42230 - INTELLIGENZA ARTIFICIALE LS

Anno Accademico 2008/2009

  • Docente: Andrea Roli
  • Crediti formativi: 6
  • SSD: ING-INF/05
  • Lingua di insegnamento: Italiano
  • Modalità didattica: Convenzionale - Lezioni in presenza
  • Campus: Cesena
  • Corso: Laurea Specialistica in Ingegneria informatica (cod. 0650)

Conoscenze e abilità da conseguire

Conoscenze:

  • Inquadramento storico-culturale dell'intelligenza artificiale
  • Principali ambiti di applicazione dell'intelligenza artificiale e problematiche relative
  • Tecniche di risoluzione di problemi modellati in uno spazio di ricerca, di problemi di soddisfacimento di vincoli e per giochi a due giocatori
  • Sistemi di supporto alle decisioni
  • Principali metodologie per l'apprendimento automatico
Abilità:
  • Modellazione di problemi
  • Progetto e sviluppo di sistemi software per la soluzione di problemi tramite tecniche di intelligenza artificiale

Contenuti

  • Introduzione
    • I fondamenti dell'intelligenza artificiale
    • Inquadramento storico dell'intelligenza artificiale
    • Problemi tipici affrontati nell'ambito dell'intelligenza artificiale
  • Risoluzione di problemi
    • Problemi definiti nello spazio degli stati
    • Strategie di ricerca non informata
    • Strategie di ricerca euristica
    • Problemi di soddisfacimento di vincoli
    • Tecniche di soluzione di problemi di soddisfacimento di vincoli (tecniche di ricerca complete e incomplete: standard backtracking, tecniche con propagazione di vincoli, ricerca locale)
    • Giochi a due giocatori (caso a conoscenza perfetta deterministico e caso con elementi casuali)
  • Conoscenza e ragionamento
    • Rappresentazione della conoscenza
    • Sistemi esperti
  • Pianificazione
    • Introduzione ai problemi di pianificazione e problematiche relative
    • Pianificazione con ricerca nello spazio degli stati
  • Apprendimento
    • Alberi di decisione
    • Apprendimento per rinforzo
    • Computazione evolutiva
    • Reti neurali

Testi/Bibliografia

  • Russell, Norvig, "Intelligenza artificiale: un approccio moderno", Vol.1 e Vol.2 (in parte), seconda edizione. Pearson/Prentice Hall

Metodi didattici

  • Lezioni teoriche in aula (con eventuale uso di lucidi e programmi dimostrativi)
  • Esercitazioni in laboratorio

Modalità di verifica e valutazione dell'apprendimento

  • Esame orale

Strumenti a supporto della didattica

  • Pagina web del corso con lucidi e schemi delle lezioni in formato PDF, articoli e altro materiale e link utili
  • Software per lo sviluppo di applicazioni relative ai principali argomenti del corso

Link ad altre eventuali informazioni

http://elearning.apice.unibo.it/

Orario di ricevimento

Consulta il sito web di Andrea Roli