CLEII

Lingua Insegnamento:

ITALIANO
Testi di riferimento:

Il testo che utilizzeremo per la parte CGT è "Lessons in Play. An Introduction to Combinatorial Game Theory", di Michael H. Albert, Richard J. Nowakowski e David Wolfe. Consigliato anche il sito del libro per approfondimenti vari.
Obiettivi formativi:

Teoria dei giochi combinatori. Ricerca Montecarlo di alberi. Basi di reti neurali e Machine Learning.
Prerequisiti:

Matematica di base e confidenza con il ragionamento logico-inferenziale. Voglia di giocare e imparare.
Metodi didattici:

Lezione frontale interattiva. In particolare, nella prima parte del corso si proporranno dei giochi da imparare e giocare (Nim, Go, Scacchi, Domineering, Tris e altri).
Modalità di verifica dell'apprendimento:

Esame orale.
Sostenibilità:
Obiettivi Agenda 2030 per lo sviluppo sostenibile:
Altre Informazioni:

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L'idea di questo corso nasce dai recenti progressi fatti nel campo dell'intelligenza artificiale grazie allo sviluppo di AlphaGo e al suo del tutto inatteso successo contro uno dei giocatori di Go più forti del mondo. Cosa sono i giochi astratti? Come fanno i computer a giocare? È veramente possibile per un computer "imparare da solo"? Nel corso cercheremo, per quanto possibile nel limite dei 6 CFU, di rispondere a queste domande.

Il gioco imparziale più importante in Combinatorial Game Theory (CGT): il Nim. Analisi approfondita del Nim e strategia ottimale tramite la somma Nim.
Il Nim da un punto di vista avanzato: la funzione di Sprague-Grundy. Analisi dei giochi imparziali su grafi. Una struttura algebrica sull'insieme dei giochi in CGT: la somma di giochi. I giochi e i numeri surreali.
I giochi in CGT visti come alberi. La navigazione dell'albero tramite MiniMax e la potatura Alfa-Beta: come potrebbero i computer essere imbattibili - in teoria! Complessità della potatura Alfa-Beta.
Metodo Montecarlo per la ricerca di alberi: come fanno i computer a giocare. Metodo Montecarlo puro e variante del "bandito a più braccia" (UCT). Reti neurali e apprendimento automatico: come fanno i computer a imparare a giocare!
Introduzione al Deep Learning.