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

Intelligenza Artificiale



Classi interattive

Filtra per anno accademico:
Materiale relativo all'intero insegnamento

n. 11.1 -
Presentazione Corso - Maggio 2022  (A.A. 2021/2022)
Introduzione
n. 11.2 -
Presentazione Corso - Seconda Erogazione 21/22  (A.A. 2021/2022)
Fondamenti di Intelligenza Artifciale Introduzione
n. 11.3 -
Presentazione corso - Prima Erogazione 21/22  (A.A. 2021/2022)
Introduzione Fondamenti Intelligenza Artificiale
n. 11.4 -
Intro corso - Prima erogazione 2021  (A.A. 2020/2021)
Fondamenti Intelligenza Artificiale Introduzione corso
n. 11.5 -
Presentazione corso - Terza Erogazione 20/21  (A.A. 2020/2021)
Fondamenti di Intelligenza Artificiale Introduzione

Lezione n.1: Introduzione all’intelligenza artificiale

Lezione n.2: Introduzione alle reti neurali

Lezione n.3: Reti neurali: il percettrone

Lezione n.4: Reti neurali: retropropagazione dell'errore

Lezione n.5: Reti neurali: deep learning

Lezione n.6: L’apprendimento per rinforzo

n. 6.1 -
Apprendimento per rinforzo: dai bandit problems, agli MDP e TD-Learning  (A.A. 2021/2022)
Apprendimento per rinforzo TD-Learning MDP Reward Function Equazione di Bellmann
n. 6.2 -
Apprendimento per Rinforzo: Intro generale e Bandit Problems  (A.A. 2021/2022)
Reinforcement Learning Bandit Problems
Lezione n.7: Apprendimento per rinforzo: problemi di scelta multipla

n. 7.1 -
Bandit Problems  (A.A. 2020/2021)
Bandit Problems Problemi di scelta multipla
Lezione n.8: Apprendimento per rinforzo: temporal-difference learning

TD-Learning
n. 8.1 -
TD-Learnig  (A.A. 2020/2021)
TD-Learning Dopamina Q-Learning Reward Prediction Error
n. 8.2 -
TD-Learning e Q-Learning  (A.A. 2021/2022)
MDP TD-Learning Q-Learning
Metodi Attore-Critico
n. 8.3 -
Actor-Critic  (A.A. 2021/2022)
Actor-Critic Reinforcement Learning TD-Learning
Lezione n.9: Apprendimento per rinforzo: policy search

Lezione n.10: Le neuroscienze computazionali: introduzione