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Laurea Magistrale

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INTELLIGENZA ARTIFICIALE - 8 CFU - A.A. 2013/2014

Insegnante

Prof. Alessandro Sperduti

Periodo

I Anno - 2 Trimestre | 13/01/2014 - 15/03/2014

Ore: 60 (14 esercitazione, 46 lezione)

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Prerequisiti

È opportuno avere familiarità con le conoscenze di base relative al Calcolo delle Probabilità e della Logica. Inoltre è consigliabile avere conoscenze di base relative alla Programmazione e agli Algoritmi.
L'insegnamento non prevede propedeuticità.

Conoscenze e abilità da acquisire

In questo insegnamento si presentano i concetti e le tecniche fondamentali di alcuni degli approcci principali, all'interno della Intelligenza Artificiale, per la soluzione di problemi difficili. In particolare sono esaminate tecniche di Ricerca in uno Spazio di Soluzioni, di Teoria dei Giochi, di Rappresentazione e Manipolazione di Conoscenza con e senza incertezza, di Pianificazione, e cenni di Sistemi con Vincoli ed Apprendimento Automatico.
Al fine di sperimentare le difficoltà che tipicamente si incontrano nello sviluppare una applicazione di Intelligenza Artificiale, è previsto lo sviluppo da parte del singolo studente, o di un gruppo di studenti, di un piccolo progetto applicativo.

Modalità di esame

Lo studente deve superare un esame scritto e, se ritenuto necessario dal docente, un esame orale. Inoltre lo studente deve sviluppare un piccolo progetto applicativo concordato con il docente.

Criteri di valutazione

Il testo dell'esame scritto contiene alcune domande che consentono di valutare il livello di apprendimento delle nozioni impartite durante l'insegnamento e la capacità dello studente nell'analizzarle criticamente. Nel caso in cui la valutazione dello scritto non risulti soddisfacente per lo studente, il docente può integrare l'esame scritto con un esame orale per meglio verificare la preparazione dello studente.
La valutazione del progetto considera la capacità, da parte dello studente, di individuare un caso di studio adeguato e di svolgere in modo autonomo un'attività di progettazione e realizzazione qualitativamente appropriata.

contenuti

La struttura e le tematiche dell'insegnamento saranno le seguenti:
- Introduzione, Motivazioni, Architetture di Agenti Intelligenti;
- Risoluzione di Problemi e Cenni di Sistemi con Vincoli;
- Giochi con Avversario;
- Rappresentazione della Conoscenza Tramite Logica Proposizionale e del Primo Ordine, Inferenza Logica;
- Pianificazione;
- Trattamento dell'Incertezza, Ragionamento Probabilistico;
- Cenni di Apprendimento Automatico.

Attività di apprendimento previste e metodologie di insegnamento

L'insegnamento prevede lezioni frontali.

Eventuali indicazioni sui materiali di studio

Vengono rese disponibili, come riferimento, i lucidi utilizzati a lezione.

Testi di riferimento

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