Obiettivi formativi
Il corso offre le basi teoriche per modellare e risolvere problemi di intelligenza artificiale.
Il corso prevede lezioni teoriche che introducono alle tematiche dell’apprendimento automatico e della ricerca di soluzioni da un punto di vista algoritmico.
Con riferimento agli Indicatori di Dublino:
Conoscenza e capacità di comprensione
Il corso introduce i concetti relativi allo sviluppo, applicazione e validazione di algoritmi di intelligenza artificiale per l’apprendimento automatico e la ricerca di soluzioni. In particolare, vengono tratti algoritmi di apprendimento automatico supervisionato e non supervisionato, algoritmi di ricerca randomizzati e basati sulla intelligenza di gruppo.
Capacità di applicare conoscenza e comprensione
Le conoscenze teoriche presentate vengono introdotte in prospettiva sia della corretta applicazione degli algoritmi allo stato dell’arte ed interpretazione dei risultati ottenuti, sia nella comprensione delle loro motivazioni per lo sviluppo di nuove soluzioni computazionali.
Autonomia di giudizio
Un approccio critico sull’utilizzo e la comprensione degli attuali algoritmi di intelligenza artificiale è tra gli obbiettivi principali del corso. In particolare, identificare la corretta metodologia e valutarne l’impatto sul caso di applicazione specifico.
Abilità comunicative
Le discussioni sui diversi metodi per risolvere i problemi proposti consentono di migliorare le capacità di comunicazione attraverso l’esposizione in forma seminariale.
Capacità di apprendimento
L’utilizzo autonomo di risorse esterne e la consultazione di letteratura scientifica permette di sviluppare una capacità di apprendimento autonoma. Lo studente acquisisce la capacità di adattarsi al problema e di applicare I modelli più adatti per la risoluzione.