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