Anno Accademico 2022/2023
- Docente: Michela Milano
- Crediti formativi: 8
- SSD: ING-INF/05
- Lingua di insegnamento: Inglese
- Modalità didattica: Convenzionale - Lezioni in presenza
- Campus: Bologna
- Corso: Laurea Magistrale in Ingegneria informatica (cod. 5826)
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dal 20/02/2023 al 06/06/2023
Conoscenze e abilità da conseguire
At the end of the course the students are able to use the main AI techniques to develop tools for solving real life applications. The students are able to understand and apply a wide range of techniques such as constraint programming, symbolic and sub-symbolic machine learning techniques, planning and swarm intelligence.
Contenuti
PLANNING
- Non-linear planning
- Conditional planning
- Graph-based planning
- Planning for robotics
MACHINE LEARNING: symbolic and sub-symbolic approaches
- Decision trees - random forests
- Neural networks
- Bayesian approaches
- Inductive logic programming
OPTIMIZATION
- Constraint Programming and Global constraints
- Search strategies
- Applications
SWARM INTELLIGENCE
- Ant colony
- Bee Colony
- Particle Swarm Optimization
Testi/Bibliografia
E. Rich, K. Knight: "Intelligenza Artificiale", McGraw Hill, Seconda Edizione 1992.
E. Charniak, D. McDermott, "Introduzione all'Intelligenza Artificiale", Masson, 1988.
M.Ginsberg: "Essentials of Artificial Intelligence", Morgan Kaufman,1993.
P. H. Winston: "Artificial Intelligence: Third Edition", Addison-Wesley, 1992.
Metodi didattici
Lezioni frontali e esercizi di laboratorio
Modalità di verifica e valutazione dell'apprendimento
Esami scritto
Strumenti a supporto della didattica
Slides
Esercizi di laboratorio
Orario di ricevimento
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