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Use of reinforcement learning tecniques for optimization of neural network in production environment by implementation of automatic SW pipeline
Reference persons MARCELLO CHIABERGE
Description Produzione di prodotti di vario tipo; rilevare difetti di qualità su prodotti in nastro (alluminio, inox, MBF), o su elementi di metallo in produzione continua (tubi di acciaio p.es.)
Le competenze richieste sarebbero:
- Conoscenza di almeno uno dei seguenti linguaggi di programmazione: Python, C# o C++
- Conoscenza di base su deep learning e robotica
- Preferibilmente qualche esperienza in ambito visione e forte motivazione nell’apprendere e nel ricercare fonti e materiale utile per lo scopo sul web (visto che si tratta di argomenti cutting edge e in continuo aggiornamento)
Tesi in collaborazione con EPF Automation, Carrù (CN), https://www.epf.it/
Deadline 09/01/2024
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