INTELLIGENZA ARTIFICIALE LM 2011/2012

Anno Accademico 2011/2012

Conoscenze e abilità da conseguire

Al termine del corso, lo studente possiede le conoscenze relative ai fondamenti delle tecniche di intelligenza artificiale ed, in particolare: tecniche di risoluzione di problemi modellati in uno spazio di ricerca, di problemi di soddisfacimento di vincoli e per giochi a due giocatori; logica proposizionale e del prim'ordine e sistemi esperti; tecniche di intelligenza collettiva; pianificazione. In particolare, lo studente è in grado di: Modellare problemi e individuarne le tecniche risolutive più promettenti; Adattare, progettare e sviluppare algoritmi e 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
Inferenza nella logica proposizionale e del primo ordine
Sistemi esperti

Pianificazione

Introduzione ai problemi di pianificazione e problematiche relative
Pianificazione con ricerca nello spazio degli stati

Apprendimento

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

Modalità di verifica e valutazione dell'apprendimento

Esame scritto e 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://www.lia.deis.unibo.it/~aro/

Orario di ricevimento

Consulta il sito web di Andrea Roli

Consulta il sito web di Pedro Pablo Gonzalez Perez

34781 - INTELLIGENZA ARTIFICIALE LM

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