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魏廷翰Wei Ting Han

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教授教員室:A413

出身:
台湾、カナダ
所属:
高知工科大学情報学群
   大学院工学研究科 基盤工学専攻 情報システム工学コース
   大学院工学研究科 基盤工学専攻 情報学コース
学位:
Ph.D. in Computer Science and Engineering
最終学歴:
Institute of Computer Science and Engineering, National Chiao Tung University, Taiwan
相談可能分野:
人工知能, ゲーム情報学, 強化学習, 探索法, 人工知能安全性
趣味:
映画鑑賞, ゲーム, インドアボルダリング
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研究紹介

環境との相互作用によって知的な行動を習う

専門分野:強化学習

 強化学習とは、エージェントが環境との相互作用を通じて報酬という関数を最大化するための行動を学習する方法です。特に強化学習は、インタラクティブな問題に、例えば、ゲームやドローンに、最も適しています。汎用性があるAIの実現には強化学習が不可欠であると言われるため、強化学習の研究はAIの安全性に関しても非常に重要です。

  •  A Local-Pattern Related Look-Up Table
  •     
    著者
    Chung-Chin Shih, Ting Han Wei, Ti-Rong Wu, I-Chen Wu
        
    発表誌:
    IEEE Transactions on Games, Vol. 16, No.2, pp.282-290
        
    発表年:
    2024
  •  Game Solving with Online Fine-Tuning
  •     
    著者
    Ti-Rong Wu, Hung Guei, Ting Han Wei, Chung-Chin Shih, Jui-Te Chin, I-Chen Wu
        
    発表誌:
    The Thirty-seventh Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2023)
        
    発表年:
    2023
  •  Improving Search in Go using Static Safety
  •     
    著者
    Owen Randall, Ting Han Wei, Ryan Hayward, Martin Müller
        
    発表誌:
    Computers and Games (CG 2022)
        
    発表年:
    2022
  •  Job-Level Algorithm for Connect6 Opening Book Construction
  •    
    著者
    Ting Han Wei, I-Chen Wu, Chao-Chin Liang, Bing-Tsung Chiang, Wen-Jie Tseng, Shi-Jim Yen, and Chang-Shing Lee
        
    発表誌:
    ICGA Journal, Vol. 38, No. 3,pp. 165-179
        
    発表年:
    2015
  •  Software Development Framework for Job-Level Algorithms
  •     
    著者
    Ting Han Wei, Chao-Chin Liang, I-Chen Wu, Lung-Pin Chen
        
    発表誌:
    ICGA Journal, Vol. 38, No. 3, pp. 131-148
        
    発表年:
    2015
研究室紹介
研究室の写真1

強化学習と探索研究室:A303

 研究室では、強化学習や探索と言ったAI技術を、さまざまなゲームに応用することによって、アルゴリズムの改善やより深い理解を目指します。プログラミングやAIトレーニングに興味のある学生を歓迎します。研究室は新しく設立されたばかりなので、研究や学術活動において、何もかも新しいことに挑戦する雰囲気があります。

吹き出し

高校生のみなさんへ

 ゲームを楽しむことも学習の手段だと思います。好奇心と新しいことに挑戦したい心こそが、人間を際立たせるものです。大切なのは、遊びを通じてでも新しいことを学び続けることです。このモチベーションの上に、努力を積み重ねることができます。

講義科目

人工知能1, 人工知能2, 数値計算法

受け入れ可能な専攻

AI・コンピュータ科学

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