- Docente: Andrea Omicini
- Crediti formativi: 6
- SSD: ING-INF/05
- Lingua di insegnamento: Italiano
- Modalità didattica: Convenzionale - Lezioni in presenza
- Campus: Cesena
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Corso:
Laurea Magistrale in
Ingegneria e scienze informatiche (cod. 8614)
Valido anche per Laurea Magistrale in Ingegneria e scienze informatiche (cod. 8614)
Conoscenze e abilità da conseguire
Il corso si propone di illustrare i principali paradigmi computazionali, i modelli, le tecnologie e i metodi per la costruzione di sistemi autonomi. In particolare, il corso si concentra sui seguenti temi, sperimentando i corrispondenti casi di studio: - concetto di autonomia nei sistemi software e nei sistemi artificiali in generale * caso: Autonomic Computing - intelligenza e autonomia: agenti intelligenti * casi: Web Intelligence, intelligenza individuale e sociale nei MAS - adattatività e autoorganizzazione * casi: Pervasive Systems, Swarm Intelligence, Stigmergy Coordination
Contenuti
- Il concetto di autonomia nei sistemi software e nei sistemi artificiali in generale
- l'autonomia in filosofia, sociologia, giurisprudenza
- le diverse accezioni di autonomia nei sistemi artificiali e nei sistemi software
- caso: Autonomic Computing
- Intelligenza e autonomia nei sistemi software
- agenti intelligenti
- caso: architetture per agenti intelligenti
- sistemi ad agenti intelligenti
- casi: sistemi coordinati, agenti e artefatti, Web Intelligence, Workflow Management, electronic Institutions
- intelligenza sociale e collettiva
- casi: Swarm Intelligence, Stigmergy Coordination, stochastic systems
- adattatività e autoorganizzazione
- casi: Pervasive Systems, Self-organising Coordination
- agenti intelligenti
- Tecnologie per sistemi autonomi
- agenti logici in tuProlog
- agenti intelligenti in JADE, Jason e CArtAgo
- sistemi di workflow, coordinati, adattativi, stocastici e autoorganizzanti in TuCSoN e ReSpecT
Testi/Bibliografia
La bibliografia è resa disponibile tramite il sito del corso.
Metodi didattici
- Lezioni teoriche in aula con uso di lucidi
- Esempi discussi e costruiti in aula al computer dal docente e da esperti
- Attività di laboratorio
Modalità di verifica e valutazione dell'apprendimento
Prova orale con discussione di un progetto individuale o di gruppo
Strumenti a supporto della didattica
- Sito web del docente
- Pagina web del corso con PDF dei lucidi, altro materiale e link utili
Link ad altre eventuali informazioni
http://apice.unibo.it/xwiki/bin/view/Courses/Sa
Orario di ricevimento
Consulta il sito web di Andrea Omicini
SDGs
L'insegnamento contribuisce al perseguimento degli Obiettivi di Sviluppo Sostenibile dell'Agenda 2030 dell'ONU.