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Appunti degli studenti per corsi ed esami del Prof. Battistelli Giorgio

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Appunti completi lezioni di Fondamenti di Automatica, prof Giorgio Battistelli Premium

Esame Fondamenti di automatica

Facoltà Ingegneria

Dal corso del Prof. G. Battistelli

Università Università degli Studi di Firenze

Appunto
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Appunti completi lezioni di Fondamenti di Automatica basati su appunti personali del publisher presi alle lezioni del prof. Battistelli, dell’università degli Studi di Firenze - Unifi, facoltà di ingegneria, Corso di laurea in ingegneria informatica. Scarica il file in formato PDF!
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Appunti di Multiagent Systems Premium

Esame Multiagent systems

Facoltà Ingegneria

Dal corso del Prof. G. Battistelli

Università Università degli Studi di Firenze

Appunti esame
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Appunti completi del corso di Multiagent Systems (2023/2024) tenuto dal professore Giorgio Battistelli. Gli appunti contengono: introduzione, robot motion planning (road map, algoritmi Bug, APF), teoria dei grafi (laplaciano, connettività algebrica, partizionamento spettrale), Consenso nei sistemi multiagente, sistemi multirobot (flocking, copertura, esplorazione, mappatura), addestramento distribuito e reinforcement learning (value itratation, policy iteration, temporal difference e Q-learning).
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Appunti dettagliati Multiagent Systems (Autonomous Agents and Intelligent Robotics) 2024/2025 Premium

Esame Multiagent systems

Facoltà Ingegneria

Dal corso del Prof. G. Battistelli

Università Università degli Studi di Firenze

Appunti esame
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Appunti dettagliati del corso di Multiagent Systems (Autonomous Agents and Intelligent Robotics) tenuto dal Prof. Giorgio Battistelli anno accademico 2024/2025 corso di Laurea Magistrale in Ingegneria Informatica o Intelligenza Artificiale Università degli Studi di Firenze, con cui ho ottenuto 30/30 all'esame. Gli appunti includono spiegazioni chiare che coprono gli argomenti principali del programma. Perfetti per chi vuole prepararsi al meglio e affrontare l’esame con sicurezza. Gli appunti (nonostante nell'indice iniziale non vengano mostrati tutti i capitoli) comprendono: - Robot Motion Planning - Laplaciano e le sue proprietà - Coordinamento nei sistemi multi-agente - Sistemi multi-robot - Ottimizzazione e addestramento multi-agente - Reinforcement Learning (grande attenzione nel dettagliare e sintetizzare le informazioni importanti, molto chiesto all'orale)
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