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Reinforcement Learning – An introduction

Libro adottato a Padova, a.a. 2026/2027 · 5 canali

«Reinforcement Learning – An introduction» è adottato per Reinforcement Learning dal prof. Gian Antonio Susto (Bioingegneria – sede di Padova, Computer Engineering – sede di Padova, Control Systems Engineering – sede di Padova e altri corsi – Padova).

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Come lo indica il docente: Reinforcement Learning: An introduction , Autori: Richard Sutton, Andrew Barto, Anno: 2018, Editore: MIT Press, Note: Seconda Edizione

Chi lo adotta

Programma e testi di ogni canale

Reinforcement Learning – Prof. Gian Antonio Susto Canale unico

Corso di laurea: Bioingegneria – sede di Padova · Laurea magistrale (LM-21) · esame facoltativo · Intelligenza Artificiale per la Salute e Ingegneria Clinica · 6 CFU

Padova · Dipartimento di Ingegneria dell'Informazione - DEI · 6 CFU · apri nel catalogo · Bioingegneria – sede di Padova · 1º anno · 1º semestre ›

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Bacheca del docente: cosa indica di studiare

Argomenti del programma: - Introduzione e definizione del problema: Il corso inizia con una panoramica del Reinforcement Learning, concentrandosi su come un agente impari a prendere decisioni sequenziali interagendo con un ambiente. Il concetto del problema del k-armed bandit viene introdotto come un quadro semplice ma potente per esplorare il compromesso tra esplorazione e sfruttamento.

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Reinforcement Learning – Prof. Gian Antonio Susto Canale unico

Corso di laurea: Computer Engineering – sede di Padova · Laurea magistrale (LM-32) · esame facoltativo · 6 CFU

Padova · Dipartimento di Ingegneria dell'Informazione - DEI · 6 CFU · apri nel catalogo · Computer Engineering – sede di Padova · 1º anno · 1º semestre ›

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Libri consigliati nell'a.a. 2025/2026
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Bacheca del docente: cosa indica di studiare

Argomenti del programma: - Introduzione e definizione del problema: Il corso inizia con una panoramica del Reinforcement Learning, concentrandosi su come un agente impari a prendere decisioni sequenziali interagendo con un ambiente. Il concetto del problema del k-armed bandit viene introdotto come un quadro semplice ma potente per esplorare il compromesso tra esplorazione e sfruttamento.

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Reinforcement Learning – Prof. Gian Antonio Susto Canale unico

Corso di laurea: Control Systems Engineering – sede di Padova · Laurea magistrale (LM-25) · esame facoltativo · 6 CFU

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Bacheca del docente: cosa indica di studiare

Argomenti del programma: - Introduzione e definizione del problema: Il corso inizia con una panoramica del Reinforcement Learning, concentrandosi su come un agente impari a prendere decisioni sequenziali interagendo con un ambiente. Il concetto del problema del k-armed bandit viene introdotto come un quadro semplice ma potente per esplorare il compromesso tra esplorazione e sfruttamento.

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Reinforcement Learning – Prof. Gian Antonio Susto Canale unico

Corso di laurea: Data Science – sede di Padova · Laurea magistrale (LM Data) · esame facoltativo · Data Science · 6 CFU

Padova · Dipartimento di Matematica "Tullio Levi-Civita" - DM · 6 CFU · apri nel catalogo · Data Science – sede di Padova · 1º anno · 1º semestre ›

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Bacheca del docente: cosa indica di studiare

Argomenti del programma: - Introduzione e definizione del problema: Il corso inizia con una panoramica del Reinforcement Learning, concentrandosi su come un agente impari a prendere decisioni sequenziali interagendo con un ambiente. Il concetto del problema del k-armed bandit viene introdotto come un quadro semplice ma potente per esplorare il compromesso tra esplorazione e sfruttamento.

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Reinforcement Learning – Prof. Gian Antonio Susto Canale unico

Corso di laurea: Ict for Internet and Multimedia - Ingegneria per le Comunicazioni Multimediali e Internet – sede di Padova · Laurea magistrale (LM-27) · esame facoltativo · 6 CFU

Padova · Dipartimento di Ingegneria dell'Informazione - DEI · 6 CFU · apri nel catalogo · Ict for Internet and Multimedia - Ingegneria per le Comunicazioni Multimediali e Internet – sede di Padova · 1º anno · 1º semestre ›

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Bacheca del docente: cosa indica di studiare

Argomenti del programma: - Introduzione e definizione del problema: Il corso inizia con una panoramica del Reinforcement Learning, concentrandosi su come un agente impari a prendere decisioni sequenziali interagendo con un ambiente. Il concetto del problema del k-armed bandit viene introdotto come un quadro semplice ma potente per esplorare il compromesso tra esplorazione e sfruttamento.

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