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  • Area dell'Ingegneria

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    Intelligenza artificiale



    Prof. Giovanni Felici
    (Istituto di Analisi dei Sistemi ed Informatica “A. Ruberti” - CNR (Roma - Italia))
    Lingua contenuti:Inglese
    Descrizione del modulo
    Insegnamento obbligatorio della Laurea Magistrale in Ingegneria Informatica, collocato al II anno. Il corso intende descrivere le metodologie basate sull'intelligenza artificiale. In particolare si tratteranno i modelli base del comportamento intelligente, la costruzione di macchine che li simulano, la rappresentazione della conoscenza, la valutazione di regole, l'inferenza, la deduzione e i pattern. Sono prese in esame le architetture dei sistemi di apprendimento e come questi rappresentano la loro conoscenza del mondo esterno.
    Contenuti

    Il presente corso, che fornisce 9 crediti formativi, è composto da 20 ore di videolezione, da vedere due
    volte, per un totale minimo di 40 ore di attività dello studente.
    Le videolezioni trattano i seguenti argomenti:
    • Lezione n. 1: Intelligenza Artificiale. Introduzione
    • Lezione n. 2: Agenti intelligenti
    • Lezione n. 3: Searching
    • Lezione n. 4: Informed search - Ricerca con Informazione
    • Lezione n. 5: Constraints satisfaction problems - Soddisfacimento di vincoli
    • Lezione n. 6: Logica proposizionale
    • Lezione n. 7: Logica del primo ordine
    • Lezione n. 8: Inferenza in logica del primo ordine
    • Lezione n. 9: Planning - Pianificazione
    • Lezione n. 10: Applicazioni del planning
    • Lezione n. 11: Quantificazione dell’incertezza
    • Lezione n. 12: Reti Bayesiane
    • Lezione n. 13: Probabilistic reasoning over time
    • Lezione n. 14: Making simple decisions
    • Lezione n. 15: Complex decision making - Prima parte
    • Lezione n. 16: Complex decision making - Seconda parte
    • Lezione n. 17: Apprendimento & alberi di decisione
    • Lezione n. 18: Regressione e classificazione - Prima parte
    • Lezione n. 19: Regressione e classificazione - Seconda parte
    • Lezione n. 20: Learning with knowledge & statistical learning

    Testi

    Sono inoltre presenti materiali didattici collegati agli argomenti delle video lezioni, che si compongono di
    testi di approfondimento teorico e dispense; tali materiali didattici compongono lo studio individuale dello
    studente di circa 125 ore.

    In dettaglio, i materiali didattici collegati sono:

    - Slide del corso, le slide utilizzate dai docenti autori delle videolezioni, che gli studenti potrannoscaricare e stampare per crearsi il proprio "quaderno del corso"
    - Libri&Articoli: testi, saggi, schede descrittive, approfondimenti,
    - Bibliografia: riferimenti ragionati a fonti bibliografiche associati ai singoli argomenti di ogni videolezione
    - Sitografia: selezioni ragionate di Siti web collegate agli argomenti della videolezione

    Testi d'esame:
    I testi d'esame per il corso di Intelligenza artificiale sono:
    S.J. Russell, P. Norvig, “Intelligenza Artificiale. Un approccio Moderno” , Vol. 1 e 2, Pearson, Milano
    Tom Mitchell - Machine Learning
    E. Rich, "Intelligenza artificiale", McGraw Hill, Milano
    N.J. Nilsson, "Metodi per la risoluzione dei problemi nell'intelligenza artificiale", Angeli, Milano
    S. Haykin, “Neural Networks – A comprehensive foundation”, 2a edizione, Prentice-Hall

    Esercitazioni
    Le esercitazioni presentate durante il corso coprono l'intero programma.
    Titolare dell'insegnamento
    Nessun Docente attualmente disponibile per questo corso
    Docente Video
    Prof. Giovanni Felici - Istituto di Analisi dei Sistemi ed Informatica “A. Ruberti” - CNR (Roma - Italia)
    Elenco delle lezioni
    Lezione n. 1: Intelligenza Artificiale. Introduzione  Vai alla videolezione
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    Lezione n. 2: Agenti intelligenti  Vai alla videolezione
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    Lezione n. 3: Searching  Vai alla videolezione
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    Lezione n. 4: Informed search - Ricerca con Informazione  Vai alla videolezione
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    Lezione n. 6: Logica proposizionale  Vai alla videolezione
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    Lezione n. 7: Logica del primo ordine  Vai alla videolezione
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    Lezione n. 8: Inferenza in logica del primo ordine  Vai alla videolezione
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    Lezione n. 9: Planning - Pianificazione  Vai alla videolezione
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    Lezione n. 10: Applicazioni del planning  Vai alla videolezione
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    Lezione n. 11: Quantificazione dell’incertezza  Vai alla videolezione
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    Lezione n. 12: Reti Bayesiane  Vai alla videolezione
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    Lezione n. 13: Probabilistic reasoning over time  Vai alla videolezione
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    Lezione n. 14: Making simple decisions  Vai alla videolezione
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    Lezione n. 15: Complex decision making - Prima parte  Vai alla videolezione
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    Lezione n. 16: Complex decision making - Seconda parte  Vai alla videolezione
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    Lezione n. 17: Apprendimento & alberi di decisione  Vai alla videolezione
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    Lezione n. 18: Regressione e classificazione - Prima parte  Vai alla videolezione
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