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Sistemi Intelligenti II
| Codice: | AA036 | Crediti: | 6 | Semestre: | 2 | Sigla: | SI2 | |
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| Settore disciplinare: | INF/01 - Informatica |
Docente
Maria Simi
Tel. 0502212758Prerequisiti
Preferibilmente Sistemi Intelligenti I
Obiettivi di apprendimento
Introdurre il ragionamento incerto e probabilistico alla base dei sistemi di supporto alle decisioni e l'apprendimento automatico.
Programma
Ragionamento incerto e probabilistico (corso integrativo di circa 20 ore - docente: Umberto Straccia)
Incertezza e vaghezza nel web
- Esempi
- Concetti base sull'incertezza e vaghezza nel web
Fondamenti: Linguaggi logici per il web semantico
- RDF
- Programmazione logica
- Logiche Descrittive
Fondamenti: Ragionamento probabilistico e fuzzy
Fondamenti: Ragionamento probabilistico e fuzzy nei linguaggi logici per il web semantico
- ragionamento fuzzy e probabilistico in RDF
- ragionamento fuzzy e probabilistico in Programmazione Logica
- ragionamento fuzzy e probabilistico nelle Logiche Descrittive (ovvero OWL)
Applicazioni specifiche
- Matchmaking con linguaggi logici per il web semantico
- Recupero di informazione multimediale basata su linguaggi logici per il web semantico
Introduzione all’apprendimento automatico (circa 24 ore - docenti: M. Simi, A. Micheli)
Introduzione:
- Concetti base e aspetti metodologici
- Panoramica e classificazione dei modelli
Apprendimento induttivo di regole proposizionali
- apprendimento di concetti
- apprendimento di alberi di decisione
Introduzione ai metodi di apprendimento statistico
- modelli lineari
- apprendimento basato su istanze
Applicazioni al trattamento del linguaggio naturale: esempi di problemi
| Ore lezione: | 44 | Ore esercitazione: | 0 | Ore laboratorio: | 0 | Ore seminari: | 0 | |
Bibliografia
- S. Russell, P. Norvig Intelligenza Artificiale: un approccio moderno, Pearson/Prentice Hall, 2005. II volume (in Italiano).
- T. Mitchell, Machine Learning, McGraw-Hill 1997.
- Chris Manning and Hinrich Schütze Foundations of Statistical Natural Language Processing, MIT Press. Cambridge, MA: May 1999.
Modalità di esame
Progetto su uno degli argomenti trattati nella I o II parte del corso e orale su tutto il corso.
