INTELLIGENZA ARTIFICIALE
cod. 06149

Anno accademico 2021/22
2° anno di corso - Secondo semestre
Docente
- Federico BERGENTI
Settore scientifico disciplinare
Informatica (INF/01)
Field
Attività formative affini o integrative
Tipologia attività formativa
Affine/Integrativa
48 ore
di attività frontali
6 crediti
sede:
insegnamento
in ITALIANO

Obiettivi formativi

Fornire un'introduzione all'Intelligenza Artificiale (AI) moderna con particolare riferimento alle problematiche relative alle varie forme di ragionamento automatico.

Con riferimento agli Indicatori di Dublino.

Conoscenza e capacità di comprensione
Il corso introduce i primi concetti relativi alla AI.
Particolare enfasi è data alla comprensione delle metodologie classiche. Il testo di riferimento è in italiano, ma viene altresì utilizzata durante le lezioni la terminologia in lingua inglese come avviamento alla consultazione di letteratura scientifica internazionale.

Capacità di applicare conoscenza e comprensione
Le conoscenze teoriche presentate vengono sempre applicate alla risoluzione di problemi specifici. Le esercitazioni che affiancano il corso sono incentrate sulla risoluzione di esercizi e problemi. Spesso i metodi risolutivi vengono presentati sotto forma algoritmica, sviluppando negli studenti la capacità di strutturare procedure utili in numerose parti dell'informatica e non solo nello studio della AI.

Autonomia di giudizio
Gli esercizi, che vengono proposti relativamente alla parte teorica svolta a lezione, possono venire risolti individualmente o in gruppo. Il confronto con i compagni di corso, nel lavoro a casa o durante gli svolgimenti in aula, favorisce lo sviluppo di capacità specifiche per poter a chiarire ai compagni o ai docenti le proprie argomentazioni. Spesso gli esercizi proposti possono venire risolti in modi molto diversi e l'ascolto delle soluzioni proposte da altri permette di sviluppare la capacità di individuare strutture comuni, al di là delle apparenti differenze superficiali.

Abilità comunicative
Le numerose discussioni sui diversi metodi per risolvere i problemi proposti consentono di migliorare le capacità di comunicazione. Vengono inoltre abitualmente utilizzate durante le spiegazioni (ed esplicitamente evidenziate in classe) alcune modalità di comunicazione specifiche della tecnologia informatica.

Capacità di apprendimento
Lo studio delle origini delle soluzioni tecnologiche e la loro introduzione motivata da considerazioni qualitative e quantitative contribuisce a realizzare negli studenti la capacità di apprendere in modo profondo e non soltanto superficiale e ripetitivo. Le conoscenze così acquisite non sono mai rigide e definitive, ma sono perfettamente adattabili ad ogni evoluzione e cambiamento di prospettiva e di contesto.

Prerequisiti

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Contenuti dell'insegnamento

Intelligenza artificiale e agenti.
Soluzione di problemi mediante ricerca.
Giochi e soluzione di problemi con avversari.
Problemi di soddisfacimento di vincoli.
Agenti basati su teorie logiche.
Pianificazione.
Rappresentazione strutturata della conoscenza.
Apprendimento automatico.
Reti neurali.
Sistemi multi-agente.

Programma esteso

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Bibliografia

Stuart Russell e Peter Norvig. Intelligenza artificiale: un approccio
moderno. UTET Libreria,
1998.

Metodi didattici

Le lezioni e verranno svolte presso il Campus di Scienze e Tecnologie.
Il docente riceve previo appuntamento fissato via e-mail.

Modalità verifica apprendimento

Sapere comprendere e utilizzare in modo appropriato le tecniche di base dell'Intelligenza Artificiale moderna.
L'esame consiste in una prova scritta.
Gli studenti sufficienti alla prova scritta potranno richiedere una prova orale.

Altre informazioni

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