Corso di laurea magistrale in Psicologia del lavoro e dell'organizzazione

Intelligenza artificiale/Artificial intelligence

Anno accademico 2011/2012

Sommario insegnamento

• Programma
• Testi consigliati e bibliografia
• Note
• Strumenti didattici

Programma

PROGRAMMA DEL CORSO Prima parte, Rappresentazione e ragionamento: Introduzione all’Intelligenza Artificiale: obiettivi e metodi. L’uso del calcolatore per la simulazione del ragionamento. Metodi di ricerca per la risoluzione automatica di problemi. Ricerche cieche e con euristiche. Ragionamento e formalismi logici. La logica come metodo per rappresentare le conoscenze. Ragionamento deduttivo come dimostrazione di teoremi. Logica preposizionale e logica dei predicati. Metodi e modelli per la pianificazione automatica. Esempi di sistemi reali e descrizione del loro funzionamento Seconda parte, Agenti e apprendimento: Rappresentazione della conoscenza: reti semantiche, cenni su altri formalismi. Introduzione alle ontologie formali e al ragionamento ontologico. Apprendimento automatico. Problemi di classificazione e nozioni di base. Sistemi simbolici e sub-simbolici. Reti neurali: nozioni di base e addestramento di reti neurali. Modelli di agenti e architetture cognitive

BIBLIOGRAFIA DI BASE D. Fum, Intelligenza artificiale, Il Mulino, Bari, 1994. S. Russell & P. Norvig, Intelligenza artificiale, Pearson Education Italia, 2005. Indicazioni specifiche sulle parti da studiare saranno date durante il corso.

Note

MODALITA' D'ESAME Orale NOTE Gli studenti che abbiano frequentato il corso negli anni precedenti dovranno portare questo programma. ABSTRACT The course introduces the basic notions about formal logics, reasoning and knowledge representation and a survey of the main techniques for artificial intelligence planning and machine learning.

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