INTELLIGENZA ARTIFICIALE
cod. 06149

Anno accademico 2008/09
2° anno di corso - Secondo semestre
Docente
Settore scientifico disciplinare
Informatica (INF/01)
Field
Discipline informatiche
Tipologia attività formativa
Caratterizzante
48 ore
di attività frontali
6 crediti
sede:
insegnamento
in - - -

Obiettivi formativi

Fornire un'introduzione all'Intelligenza Artificiale moderna con particolare riferimento alle problematiche relative alle varie forme di ragionamento logico.

Prerequisiti

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Contenuti dell'insegnamento

<p><strong>Intelligenza artificiale e agenti </strong><br />
Capitoli 1 e 2 del testo. Introduzione all'intelligenza artificiale e alla metafora di agente razionale. </p>
<p><strong>Soluzione di problemi mediante la ricerca </strong><br />
Capitoli 3 e 4 del testo. Soluzione di problemi basata sulla ricerca nello spazio degli stati. Ricerca in ampiezza e ricerca in profondità. Metodi di ricerca informata: algoritmo A*. Metodi di ricerca locale: algoritmi genetici ed evolutivi. </p>
<p><strong>Giochi e soluzione di problemi con avversari <br />
</strong>Capitolo 5 del testo. Risoluzione di giochi basata sulla ricerca: algoritmo minimax e potatura alfa-beta. </p>
<p><strong>Problemi di soddisfacimento di vincoli <br />
</strong>Capitolo 6 del testo. Problemi di soddisfacimento di vincoli. Risoluzione mediante backtracking. Tipi di consistenza e algoritmi di arc-consistency. Forward checking e algoritmi di mantenimento della consistenza locale. </p>
<p><strong>Agenti basati su teorie logiche <br />
</strong>Capitoli 7, 8 e 9 del testo. Logica proposizionale, clausole e risoluzione. Logica del prim'ordine e cenni alla risoluzione e alla programmazione logica. </p>
<p><strong>La pianificazione<br />
</strong>Capitolo 11 del testo. Caratteristiche generali di un sistema di pianificazione. Il mondo dei blocchi. STRIPS. Pianificazione nel mondo reale: pianificazione condizionale e controllo dell'esecuzione. </p>
<p><strong>Rappresentazione strutturata della conoscenza <br />
</strong>Logica descrittiva e reti ad ereditarietà strutturata. Ontologie e applicazioni al Web semantico. </p>
<p><strong>L'apprendimento</strong><br />
Capitolo 18 del testo. Apprendimento induttivo: alberi di decisione. Apprendimento per rinforzo. </p>
<p><strong>Reti neurali<br />
</strong>Percettrone e reti feed-forward. Apprendimento per rinforzo e algoritmo di back propagation. </p>
<p><strong>Sistemi multi-agente <br />
</strong>Agenti e i sistemi multi-agente cooperanti e concorrenti. Comunicazione fra agenti e atti linguistici. FIPA e il modello BDI (con cenni alla logica modale). <br />
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Programma esteso

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Bibliografia

<p>Stuart Russell e Peter Norvig. Intelligenza artificiale: un approccio moderno (traduzione italiana della seconda edizione). UTET Libreria, 1998. A cura di Luigia Carlucci Aiello. </p>
<p>Materiale scaricabile dalla pagina http://www.ce.unipr.it/people/bergenti/teaching</p>

Metodi didattici

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Modalità verifica apprendimento

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Altre informazioni

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