Presentare le tecniche fondamentali di varie aree dell'Intelligenza Artificiale, con particolare riferimento alle tecniche di ricerca euristica, alla rappresentazione della conoscenza e ragionamento automatico, all'apprendimento automatico, all'elaborazione del linguaggio naturale, alla visione artificiale.
scheda docente materiale didattico
- Gli Agenti Intelligenti.
- L'IA come "Representation and Search".
2. Soluzione di Problemi mediante Ricerca nello Spazio degli Stati:
- Ricerca non informata (in ampiezza, guidata dal costo, in profondità, Iterative deepening search).
- Ricerca euristica (Best First, A*, IDA*, Heuristic Functions).
- Algoritmi approssimati (Hill Climbing, Simulated Annealing, etc.)
- Ricerca in presenza di avversari (MiniMax, Alfa-Beta Pruning).
3. Rappresentazione della Conoscenza e Ragionamento Automatico:
- Frames, Reti Semantiche, Sistemi di Produzione.
- Case-Based Reasoning.
- Knowledge Based Systems.
4. Machine Learning:
- Symbol-Based (Inductive Learning, Decision trees).
- Connessionista (reti neurali artificiali).
5. Comunicazione, Percezione e Azione:
- Elaborazione del linguaggio naturale e Information Retrieval.
- Visione Artificiale.
Dispense a cura del docente.
Programma
1. Introduzione:- Gli Agenti Intelligenti.
- L'IA come "Representation and Search".
2. Soluzione di Problemi mediante Ricerca nello Spazio degli Stati:
- Ricerca non informata (in ampiezza, guidata dal costo, in profondità, Iterative deepening search).
- Ricerca euristica (Best First, A*, IDA*, Heuristic Functions).
- Algoritmi approssimati (Hill Climbing, Simulated Annealing, etc.)
- Ricerca in presenza di avversari (MiniMax, Alfa-Beta Pruning).
3. Rappresentazione della Conoscenza e Ragionamento Automatico:
- Frames, Reti Semantiche, Sistemi di Produzione.
- Case-Based Reasoning.
- Knowledge Based Systems.
4. Machine Learning:
- Symbol-Based (Inductive Learning, Decision trees).
- Connessionista (reti neurali artificiali).
5. Comunicazione, Percezione e Azione:
- Elaborazione del linguaggio naturale e Information Retrieval.
- Visione Artificiale.
Testi Adottati
S.J.Russel, P.Norvig "Intelligenza Artificiale: Un approccio moderno" 2/Ed (2005). volume 1 e volume 2. Pearson Education Italia (è disponibile la terza edizione 2010 del primo volume).Dispense a cura del docente.
Modalità Erogazione
Lezioni ed esercitazioni telematiche.Modalità Valutazione
Nel periodo di emergenza COVID-19 l’esame di profitto sarà svolto secondo quanto previsto all’art.1 del Decreto Rettorale n°. 703 del 5 maggio 2020. La verifica dell'apprendimento avviene attraverso una prova orale più un progetto. La prova è organizzata attraverso un certo numero di domande, finalizzate a verificare il livello di comprensione dei concetti e dei metodi esposti nel corso. La prova orale è determinante per l’attribuzione della valutazione finale.