Applicazioni di RL in giochi, controllo robotico e trading algoritmico.

Modulo 1: Introduzione al Reinforcement Learning (RL) Cos'è il Reinforcement Learning? Differenze con il supervised e unsupervised learning. Elementi base di RL: agenti, ambienti, azioni, ricompense, stati. Concetti di politiche, valore e funzione di valore. La struttura di apprendimento in un problema di RL. Modulo 2: Fondamenti Matematici del Reinforcement Learning Introduzione alla teoria dei processi di decisione markoviani (MDP). Funzione di valore, Bellman equation e Bellman optimality equation. Politiche deterministiche e stocastiche: come un agente può decidere quali azioni intraprendere. Approccio di pianificazione vs. apprendimento. Modulo 3: Algoritmi di RL - Q-learning Introduzione a Q-learning: algoritmi basati su valori. Come funziona la tabella Q e come viene aggiornata. L'algoritmo di Q-learning per l'apprendimento ottimale delle politiche. Limitazioni e varianti di Q-learning. Modulo 4: Deep Q-Learning (DQN) Cos'è il Deep Q-Learning e come migliora il Q-learning tradizionale. L'uso delle reti neurali per approssimare la funzione Q. La tecnica della target network e experience replay in DQN. Applicazioni pratiche di DQN in ambienti complessi. Modulo 5: Policy Gradient Methods Cos'è un metodo basato su gradienti di politica. Il vantaggio dei policy gradient rispetto ai metodi basati su valori. Algoritmo REINFORCE: come ottimizzare direttamente la politica. Varianti dei metodi policy gradient (ad esempio, Actor-Critic, Proximal Policy Optimization - PPO). Modulo 6: Applicazione di RL nei Giochi Introduzione all'uso di RL nei giochi: giochi da tavolo, videogiochi, giochi a strategia. Come RL è utilizzato per sviluppare agenti in grado di giocare autonomamente. Il caso di DeepMind con AlphaGo e altri giochi di successo. Algoritmi di RL per giochi complessi e multiplayer. Modulo 7: Applicazione di RL nei Giochi: Esempi Pratici Costruire un agente per un gioco di labirinto: come RL può risolvere problemi di navigazione. Addestramento di un agente per un gioco di combattimento o di strategia. Simulazione di agenti che giocano a scacchi, Go, e altri giochi complessi. Strategie di allenamento, tecniche di esplorazione vs sfruttamento nei giochi. Modulo 8: RL nel Controllo Robotico Introduzione al controllo robotico con RL: il robot come agente. Tipi di robot e compiti che possono essere risolti tramite RL (movimento, manipolazione, pianificazione). Algoritmi per il controllo di robot in ambienti fisici: da simulazioni a mondi reali. Applicazione di RL per robot autonomi, droni e veicoli a guida autonoma. Modulo 9: Controllo Robotico Avanzato con RL Ottimizzazione del movimento e del comportamento del robot tramite RL. Algoritmi avanzati come Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG) e Trust Region Policy Optimization (TRPO) nel controllo robotico. Tecniche di simulazione e realizzazione di ambienti 3D per l'addestramento dei robot. Integrazione di sensori, visione artificiale e feedback nel controllo robotico. Modulo 10: RL nel Trading Algoritmico Cos'è il trading algoritmico e come il RL può essere applicato al trading. Costruire un agente RL per il trading: gestione di portafogli e strategie di investimento. Algoritmi di RL per predire i movimenti dei mercati e prendere decisioni in tempo reale. Esempi di utilizzo di RL per strategie di day trading, arbitraggio e ottimizzazione di portafogli. Modulo 11: Approcci e Modelli di RL per Trading Algoritmi di RL applicati al trading: Q-learning, SARSA, e policy gradient. La gestione dei dati finanziari nel contesto di RL: caratteristiche, segnali, e previsioni. Rischi e sfide nell'applicazione di RL ai mercati finanziari. La questione dell'overfitting e come evitare di ottimizzare troppo per dati passati. Modulo 12: Strumenti e Framework per RL Panoramica dei principali framework di RL: OpenAI Gym, TensorFlow, PyTorch, Stable Baselines. Come utilizzare questi strumenti per sviluppare applicazioni di RL in giochi, robotica e trading. Esempi pratici di utilizzo di ambienti di simulazione per il training di agenti. Visualizzazione dei risultati e metriche di valutazione. Modulo 13: Sfide e Limitazioni del Reinforcement Learning L'esplorazione e lo sfruttamento: come bilanciare le due forze nell'addestramento degli agenti. Difficoltà nell'addestramento in ambienti complessi e con dati rumorosi. La lentezza nell'apprendimento e la necessità di enormi quantità di dati per l'addestramento. Soluzioni per affrontare l'instabilità nell'apprendimento di RL. Modulo 14: Impatti Etici e Implicazioni Future di RL L'uso di RL nelle decisioni autonome: etica e responsabilità. Implicazioni di RL nei giochi competitivi, nei veicoli autonomi e nei mercati finanziari. Possibili problematiche legate alla trasparenza degli algoritmi e alla sicurezza. Come evitare bias nei modelli di RL e garantire decisioni etiche. Modulo 15: Il Futuro del Reinforcement Learning nelle Applicazioni Real-World Tendenze future di RL nelle applicazioni avanzate: evoluzione degli algoritmi e dei framework. Integrazione di RL con altre tecnologie emergenti: AI generalista, robotica, blockchain. Sfide tecniche e opportunità per RL in settori come la sanità, il trasporto autonomo, l’energia e la finanza. La crescente automazione grazie al RL in ambienti complessi e dinamici.