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Re-Generation Enel (السنة الدراسية 2022/2023) - SLP (IT e Digital Technologies) - Intelligenza artificiale

Intelligenza Artificiale



الشرائح

درس رقم 1: Introduzione all’intelligenza artificiale
   La preistoria dell'AI

   La nascita dell'AI

   Scopi dell'AI

   Strumenti dell'AI
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درس رقم 2: Introduzione alle reti neurali
   Cosa sono le reti neurali artificiali​

   Struttura delle reti​

   Apprendimento​

   Scopo della ricerca sulle reti: Cenni storici
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درس رقم 3: Reti neurali: il percettrone
   Il percettrone di Rosemblatt​​

   Widrow e Hoff: La discesa di gradiente ​e la regola delta​​

   Limiti delle reti ad uno strato
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درس رقم 4: Reti neurali: retropropagazione dell'errore
   L’inverno delle reti neurali​

   La retropropagazione dell’errore: discesa di gradiente​

   La retropropagazione dell’errore: apprendimento degli strati nascosti
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درس رقم 5: Reti neurali: deep learning
   Cenni storici: La seconda rivoluzione delle reti neurali​

   Caratteristiche delle reti ‘deep’

   Deep belief networks​

   Reti convoluzionali​

   Reti ricorrenti
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درس رقم 6: L’apprendimento per rinforzo
   L'importanza dell'apprendimento

   Apprendere per prove ed errori

   L'apprendimento per rinforzo nell'intelligenza artificiale
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درس رقم 7: Apprendimento per rinforzo: problemi di scelta multipla
   Il problema della scelta

   Bandit problems

   Exploration VS Exploitation

   Contextual bandits
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درس رقم 8: Apprendimento per rinforzo: temporal-difference learning
   Dai contextual bandits ai Markov decision process

   TD-Learning

   Q-Learning

   Metodi Attore-Critico
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درس رقم 9: Apprendimento per rinforzo: policy search
   Problemi dei metodi RL standard​

   Policy continue

   Policy gradients​

   Policy search senza gradiente​
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درس رقم 10: Le neuroscienze computazionali: introduzione
   Nascita delle neuroscienze computazionali​

   Livelli di analisi, di organizzazione e ​di processamento

   I modelli computazionali sono ipotesi
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