Ruggero Carli

推定バイアスと、それが強化学習技術に与える影響を調べる。

この記事は、不確実なコミュニケーション条件下でのエージェントの合意形成のための強力な方法を提案している。

参加者たちはAIオリンピックで高度な技術を使って複雑なロボット作業に挑んだ。

モデルベースの強化学習を使ったロボット制御の方法。

制御システムにおけるデータ駆動型手法への移行を探る。

EdgeD3アルゴリズムはリアルタイムアプリでのAIの効率をアップさせるよ。

安全でパーソナライズされた運転体験のためのドライバー識別技術を解放する。