Studiare
In questa sezione è possibile reperire le informazioni riguardanti l'organizzazione pratica del corso, lo svolgimento delle attività didattiche, le opportunità formative e i contatti utili durante tutto il percorso di studi, fino al conseguimento del titolo finale.
Piano Didattico
Il piano didattico è l'elenco degli insegnamenti e delle altre attività formative che devono essere sostenute nel corso della propria carriera universitaria.
Selezionare il piano didattico in base all'anno accademico di iscrizione.
1° Anno
| Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
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2° Anno Sarà attivato nell'A.A. 2026/2027
| Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
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| Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
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| Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
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2 modules among:
- 1st year - Knowledge representation, Natural Language Processing, HCI - Multimodal Systems - delivered in 2025/2026
- 2nd year - AI & cloud - delivered in 2026/2027
- 1st and 2nd year - Advanced programming for AI, Computer vision & deep learning - delivered in 2025/2026 and in 2026/2027
2 courses among (mutually exclusive with the previous ones):
- 1st year - Knowledge representation, Natural language processing, HCI - multimodal systems - delivered in 2025/2026
- 2nd year - AI & cloud, Visual intelligence - delivered in 2026/2027
- 1st and 2nd year - Advanced programming for AI, Computer Vision & deep learning, Statistical learning - delivered in 2025/2026 and in 2026/2027 2 courses among the following
- A.A. 2025/2026 Network Science not activated
- A.A. 2026/2027: Complex Systems not activated1 course among the followingLegenda | Tipo Attività Formativa (TAF)
TAF (Tipologia Attività Formativa) Tutti gli insegnamenti e le attività sono classificate in diversi tipi di attività formativa, indicati da una lettera.
Computational Game Theory (2025/2026)
Codice insegnamento
4S010687
Docente
Coordinatore
Crediti
6
Offerto anche nei corsi:
- Computational Game Theory del corso Laurea magistrale in Artificial Intelligence [LM-18]
- Teoria computazionale dei giochi del corso Laurea magistrale in Ingegneria e scienze informatiche [LM-18/32]
- Teoria computazionale dei giochi del corso Laurea magistrale in Ingegneria e scienze informatiche
- Computational Game Theory del corso Laurea magistrale in Mathematics
Lingua di erogazione
Inglese
Settore Scientifico Disciplinare (SSD)
INF/01 - INFORMATICA
Periodo
I semestre dal 1 ott 2025 al 30 gen 2026.
Corsi Singoli
Autorizzato
Obiettivi di apprendimento
Esistono moltissime recenti applicazioni informatiche in cui il risultato della computazione dipende dall’interazione di diversi agenti che agiscono sulla base di misure di utilità individuali: problemi di allocazione di risorse in rete, online advertising, mercati elettronici, gestione di grosse reti informatiche. La Teoria dei Giochi si basa su modelli e soluzioni concettuali tipici della dottrina economica per lo studio prescrittivo e descrittivo del comportamento ottimale in situazioni di interazione tra agenti multipli che cerchino indipendentemente di massimizzare la propria utilità. La Teoria Computazionale (o anche algoritmica) dei Giochi rivede tali soluzioni e i modelli nella prospettiva della loro trattabilità computazionale, anche valutandone approssimazioni in casi in cui soluzioni esatte risultino inesistenti o inaccettabili dal punto di vista della loro efficienza computazionale. Il corso si pone l’obiettivo di fornire conoscenza dei concetti fondamentali del campo della teoria computazionale dei giochi. Gli studenti studieranno alcuni modelli rappresentativi e le loro soluzioni (algoritmiche) e potranno apprezzare la loro applicabilità in diverse situazioni reali. Al termine del corso, gli studenti sapranno progettare sistemi informatici per scenari multiagenti; e analizzare la progettazione di meccanismi (sistemi di regole) per incentivare agenti indipendenti a tenere un comportamento “appropriato” alle finalità del sistema.
Prerequisiti e nozioni di base
Elementi di base di matematica discreta e calcolo
Probabilità discreta
Programma
1. Introdutione a giochi strategici, concetti di payoff, soluzioni di concetto, equilibrio e learning in giochi strategici; Nash equilibrium; giochi ripetuti; giochi cooperativi. 2. Analisi computazionale del problema dell'equilibrio. 3. Problemi che implicano decisioni ripetute in presenza di informazioni incerte; regret minimization ed equilibrio. 4. Giochi grafici e inferenza probabilistica in apprendimento automatico. 4. Elementi di Mechanism Design; meccanismi per aste; mechanism design distribuito.
Bibliografia
Modalità didattiche
L'insegnamento si compone di lezioni frontali di teoria, esercizi assegnati a supporto delle stesse e sessioni di esercitazione in cui vengono discusse le soluzioni degli esercizi.
Modalità di verifica dell'apprendimento
L'esame consiste in una prova scritta con quesiti aperti e a risposta multipla. Tipicamente la prova include alcuni esercizi obbligatori ed altri esercizi a scelta. Gli esercizi obbligatori verificano la diretta applicazione delle nozioni studiate. Gli esercizi a scelta verificano la capacità di rielaborare tali nozioni in contesti "nuovi".
In base al numero di studenti frequentanti, l'esame può includere anche una discussione orale di un articolo scientifico su applicazione della teoria computazionale dei giochi.
Criteri di valutazione
L'esame è volto ad accertare che le studentesse e gli studenti abbiano sufficiente padronanza dei modelli principali e delle loro soluzioni algoritmiche, e siano in grado di applicarle ed analizzarle in scenari multiagente.
Criteri di composizione del voto finale
In caso di più prove (es. prova scritta e discussione orale di un articolo scientifico) il voto finale sarà ottenuto dalla media aritmetica dei voti conseguiti nelle due prove.
Lingua dell'esame
Inglese
