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

Ingegneria dell'Energia Elettrica - Electrical Engineering · Sapienza Università di Roma · 1º anno · 1º semestre · Electrical Engineering for Digital Transition and Sustainable Power Systems · 6 CFU · a scelta (PERCORSO ELECTRICAL ENGINEERING 2 esami a scelta) · canale unico

Testi d'esame di Control Of Communication And Energy Networks del prof. Francesco Delli Priscoli, canale unico, corso di laurea in Ingegneria dell'Energia Elettrica - Electrical Engineering (Laurea magistrale (LM-28)), Sapienza Università di Roma, 1º anno · 1º semestre · Electrical Engineering for Digital Transition and Sustainable Power Systems · 6 CFU · a scelta (PERCORSO ELECTRICAL ENGINEERING 2 esami a scelta), 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

Il docente consiglia di frequentare

Corso di laurea: Ingegneria dell'Energia Elettrica - Electrical Engineering · Laurea magistrale (LM-28) · 1º anno · 1º semestre · Electrical Engineering for Digital Transition and Sustainable Power Systems · 6 CFU · a scelta (PERCORSO ELECTRICAL ENGINEERING 2 esami a scelta)

Sapienza · Ingegneria civile e industriale · 6 CFU · apri nel catalogo

Il docente indica 3 testi · da studiare tutti

Barto – Reinforcement Learning Vai su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 18/09/2026

Cristopher – Pattern Recognition and Machine Learning Vai su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 18/09/2026

John – Deep Learning Vai 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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Vedi anche: Prof. Francesco Delli Priscoli · Control Of Communication And Energy Networks a Sapienza (tutti i canali)