Scopri come applicare tecniche di Reinforcement Learning all’avanguardia per risolvere problemi complessi. Attraverso una combinazione di teoria ed esercitazioni pratiche, imparerai a padroneggiare algoritmi avanzati come Q-Learning, Deep Q-Learning e Asynchronous Actor-Critic (A3C), utilizzando piattaforme come Gymnasium per testare i tuoi modelli in ambienti simulati.
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Il Reinforcement Learning (RL) è una tecnica avanzata di Intelligenza Artificiale che consente a un agente di apprendere interagendo con l’ambiente. L’agente compie azioni e riceve ricompense o penalità, migliorando progressivamente le sue decisioni per massimizzare la ricompensa a lungo termine. L’agente non riceve un modello esplicito, ma esplora l’ambiente, scoprendo autonomamente la strategia ottimale. Questo rende il RL ideale per scenari complessi e dinamici, come robot autonomi in catene di montaggio, veicoli autonomi e sistemi AI di gioco, o in settori come marketing e finanza, dove l’adattamento in tempo reale è cruciale.
Il RL consente agli agenti di imparare comportamenti ottimali interagendo con l’ambiente, adattandosi continuamente in base ai risultati delle proprie azioni.
Gli agenti di RL apprendono attraverso un sistema di ricompense e penalità, migliorando progressivamente le loro prestazioni, come un robot che impara a muoversi evitando ostacoli.
Il RL è ideale per decisioni sequenziali, dove le azioni attuali influenzano risultati futuri, come un’auto autonoma che bilancia la sicurezza con l’efficienza del percorso.
Il RL ha le massime performance in ambienti mutevoli, come un robot da soccorso che si adatta a scenari di emergenza reali, trasferendo le competenze apprese in simulazioni.
Acquisisci competenze avanzate sugli algoritmi di Reinforcement Learning e Deep-Reinforcement Learning
ESERCITAZIONI SUL
REINFORCEMENT LEARNING
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Al termine del corso riceverai una certificazione di completamento che attesta le ore di formazione svolte e le nuove competenze acquisite. Aggiungendola sul CV e LinkedIn potenzierai immediatamente il tuo profilo con una delle skill più richieste dalle aziende.
Al termine del corso di Reinforcement Learning, avrai acquisito competenze pratiche per progettare e implementare soluzioni AI autonome. Sarai in grado di creare agenti intelligenti capaci di prendere decisioni ottimali in scenari complessi e dinamici, utilizzando tecniche avanzate di apprendimento per rinforzo.
Sarai in grado di costruire agenti AI autonomi, progettando e programmando algoritmi come Q-Learning, SARSA e Deep Q-Learning per risolvere problemi reali.
Sfrutterai la conoscenza dei processi decisionali di Markov per modellare e risolvere problemi dove le decisioni sequenziali influenzano il futuro dell’agente, garantendo così strategie ottimali a lungo termine.
Utilizzerai piattaforme come Gymnasium per testare e migliorare le prestazioni dei tuoi agenti in ambienti simulati complessi, preparandoli per sfide nel mondo reale.
Imparerai a utilizzare l'algoritmo Asynchronous Actor-Critic (A3C) per risolvere problemi su larga scala e ad alta dimensionalità, ottimizzando l'efficienza dell'apprendimento degli agenti.
Il corso è rivolto a ingegneri del machine learning che vogliono ampliare le proprie competenze nell'IA, con un focus sul reinforcement learning. Imparerai a progettare agenti autonomi e a risolvere problemi complessi basati su decisioni sequenziali.
Se sei un Data Scientist che vuole affrontare problemi di ottimizzazione su larga scala, questo corso ti aiuterà a padroneggiare il reinforcement learning. Imparerai a modellare situazioni complesse dove i dati influenzano dinamicamente il futuro, migliorando le tue capacità di analisi predittiva.
Il corso è progettato per sviluppatori software che vogliono avanzare nel campo dell'intelligenza artificiale, imparando a integrare agenti di reinforcement learning nei loro progetti. Imparerai a implementare algoritmi avanzati e a sviluppare soluzioni AI capaci di adattarsi e migliorare autonomamente in ambienti dinamici.
UN DOCENTE DEDICATO
PRONTO A SUPPORTARTI IN OGNI MOMENTO
Vincenzo Maritati
AI Researcher
Vincenzo è un ricercatore informatico che lavora attivamente nel campo dell’Intelligenza Artificiale, coordinando progetti di ricerca e sviluppo che spaziano in diversi ambiti, come la mobilità intelligente, sistemi di telemedicina, la manutenzione predittiva, il controllo della produzione industriale e la formazione.
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