INTELLIGENZA ARTIFICIALE
cod. 06149

Anno accademico 2010/11
1° anno di corso - Secondo semestre
Docente
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 - - -

Obiettivi formativi

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

Prerequisiti

Nessuno

Contenuti dell'insegnamento

Intelligenza artificiale e agenti
Soluzione di problemi mediante la ricerca
Giochi e soluzione di problemi con avversari
Problemi di soddisfacimento di vincoli
Agenti basati su teorie logiche
La pianificazione
Rappresentazione strutturata della conoscenza
L'apprendimento
Reti neurali
Sistemi multi-agente

Programma esteso

Intelligenza artificiale e agenti
Capitoli 1 e 2 del testo. Introduzione all'intelligenza artificiale e alla metafora di agente razionale.

Soluzione di problemi mediante la ricerca
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.

Giochi e soluzione di problemi con avversari
Capitolo 5 del testo. Risoluzione di giochi basata sulla ricerca: algoritmo minimax e potatura alfa-beta.

Problemi di soddisfacimento di vincoli
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.

Agenti basati su teorie logiche
Capitoli 7, 8 e 9 del testo. Logica proposizionale, clausole e risoluzione. Logica del prim'ordine e cenni alla risoluzione e alla programmazione logica.

La pianificazione
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.

Rappresentazione strutturata della conoscenza
Logica descrittiva e reti ad ereditarietà strutturata. Ontologie e applicazioni al Web semantico.

L'apprendimento
Capitolo 18 del testo. Apprendimento induttivo: alberi di decisione. Apprendimento per rinforzo.

Reti neurali
Percettrone e reti feed-forward. Apprendimento per rinforzo e algoritmo di back propagation.

Sistemi multi-agente
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).

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.

Materiale scaricabile dalla pagina http://www.ce.unipr.it/people/bergenti/teaching

Metodi didattici

Le lezioni e i laboratori verranno svolti presso il Dipartimento di Matematica.

Le attività di laboratorio si svolgeranno negli orari fissati per le lezioni.

Il corso segue il calendario fissato dalla Facoltà di Scienze MM.FF.NN.

Il calendario delle prove d'esame verrà pubblicato all'indirizzo http://informatica.unipr.it

Il docente riceve previo appuntamento fissato via e-mail.

Modalità verifica apprendimento

Prova orale e progetto

Altre informazioni

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