CLEII

Lingua Insegnamento:

ITALIANO
Testi di riferimento:

S. J. Russel, P. Norvig: "Intelligenza Artificiale: Un approccio moderno", Pearson Prentice Hall, Volume 1, Ultima Edizione o edizioni precedenti anche in Inglese.
Obiettivi formativi:

Il corso si propone di introdurre i principi e i metodi che stanno alla base della risoluzione di problemi di Intelligenza Artificiale (con particolare riferimento a sistemi basati sulla conoscenza e metodologie basate sulla logica).
Prerequisiti:

nessuno
Metodi didattici:

Lezioni ed esercitazioni in aula svolte utilizzando lavagna,
videoproiettore e computer, esercitazioni pratiche.

Sebbene raccomandata, la frequenza del corso non è obbligatoria
Modalità di verifica dell'apprendimento:

Prova scritta (obbligatoria) e prova orale (facoltativa o a discrezione del docente).
Sostenibilità:
Obiettivi Agenda 2030 per lo sviluppo sostenibile:

Questo insegnamento concorre alla realizzazione degli obiettivi ONU dell'Agenda 2030 per lo Sviluppo Sostenibile
Altre Informazioni:

Introduzione all'Intelligenza Artificiale
Risoluzione di problemi
Rappresentazione della conoscenza
Linguaggi per Intelligenza Artificiale

Introduzione all'Intelligenza Artificiale: alcuni cenni storici, principali campi applicativi, introduzione ai sistemi basati sulla conoscenza e i loro principi architetturali.
Risoluzione di problemi: rappresentazione nello "spazio degli stati", metodi di soluzione "forward" e "backward", strategie di ricerca (informate e non). I giochi, i problemi a vincoli, ed i problemi di planning.
Rappresentazione della conoscenza: logica dei predicati del primo ordine, sistemi a regole di produzione, sistemi basati sulla conoscenza. Cenni sulle ontologie formali.
Linguaggi per Intelligenza Artificiale. Il Prolog: dalla logica alla programmazione logica, il linguaggio Prolog come risolutore, progettazione e sviluppo di semplici programmi Prolog, cenni sui meta-predicati e i meta-interpreti.