INTELLIGENZA ARTIFICIALE
cod. 06149

Anno accademico 2009/10
2° anno di corso - Secondo semestre
Docente
Settore scientifico disciplinare
Informatica (INF/01)
Field
Discipline informatiche
Tipologia attività formativa
Caratterizzante
52 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 <br />
</strong>Capitoli 1 e 2 del testo. Introduzione all'intelligenza artificiale e alla metafora di agente razionale. <br />
<br />
<strong>Soluzione di problemi mediante la ricerca <br />
</strong>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. <br />
<br />
<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. <br />
<br />
<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. <br />
<br />
<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. <br />
<br />
<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. <br />
<br />
<strong>Rappresentazione strutturata della conoscenza <br />
</strong>Logica descrittiva e reti ad ereditarietà strutturata. Ontologie e applicazioni al Web semantico. <br />
<br />
<strong>L'apprendimento <br />
</strong>Capitolo 18 del testo. Apprendimento induttivo: alberi di decisione. Apprendimento per rinforzo. <br />
<br />
<strong>Reti neurali <br />
</strong>Percettrone e reti feed-forward. Apprendimento per rinforzo e algoritmo di back propagation. <br />
<br />
<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 />
<br />
</p>

Programma esteso

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Bibliografia

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

Metodi didattici

Le lezioni e i laboratori verranno svolti presso il Dipartimento di Matematica. <br />
<br />
Le attività di laboratorio si svolgeranno negli orari fissati per le lezioni. <br />
<br />
Il corso segue il calendario fissato dalla Facoltà di Scienze MM.FF.NN. <br />
<br />
Il calendario delle prove d'esame verrà pubblicato all'indirizzo <a href="http://informatica.unipr.it">http://informatica.unipr.it</a>  <br />
<br />
Il docente riceve previo appuntamento fissato via e-mail. <br />

Modalità verifica apprendimento

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Altre informazioni

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