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

Intelligenza Artificiale

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Matériel relatif à l’entier enseignement. - Presentazione Corso - Maggio 2022 (A.Y. 2021/2022) Introduzione - Presentazione Corso - Seconda Erogazione 21/22 (A.Y. 2021/2022) Fondamenti di Intelligenza Artifciale Introduzione - Presentazione corso - Prima Erogazione 21/22 (A.Y. 2021/2022) Introduzione Fondamenti Intelligenza Artificiale - Intro corso - Prima erogazione 2021 (A.Y. 2020/2021) Fondamenti Intelligenza Artificiale Introduzione corso - Presentazione corso - Terza Erogazione 20/21 (A.Y. 2020/2021) Fondamenti di Intelligenza Artificiale Introduzione

Leçon n.1: Introduzione all’intelligenza artificiale
Leçon n.2: Introduzione alle reti neurali
Leçon n.3: Reti neurali: il percettrone
Leçon n.4: Reti neurali: retropropagazione dell'errore
Leçon n.5: Reti neurali: deep learning
Leçon n.6: L’apprendimento per rinforzo - Apprendimento per rinforzo: dai bandit problems, agli MDP e TD-Learning (A.Y. 2021/2022) Apprendimento per rinforzo TD-Learning MDP Reward Function Equazione di Bellmann - Apprendimento per Rinforzo: Intro generale e Bandit Problems (A.Y. 2021/2022) Reinforcement Learning Bandit Problems
Leçon n.7: Apprendimento per rinforzo: problemi di scelta multipla - Bandit Problems (A.Y. 2020/2021) Bandit Problems Problemi di scelta multipla
Leçon n.8: Apprendimento per rinforzo: temporal-difference learning TD-Learning - TD-Learnig (A.Y. 2020/2021) TD-Learning Dopamina Q-Learning Reward Prediction Error - TD-Learning e Q-Learning (A.Y. 2021/2022) MDP TD-Learning Q-Learning Metodi Attore-Critico - Actor-Critic (A.Y. 2021/2022) Actor-Critic Reinforcement Learning TD-Learning
Leçon n.9: Apprendimento per rinforzo: policy search
Leçon n.10: Le neuroscienze computazionali: introduzione