81940 - INTELLIGENZA ARTIFICIALE

Conoscenze e abilità da conseguire

Al termine del corso, lo studente conosce i principali linguaggi, tecniche di modellizzazione e metodi di ragionamento che stanno alla base della risoluzione di problemi di intelligenza artificiale. In particolare, è in grado di realizzare sistemi 'intelligenti' che, nella soluzione di problemi, simulano il comportamento di esperti umani della disciplina in oggetto. Inoltre è in grado di modellizzare e risolvere semplici problemi di ottimizzazione basati su programmazione a vincoli.

Contenuti

Introduzione all' intelligenza artificiale.
Le principali tecnologie e applicazioni dell'intelligenza artificiale.
La nozione di agente.
Strategie di ricerca non informata.
Strategie di ricerca informata.
Ricerca con avversari.
Modellazione di problemi con vincoli e CSP: nozioni di base.
Nozioni di consitenza locale.
Richiami di logica proposizionale e di logica del prim'ordine.
Unificazione. Risoluzione e inferenza.
Programmazione logica.
Programmazione con vincoli, cenni a MiniZinc.
Planning.
Introduzione al machine learning.

Il calcolo sub-simbolico e le reti neurali
Aspetti economici, etici e filosofici.

Testi/Bibliografia

Russell, Norvig. Artificial Intelligence: A Modern Approach, 3rd Edition. Pearson (Intl) 2010 (US edition) and 2016 (Global edition).

Materiale fornito a lezione.

Metodi didattici

Lezioni frontali

Modalità di verifica e valutazione dell'apprendimento

Progetto ed esame orale.

Strumenti a supporto della didattica

Le lezioni saranno tenute usando slides. Durante il corso saranno usati anche alcuni strumenti software specifici per IA.

Link ad altre eventuali informazioni

http://www.cs.unibo.it/%7Egabbri/corsi/intart.html

Orario di ricevimento

Consulta il sito web di Maurizio Gabbrielli