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
2° Anno Attivato nell'A.A. 2022/2023
Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
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Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
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Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
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4 insegnamenti a scelta
2 insegnamenti a scelta (A.A. 2022/23 Quantum computing non erogato)
3 insegnamenti a scelta (A.A. 2022/23 Quantum computing non erogato)
Legenda | 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.
Teoria computazionale dei giochi (2021/2022)
Codice insegnamento
4S008905
Docente
Coordinatore
Crediti
6
Lingua di erogazione
Italiano
Settore Scientifico Disciplinare (SSD)
INF/01 - INFORMATICA
Periodo
Secondo semestre dal 7 mar 2022 al 10 giu 2022.
Obiettivi formativi
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 complessità 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 semplici modelli di 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.
Programma
1. Introdutione a giochi strategici, concetti di payoff, soluzioni di concetto, equilibrio e learning in giochi strategici; Nash equilibrium; giochi ripetuti; giochi cooperativi; analisi algoritmica di problemi di market. 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.
Modalità d'esame
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.
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".