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Fast Track thesis proposals

Tirocini e tesi "fast track" sono stati approvati in via sperimentale dal Consiglio di Corso di Studio il 7 Gennaio 2019. Una descrizione di come funzioni questa modalità è disponibile online; si noti che potrebbe essere aggiornata da successivi atti del Consiglio di Corso di Studio: per maggiori dettagli contattare i tutori o il coordinatore del corso di studio.
Su come si prepari un riassunto di un articolo scientifico ci sono molte indicazioni e vari punti di vista: uno che trovo sintetico e sensato è questo. Consiglio comunque di contattarmi per fare una chiacchierata nel caso ci sia interesse a seguire questa modalità.

Articoli disponibili

Gli articoli che propongo sono elencati qui sotto. Purtroppo le conoscenze acquisite nel corso della laurea triennale non sono sufficienti a comprenderli a pieno: sarà quindi comunque necessario un certo sforzo da parte dello studente.
  • Lin, Kaixiang, et al. "Efficient large-scale fleet management via multi-agent deep reinforcement learning." Proceedings of the 24th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery & Data Mining. ACM, 2018. https://arxiv.org/abs/1802.06444
  • Fu, Justin, et al. "From Language to Goals: Inverse Reinforcement Learning for Vision-Based Instruction Following." arXiv preprint arXiv:1902.07742 (2019). https://arxiv.org/abs/1902.07742
  • Everitt, Tom, et al. "Understanding Agent Incentives using Causal Influence Diagrams, Part I: Single Action Settings." arXiv preprint arXiv:1902.09980 (2019). https://arxiv.org/abs/1902.09980
  • Yu, Wenhao, et al. "Sim-to-Real Transfer for Biped Locomotion." arXiv preprint arXiv:1903.01390 (2019).  https://arxiv.org/abs/1903.01390
  • Suarez, Joseph, et al. "Neural MMO: A Massively Multiagent Game Environment for Training and Evaluating Intelligent Agents." arXiv preprint arXiv:1903.00784 (2019) . https://arxiv.org/abs/1903.00784
  • Paton, Norman W. "Automating Data Preparation: Can We? Should We? Must We?" http://ceur-ws.org/Vol-2324/Paper00-InvTalk2-NPaton.pdf
  • Clune, Jeff "AI-GAs: AI-generating algorithms, an alternate paradigm for producing general artificial intelligence." arXiv preprint arXiv:1905.10985 (2019). https://arxiv.org/abs/1905.10985