2019年開啟之際，美國加州大學伯克利分校教授、機器人與強化學習領域專家 Pieter Abbeel 發布了一份資源大禮：《深度學習與機器人學》105頁PPT。這份PPT整理自Abbeel教授2018年受邀參加的69個演講，內容涵蓋監督學習、強化學習和無監督學習的重要進展，以及深度學習的主要應用等方面，有助于讀者對深度學習和機器人學有一個宏觀的理解。

Pieter Abbeel教授從AI近年的一些“熱論”講起，從馬斯克認為AI是人類文明面臨的最大威脅、普京說“誰能成為AI領域的領袖，誰就將成為世界的主宰者”，概述了近年來AI的熱潮：NIPS等頂會的參會人數達到史上最高、arxiv上AI領域的論文翻倍增長。

報告的主體部分是“深度學習成功”，詳細介紹了監督學習、強化學習和無監督學習的重要進展。Pieter Abbeel教授對這三個概念的解釋如下：

監督學習：模式識別，如果有足夠多的數據(input -> output pairs)，那么神經網絡就能夠學習模式；

強化學習：通過試錯的過程，學習目標導向的行為

無監督學習：沒有明確的監督的條件下，學習世界的結構

最后，報告展示了深度學習的一系列應用。

PPT下載地址：

https://www.dropbox.com/s/dw4kmxkrv3orujd/2018_12_xx_Abbeel--AI.pdf?dl=0

Pieter Abbeel教授簡介

Pieter Abbeel，加州大學伯克利分校教授、機器人學習實驗室主任，伯克利人工智能研究(BAIR)實驗室聯合主任。

Pieter Abbeel是機器人和強化學習領域的大牛。Pieter Abbeel 2008年從斯坦福大學獲得博士學位，師從百度前首席科學家 Andrew Ng（吳恩達），畢業后在UC Berkeley任教。

2016~2017年，Pieter Abbeel加入Open AI，任研究科學家。現在則是Open AI顧問。

Pieter Abbeel還是兩家AI公司的創始人，Gradescope和covariant.ai。Gradescope開發為家庭作業、課題研究、試卷等打分的AI系統；covariant.ai開發機器人自動化的AI系統，在制造/倉儲/電子商務/物流等領域應用。

Pieter Abbeel 的研究重點特別集中于如何讓機器人向人類學習（學徒學習），如何讓機器人通過自己的試錯過程學習(強化學習)，以及如何通過從learning-to-learn(元學習)過程中加快技能獲取。他開發的機器人已經學會了先進的直升機特技飛行、打結、基本裝配、疊衣服、移動、以及基于視覺的機器人操作。

機器人疊毛巾

Pieter Abbeel目前的主要研究方向：機器人和機器學習，特別關注深度強化學習、深度模仿學習、深度無監督學習、元學習、learning-to-learn、以及AI安全。

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