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:

La verifica dell’apprendimento si basa su una prova scritta obbligatoria e, ove ritenuto opportuno dal docente o richiesto dallo studente, su una prova orale integrativa.

La prova scritta, valutata in trentesimi, è finalizzata ad accertare sia la comprensione dei fondamenti teorici dell’Intelligenza Artificiale sia la capacità di applicare le metodologie e gli algoritmi studiati durante il corso alla risoluzione di problemi. In particolare, la prova può comprendere esercizi relativi alla ricerca in spazi di stati, agli algoritmi di gioco, alla rappresentazione e risoluzione di problemi come problemi di soddisfacimento di vincoli (CSP), alle tecniche di propagazione dei vincoli e agli algoritmi di ricerca euristica. Agli studenti è inoltre richiesto di analizzare il comportamento degli algoritmi, illustrarne i passaggi esecutivi e valutarne le proprietà e le prestazioni nei diversi contesti applicativi.
La prova orale, qualora sostenuta, consente di approfondire la verifica delle conoscenze teoriche, delle capacità di ragionamento e delle competenze metodologiche maturate dallo studente, con particolare riferimento alla modellazione dei problemi e alla scelta delle tecniche risolutive più appropriate.
La valutazione finale è espressa in trentesimi. Agli studenti che conseguono il punteggio massimo e dimostrano una preparazione particolarmente approfondita e matura può essere attribuita la lode.
Sostenibilità:
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.