INTELLIGENZA ARTIFICIALE E LABORATORIO

9 CFU - 1° semestre

Docenti titolari dell'insegnamento

VINCENZO CUTELLO - Modulo INTELLIGENZA ARTIFICIALE - INF/01 - 6 CFU
MARIO FRANCESCO PAVONE - Modulo LABORATORIO - INF/01 - 3 CFU


Obiettivi formativi


Modalità di svolgimento dell'insegnamento


Prerequisiti richiesti



Frequenza lezioni



Contenuti del corso



Testi di riferimento


Altro materiale didattico



Programmazione del corso

INTELLIGENZA ARTIFICIALE
 ArgomentiRiferimenti testi
1Fondamenti e Storia dell'Intelligenza ArtificialeCap. 1 e 27 
2Agenti IntelligentiCap. 2 
3Risoluzione dei problemi per mezzo di ricercaCap. 3 
4Oltre la ricerca classicaCap. 4 
5Ricerca con avversari e giochiCap. 5 
6Problemi con soddisfacimento di vincoliCap. 6 
7Agenti LogiciCap. 7 
8Logica del primo ordineCap. 8 
9Inferenza nella logica del primo ordineCap. 9 
10Quantificare l'incertezzaCap. 13 
11Decisioni SempliciCap. 16 
12Apprendimento da esempi Cap. 18 
LABORATORIO
 ArgomentiRiferimenti testi
1Strategie di ricerca non informata (BFS, Ricerca a costo uniforme, DFS, Ricerca a profondità’ limitata, etc.)Materiale fornito del docente 
2Strategie di ricerca informata (Greedy BFS, A*, Ricerca euristica a memoria limitata, etc.)Materiale fornito del docente 
3Algoritmi di Ricerca Locale (Local Search, Hill Climbing, etc.)Materiale fornito del docente 
4Tecniche algoritmiche per la game theory (Minimax, Alfa-beta, etc.)Materiale fornito del docente 
5Algoritmi per problemi con vincoli (Colorazione di mappe, etc.)Materiale fornito del docente 
6Metodi esatti (branch and cut, branch and bound, etc.)Materiale fornito del docente 
7Metaheuristics and Hyper-HeuristicsE.G. Talbi, ''Metaheuristics: From Design to Implementation'', Wiley, 2009 - C. Blum and G.R. Raidl, ''Hybrid Metaheuristics: Powerful Tools for Optimization'', Artificial Intelligence: Foundations, Theory, and Algorithms, 2016 


Verifica dell'apprendimento


MODALITÀ DI VERIFICA DELL'APPRENDIMENTO

ESEMPI DI DOMANDE E/O ESERCIZI FREQUENTI



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