其自动化
研究方向：强化学习与机器人自主导航
研究内容：传统的机器人导航算法会通过求解带约束的优化问题来产生未来的局部轨迹，但这可能存在建模复杂、求解耗时等问题。通过使用强化学习的手段，可在仿真环境中自主训练出一套智能的规划与避障策略，并直接迁移到实体机器人上运行，具有使用灵活和推理快速等优点。
郁程 （2020级）
毕业院校：上海科技大学/计算机科学与技术专业
研究方向：语音合成与音频编辑
研究内容：合成高拟真度的语音，对说话者语调和语音风格进行建模，在稳定地合成流畅语音的同时，追求更丰富的韵律特征；高效的音频编辑工具，使编辑音频如编辑文案一样快速便捷。
