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  • 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:
    Gli argomenti trattati nel corso non sono direttamente riconducibili alla sostenibilità ambientale, sociale ed economica. 

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.

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