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Control Of Communication And Energy Networks – prof. Francesco Delli Priscoli

Control Engineering - Ingegneria Automatica · Sapienza Università di Roma · 2º anno · 1º semestre · 6 CFU · a scelta (Gruppo OPZIONALE) · canale unico

Testi d'esame di Control Of Communication And Energy Networks del prof. Francesco Delli Priscoli, canale unico, corso di laurea in Control Engineering - Ingegneria Automatica (Laurea magistrale (LM-25)), Sapienza Università di Roma, 2º anno · 1º semestre · 6 CFU · a scelta (Gruppo OPZIONALE), a.a. 2026/2027. Libri adottati: Barto – Reinforcement Learning; Cristopher – Pattern Recognition and Machine Learning; John – Deep Learning.

Control Of Communication And Energy Networks – Prof. Francesco Delli Priscoli Canale unico

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

Barto – Reinforcement LearningVai su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 18/09/2026
John – Deep LearningVai su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 18/09/2026
Bacheca del docente: cosa indica di studiare
  • Dispense derivanti dai Deliverables prodotti nell'ambito dei progetti di ricerca della UE/ESA/MIMIT. In particolare, progetti SHIELD (FP9), NANCY (FP9), CADUCEO (MIMIT), ATENA (UE FP8), SESAME (UE FP8), 5G ALLSTAR (UE FP8), 5G SOLUTIONS…

Argomenti del programma: La prima parte del corso (circa 40 ore) dettaglia le seguenti metodologie: Markov Decision Process, Dynamic Programming, Reinforcement Learning (in particolare, TD learning, Sarsa, Q-learning), Machine Learning (k-means, clustering). Oltre l'aspetto teorico, si considera l'utilizzo pratico di tali metodologie per il controllo di reti/sistemi di comunicazione, energia, trasporto, sicurezza, salute.

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