Uso di librerie Python come OpenAI Gym e TensorFlow.

Modulo 1: l'Intelligenza Artificiale e al Deep Learning Cos'è l'Intelligenza Artificiale (AI) e il Machine Learning (ML) Differenza tra apprendimento supervisionato, non supervisionato e rinforzo Panoramica delle principali librerie di Python per AI: OpenAI Gym, TensorFlow Panoramica sui problemi di Reinforcement Learning Modulo 2: Introduzione a OpenAI Gym Cos'è OpenAI Gym e come si utilizza per il reinforcement learning Installazione e configurazione di OpenAI Gym Comprendere l’ambiente Gym: agente, ambiente e interazioni Panoramica sugli ambienti predefiniti di Gym: CartPole, MountainCar, e altro Modulo 3: Interazione con gli Ambienti Gym Lavorare con gli ambienti di OpenAI Gym: creazione, reset e step Comprensione delle osservazioni e delle azioni Utilizzo di funzioni di ricompensa e determinazione delle politiche Creare e personalizzare un ambiente Gym Modulo 4: Algoritmi di Apprendimento per il Reinforcement Learning (RL) Introduzione agli algoritmi di reinforcement learning: Q-learning, SARSA Creazione di un agente RL di base con OpenAI Gym Politiche e esplorazione vs sfruttamento Strategie di ottimizzazione delle politiche Modulo 5: Implementazione di un Agente con Q-Learning Cos'è il Q-Learning e come applicarlo in un ambiente Gym Funzionamento della tabella Q e aggiornamenti di valori Costruire un agente di Q-Learning che impara a risolvere un compito Risultati e performance dell'agente RL Modulo 6: Introduzione a TensorFlow Cos'è TensorFlow e come si utilizza per la costruzione di modelli ML e Deep Learning Installazione e configurazione di TensorFlow Differenza tra TensorFlow e altre librerie di deep learning (PyTorch, Keras) Struttura e componenti principali di TensorFlow: grafici computazionali e tensori Modulo 7: Lavorare con Tensori e Operazioni in TensorFlow Cos'è un tensore e come manipolarlo con TensorFlow Operazioni matematiche di base su tensori Creazione di tensori da array NumPy Gestire tensori di più dimensioni (tensori scalari, vettori, matrici) Modulo 8: Creazione di un Modello di Rete Neurale con TensorFlow Introduzione ai modelli di rete neurale in TensorFlow Creazione di un modello di rete neurale sequenziale con Keras Funzioni di attivazione e ottimizzazione Addestramento del modello su un dataset di esempio Modulo 9: Allenamento e Valutazione di un Modello con TensorFlow Preparazione dei dati per l'allenamento: divisione in training, validation e test Funzioni di perdita e metodi di ottimizzazione Monitoraggio dell'allenamento e gestione degli overfitting Valutazione del modello su dati di test Modulo 10: Reti Neurali Convoluzionali (CNN) con TensorFlow Cos'è una rete neurale convoluzionale (CNN) e quando usarla Costruire e addestrare una CNN in TensorFlow per la classificazione delle immagini Funzioni di convoluzione e pooling Tecniche di miglioramento delle performance: data augmentation, dropout Modulo 11: Reti Neurali Ricorrenti (RNN) con TensorFlow Cos'è una rete neurale ricorrente (RNN) e come funziona Creare una RNN in TensorFlow per la predizione di sequenze temporali le LSTM (Long Short-Term Memory) e GRU (Gated Recurrent Units) Applicazioni delle RNN: analisi del linguaggio naturale, previsione temporale Modulo 12: Integrazione tra OpenAI Gym e TensorFlow Cos'è un agente che apprende in un ambiente di OpenAI Gym utilizzando una rete neurale Costruire un agente RL con TensorFlow in un ambiente Gym Algoritmi avanzati di reinforcement learning: Deep Q-Networks (DQN) Applicare la rete neurale per ottimizzare le politiche di un agente Modulo 13: Approfondimento sui Modelli di Reinforcement Learning Avanzati Approccio a modelli più avanzati: Policy Gradient, A3C (Asynchronous Advantage Actor-Critic) L’importanza del valore delle funzioni e delle politiche Ottimizzazione degli agenti con metodi basati su gradiente Sperimentare con ambienti complessi in OpenAI Gym Modulo 14: Sperimentazione con Progetti di Reinforcement Learning Creare progetti pratici con OpenAI Gym e TensorFlow Costruzione di un agente per giochi come Pong o Space Invaders Applicazioni di RL in simulazioni di controllo, robotica, e giochi Monitorare l’evoluzione dell'agente: performance e stabilità Modulo 15: Best Practices, Ottimizzazione e Deploy dei Modelli Tecniche avanzate di ottimizzazione del modello in TensorFlow Evitare il sovradimensionamento dei modelli e migliorare la generalizzazione Salvare, caricare e distribuire i modelli in produzione Monitoraggio e miglioramento continuo degli agenti