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Oggetto:

Intelligenza artificiale

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Anno accademico 2007/2008

Codice dell'attività didattica
S6502
Docenti
Leonardo Lesmo (Titolare del corso)
Cristina Baroglio (Titolare del corso)
Corso di studi
Laurea magistrale in Scienze della mente (fino a 07-08)
Anno
1° anno
Tipologia
Di base
Crediti/Valenza
10
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Sommario insegnamento

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Programma

Il corso fornisce un’introduzione all’Intelligenza artificiale. È diviso in modulo A e modulo B. Sebbene il corso non comprenda un laboratorio, vari esempi ed esercizi verranno presentati durante le lezioni.
Il modulo A introduce le aree classiche dell’Intelligenza Artificiale.
Dopo un’introduzione generale all’IA, verranno descritti i metodi sviluppati per risolvere automaticamente dei problemi di carattere generale (i cosiddetti “metodi di ricerca”).
Si parlerà poi di rappresentazione della conoscenza e, in quest’ambito, verrà presentata la logica classica (logica proposizionale e logica dei predicati), affrontando il problema dalla semantica dei linguaggi logici e descrivendo un metodo di dimostrazione automatica (la “risoluzione”). Infine, il modulo A introdurrà la pianificazione automatica, sia in termini generali sia presentando un approccio specifico (STRIPS).
Il programma del modulo B comprende le seguenti tematiche: agenti artificiali (agenti robotici come caso particolare), architetture
per agenti artificiali, rappresentazione dello spazio e pianificazione dei movimenti, apprendimento automatico, rappresentazione della conoscenza. La parte di apprendimento automatico, centrale al modulo, fornisce un’ampia panoramica che spazia dall’apprendimento non-simbolico (metodi basati sulla memoria, neuroni artificiali e reti neurali) all’apprendimento per rinforzo (o “guidato dall’esperienza”), passando per l’apprendimento simbolico (alberi di decisione).
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Testi consigliati e bibliografia

1. D. Fum,Intelligenza Artificiale.
2. Dispense per il corso.
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Note

ABSTRACT
The course is an introduction to Artificial Intelligence. It is divided In two modules.
The first module introduces the classical topics of AI. First, “problem solving” is described (“search methods”). Then, knowledge representation is introduced, in particular classical propositional and predicate logics and the “resolution” proof method. Finally the area of planning is presented, both from a general perspective and by describing a specific planner (STRIPS).The second module is mainly devoted to introducing artificial agents, machine learning basic notions, tools, and techniques (ranging from symbolic learning to neural networks and reinforcement learning), and basic notions about knowledge representation.
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Ultimo aggiornamento: 20/03/2009 12:34

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