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Introduzione all'intelligenza artificiale

Codice: 252AACrediti: 9Semestre: 2Sigla: IIA 
 
Settore disciplinare: INF/01 - Informatica

Docenti

Alessio Micheli   micheli@di.unipi.it  Stanza 358  Tel. 0502212798
Maria Simi   simi@di.unipi.it  Stanza 365  Tel. 0502212758

Prerequisiti

I parte: Algoritmi e strutture dati. Logica formale.

II parte: Elementi di analisi matematica: funzioni, calcolo differenziale; elementi di notazione e calcolo matriciale; algoritmica; elementi di probabilita' e  statistica.

Obiettivi di apprendimento

Il corso si propone di fornire un'introduzione all'Intelligenza Artificiale trattandone i suoi aspetti principali.

Conoscenze.

Acquisire una conoscenza di base dei concetti, delle tecniche e dei settori applicativi dell'Intelligenza Artificiale.

Capacità.

Capacità di impostare e risolvere un problema secondo il paradigma di ricerca in uno spazio di stati; capacità di rappresentazione di conoscenza nei principali linguaggi (logici e non) e di progettazione e sviluppo di sistemi di inferenza; capacità di scegliere ed utilizzare correttamento alcuni algoritmi base di apprendimento automatico.

Comportamenti.

Consapevolezza dei limiti attuali e delle potenzialità dei sistemi intelligenti.

Descrizione

Il corso introdurrà l'Intelligenza Artificiale mediante una trattazione delle tecniche di base per la realizzazione di agenti intelligenti e in particolare il paradigma di risoluzione dei problemi come ricerca in uno spazio di stati, la rappresentazione della conoscenza e il ragionamento automatico, i metodi e modelli di base dell' apprendimento automatico

English Description

The course will introduce Artificial Intelligence by covering the basic techniques for the implementation of intelligent agents and in particular the paradigm of problem solving as search in a states space, knowledge representation and automated reasoning, the basic methods and models of machine learning.

Indicazioni metodologiche

Il corso si articola in lezioni teoriche ed esercitazioni, che hanno lo scopo di esemplificare i concetti sviluppati durante le lezioni e presentare problemi da formalizzare.

Programma

1. Risoluzione dei problemi come ricerca

2. Rappresentazione della conoscenza e ragionamento

3. Apprendimento automatico

Ore lezione: 48Ore esercitazione: 24   

Bibliografia

S. Russell, P. Norvig, “Artificial Intelligence: a modern approach", Pearson, Third Edition, 2010.

Le letture consigliate includono i seguenti testi:

The Description Logic Handbook, F. Baader, D. L.
McGuinness, D. Nardi, P. F. Patel-Schneider (chapter 2).

T. Mitchell, Machine Learning, McGraw-Hill 1997.

Potranno essere suggeriti ulteriori testi.

Modalità di esame

Scritto e orale


Ulteriore pagina web del corso: http://www.di.unipi.it/~simi/IIA/


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