Il corso di approfondimento tecnico pratico sul Reinforcement Learning è dedicato a chi già si occupa di AI e vuole approfondire alcune delle ultime tecniche con esempi pratici in Keras e Tensorflow.

In territori inesplorati, dove ci si aspetta che l’apprendimento sia la cosa più importante, un agente deve essere in grado di imparare dalla sua propria esperienza.
Nel Reinforcement Learning (Apprendimento per Rinforzo) un agente interagisce con l’ambiente, analizza l’input, modifica lo stato in funzione del raggiungimento degli obiettivi e genera un’azione che massimizza la ricompensa a lungo termine. Per ottenere ciò è opportuno che l’agente sia in grado di interagire con l’ambiente e osservarne lo
stato ad ogni istante, con un approccio di tentativi e feedback positivi o negativi rispetto alle azioni possibili. Si può applicare quando  all’agente non viene detto quale azione è meglio scegliere, come succede spesso nel Machine Learning, ma dove scoprire, mediante ripetute prove, quali azioni permetteranno di ottenere la ricompensa maggiore.

 

 

Programma

Definizione dell’agente e dell’ambiente

Markov Decision Processes

Q-Learning

Esempi in videogame e robotica

Esempi con Keras

Esempi con TensorFlow

Durata: 6 ore

Lingua: italiano

Linguaggio usato: Python

Ambiente di programmazione: Google Colab, richiede account Gmail

 

Il docente

 Roberto Marmo 

Professore a contratto Università di Pavia

 

 

Le date

Milano  01/04/2019  | 09:30-16:30 – Enterprise Hotel Milano

 

Roma   8/4/2019  | 09:30-16:30 – Best Western Plus Hotel Universo

 

Costi di iscrizione

tkticona  PARTECIPAZIONE  1 persona
EARLY BIRD  (FINO AL 20/03/2019)
 ISCRIZIONI CHIUSE

Come mi iscrivo?

1- SCARICA LA SCHEDA

2 – Si aprirà la scheda di iscrizione che andrà compilata e re-inviata come da istruzioni nella stessa scheda;

3- Si riceverà conferma dell’iscrizione al corso.

Il pagamento può avvenire attraverso bonifico bancario come specificato nella scheda.

Per ogni informazione è a disposizione la chat online facendo clic in basso a destra su questo sito o scrivendo all’indirizzo email info(@)fluel.it

 

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