Prof. Gaia Maselli

Sapienza Università di Roma · Ingegneria dell'informazione, informatica e statistica · libri consigliati e cosa studiare, a.a. 2026/2027

Libri adottati dal prof. Gaia Maselli

Reinforcement learning – Autonomous Networking (Computer Science - Informatica, 2º anno · 1º semestre · 6 CFU · a scelta (Gruppo B - Caratterizzanti))

Materie del prof. Gaia Maselli

Systems And Networking – con Prof. Emiliano Casalicchio Canale unico

Corso di laurea: Applied Computer Science and Artificial Intelligence – Informatica Applicata e Intelligenza Artificiale · Laurea triennale (L-31) · 2º anno · 1º semestre · 12 CFU

Sapienza · Ingegneria dell'informazione, informatica e statistica · 12 CFU · apri nel catalogo

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Bacheca del docente: cosa indica di studiare

Argomenti del programma: Modulo: UNIT II N/D Modulo: UNIT I Parte I: Introduzione - Concetti di base - Storia dei sistemi operativi - Relazione tra sistemi operativi e hardware - Struttura dei sistemi operativi Parte II: Gestione dei processi - Processi - Pianificazione della CPU - Thread Parte III: Sincronizzazione dei processi - Strumenti di sincronizzazione - Esempi di sincronizzazione - Deadlock Parte IV: Gestione della memoria -…

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Autonomous Networking Canale unico

Corso di laurea: Computer Science - Informatica · Laurea magistrale (LM-18) · 1º anno · 1º semestre · 6 CFU · a scelta (Gruppo B - Caratterizzanti) / 1º anno · 1º semestre · 6 CFU · a scelta (Gruppo C - Affini)

Sapienza · Ingegneria dell'informazione, informatica e statistica · 6 CFU · apri nel catalogo

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Autonomous Networking Canale unico

Il docente consiglia di frequentare

Corso di laurea: Computer Science - Informatica · Laurea magistrale (LM-18) · 2º anno · 1º semestre · 6 CFU · a scelta (Gruppo B - Caratterizzanti) / 2º anno · 1º semestre · 6 CFU · a scelta (Gruppo C - Affini)

Sapienza · Ingegneria dell'informazione, informatica e statistica · 6 CFU · apri nel catalogo · pagina del canale (anno, semestre, libri)

Il docente indica 1 testo

Reinforcement learning Vai su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 18/09/2026

Bacheca del docente: cosa indica di studiare

Argomenti del programma: Il corso prevede 3 parti: 1) Reti di sensori terrestri e aeree, Reti IoT, e principali protocolli MAC (20 ore) 2) Concetti di Reinforcement learning: - Multi-armed bandits (10 ore) - Processi di Markov (10 ore) - Q-learning (10 ore) 3) Applicazione di tecniche di Reinforcement Learning a protocolli MAC e routing per reti di sensori e IoT (20 ore)

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