Diventa un leader nel campo dell'apprendimento per rinforzo e crea soluzioni innovative ed efficaci in vari campi. Unisciti al futuro della tecnologia e dell'innovazione!"

Il Reinforcement Learning è fondamentale per la creazione di soluzioni innovative ed efficaci in vari campi. Viene utilizzato nella robotica per creare sistemi di controllo del movimento e nell'intelligenza artificiale per migliorare il processo decisionale. Inoltre, viene implementata anche nello sviluppo di videogiochi e nell'ottimizzazione dell'efficienza energetica degli edifici. Si tratta di una tecnologia che offre agli ingegneri l'opportunità di sviluppare competenze altamente specializzate e richieste dall'industria, come l'ottimizzazione del gradiente delle politiche, la creazione di ambienti OpenAI, la valutazione dei crediti basata su reti neurali e l'implementazione di algoritmi di apprendimento per rinforzo.

Il corso universitario in Reinforcement Learning è una risposta alle attuali esigenze dell'industria e della tecnologia in relazione all'apprendimento per rinforzo. Questo campo è fondamentale per la creazione di algoritmi che ottimizzano i risultati, fornendo vantaggi competitivi alle aziende che ne integrano l'applicazione. Verrà approfondita anche l'ottimizzazione del gradiente delle politiche, utilizzata per ottimizzare le politiche delle reti neurali. Pertanto, questa specializzazione è stata progettata per offrire agli ingegneri l'opportunità di sviluppare competenze teoriche e pratiche per risolvere problemi complessi e creare soluzioni innovative.

Il programma Reinforcement Learning viene erogato in modalità 100% online, consentendo agli studenti di apprendere secondo i propri ritmi e orari. La metodologia Relearning viene utilizzata per fornire un'esperienza di apprendimento efficace e unica. Gli studenti avranno accesso agli ambienti OpenAI, che consentirà loro di sperimentare e apprendere la creazione di ambienti e l'uso degli algoritmi di Reinforcement Learning.

L'apprendimento per differenza di tempo e il Q-Learning sono fondamentali per il Reinforcement Learning e verranno analizzati nel programma.

Si tratta di un programma che offre un'esperienza di apprendimento unica ed efficace, erogata in modalità 100% online e utilizzando la metodologia Relearning. Ciò consentirà agli studenti di distribuire il carico di studi in base ai loro programmi e di combinarlo con altre aree della loro vita. Inoltre, avranno accesso a un campus virtuale ricco di contenuti teorici, pratici e aggiuntivi che faciliteranno l'integrazione delle conoscenze e a cui potranno accedere in ogni momento.

Accedi ad una specializzazione riconosciuta che aumenterà le tue opportunità di lavoro e salariali"

Questo corso universitario in Reinforcement Learning possiede il programma più completo e aggiornato del mercato. Le caratteristiche principali del programma sono:

• Sviluppo di casi di studio presentati da esperti in Reinforcement Learning
• Contenuti grafici, schematici ed eminentemente pratici che forniscono informazioni rigorosa e pratiche riguardo alle discipline essenziali per l’esercizio professionale
• Esercizi pratici che offrono un processo di autovalutazione per migliorare l'apprendimento
• Particolare enfasi sulle metodologie innovative
• Lezioni teoriche, domande all'esperto e/o al tutor, forum di discussione su questioni controverse e compiti di riflessione individuale
• Contenuti disponibili da qualsiasi dispositivo fisso o portatile provvisto di connessione a internet

Imparerai in modo autonomo e collaborativo, utilizzando una varietà di risorse, da letture e video a tutorial e progetti pratici"

Il personale docente comprende professionisti del settore, che forniscono agli studenti le competenze necessarie a intraprendere un percorso di studio eccellente.

I contenuti multimediali, sviluppati in base alle ultime tecnologie educative, forniranno al professionista un apprendimento coinvolgente e localizzato, ovvero inserito in un contesto reale.

La creazione di questo programma è incentrata sull’Apprendimento Basato sui Problemi, mediante il quale il professionista deve cercare di risolvere le diverse situazioni di pratica professionale che gli si presentano durante il corso. Lo studente potrà usufruire di un innovativo sistema di video interattivi creati da esperti di rinomata fama.

Avrai accesso a progetti pratici e impegnativi che ti permetteranno di applicare le tue conoscenze e dimostrare le tue abilità"

La metodologia Relearning ti consentirà di consolidare e applicare le tue conoscenze in modo efficace ed efficiente"

Questa specializzazione mira a fornire agli ingegneri una comprensione solida e avanzata dei concetti e delle tecniche di apprendimento per rinforzo, consentendo loro di applicarli in ambienti pratici e di risolvere problemi complessi. Nel corso del programma verranno approfonditi argomenti specifici del programma, come l'ottimizzazione del gradiente della politica, la valutazione dei crediti basata su reti neurali e l'implementazione di algoritmi di apprendimento per rinforzo, consentendo agli ingegneri di specializzarsi in aree specifiche e di differenziarsi nel mercato del lavoro.

Svilupperai competenze che ti aiuteranno nel processo decisionale e nella risoluzione di problemi complessi"

Obiettivi generali

• Approfondire i concetti chiave delle funzioni matematiche e delle loro derivate
• Applicare questi principi agli algoritmi di apprendimento profondo per imparare automaticamente
• Esaminare i concetti chiave dell'Apprendimento Supervisionato e come si applicano ai modelli di rete neurale
• Analizzare il training, la valutazione e l'analisi dei modelli di reti neurali
• Approfondire i concetti chiave e le principali applicazioni deep learning
• Implementare e ottimizzare le reti neurali con Keras
• Sviluppare conoscenze specialistiche sulla formazione di reti neurali profonde
• Analizzare i meccanismi di ottimizzazione e regolarizzazione necessari per la formazione di reti profonde

Obiettivi specifici

• Utilizzare gradienti per ottimizzare la politica di un attore
• Valutare l'uso delle reti neurali per migliorare la precisione di un attore nel prendere decisioni
• Implementare diversi algoritmi di rinforzo per migliorare le prestazioni di un attore

Acquisirai una comprensione approfondita delle tecniche di apprendimento per rinforzo e della loro applicazione in vari campi, dalla robotica all'economia"