Informazioni di Machine And Reinforcement Learning In Control Applications | DidatticaWEB

Generali:

Dipartimento: Ingegneria
Settore Ministeriale: ING-INF/04
Codice di verbalizzazione: 80300015
Metodi di insegnamento: Frontale
Metodi di valutazione: Orale
Prerequisiti: Nessuno
Obiettivi: Apprendimento per rinforzo: introduzione, metodi non associativi di apprendimento, introduzione a processi decisionali Markoviani, programmazione dinamica, tecniche di apprendimento tabellari (Monte Carlo, alle differenze temporali, tracce di eleggibilità), utilizzo congiunto di tecniche di pianificazione e di apprendimento, tecniche di apprendimento basate su approssimazione funzionale (lineare e non-lineare), controllo ottimo basato sui dati per sistemi con spazio di stato e azioni continue, analisi di sistemi parzialmente osservabili, esempi di applicazione di tecniche di apprendimento per rinforzo a esempi pratici. Machine learning: utilizzo di tecniche di machine learning per il controllo, implementazione al calcolatore.
Ricevimento: Da concordare via e-mail

Didattica:

A.A.: 2022/2023
Canale: UNICO
Crediti: 6

Classe virtuale:

Nome classe: POSSIERI-80300015-MACHINE_AND_REINFORCEMENT_LEARNING_IN_CONTROL_APPLICATIONS_2
Link Microsoft Teams: Link
Docente: POSSIERI CORRADO