78778 - INTELLIGENT SYSTEMS M

Scheda insegnamento

  • Docente Michela Milano

  • Crediti formativi 8

  • SSD ING-INF/05

  • Modalità didattica Convenzionale - Lezioni in presenza

  • Lingua di insegnamento Italiano

  • Campus di Bologna

  • Corso Laurea Magistrale in Ingegneria informatica (cod. 5826)

Anno Accademico 2022/2023

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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