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
Queste informazioni sono destinate esclusivamente agli studenti e alle studentesse già iscritti a questo corso.Se sei un nuovo studente interessato all'immatricolazione, trovi le informazioni sul percorso di studi alla pagina del corso:
Laurea magistrale in Ingegneria e scienze informatiche - Immatricolazione dal 2025/2026Il 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 Attivato nell'A.A. 2017/2018
| Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
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| Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
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| Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
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| Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
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Due insegnamenti a scelta 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.
Fondamenti - INTELLIGENZA ARTIFICIALE (2016/2017)
Codice insegnamento
4S02789
Docente
Crediti
6
Lingua di erogazione
Italiano
Settore Scientifico Disciplinare (SSD)
INF/01 - INFORMATICA
Periodo
II sem. dal 1 mar 2017 al 9 giu 2017.
Per visualizzare la struttura dell’insegnamento a cui questo modulo appartiene, consultare: organizzazione dell'insegnamento
Obiettivi formativi
Il modulo presenta paradigmi e tecniche principali della rappresentazione simbolica e soluzione automatica di problemi. L'obbiettivo è dare allo studente strumenti per ideare, applicare e valutare algoritmi per problemi difficili, nel senso che la loro soluzione meccanica cattura aspetti di intelligenza artificiale o razionalità computazionale.
Programma
Risoluzione di problemi come ricerca in uno spazio di stati: procedure di ricerca non informate; procedure di ricerca euristiche; ricerca con avversario.
Risoluzione di problemi basata sull'elaborazione di vincoli (soddifacibilita' ed ottimizzazione);
Rappresentazione della conoscenza basata sulla logica: forme normali; uguaglianza.
Dimostrazione di teoremi: soddisfacibilità (SAT), risoluzione, riscrittura.
Agenti intelligenti: pianificazione, sistemi multi-agente, coordinamento.
Ragionamento probabilistico, teoria delle decisioni.
| Autore | Titolo | Casa editrice | Anno | ISBN | Note |
|---|---|---|---|---|---|
| Stuart Russell, Peter Norvig | Artificial Intelligence: A Modern Approach (Edizione 2) | Prentice Hall | 2003 | 0137903952 |
Modalità d'esame
Il voto finale del modulo di IA può essere conseguito con un'unica prova scritta o con le prove parziali. La prova scritta verrà svolta nelle prove di Appello.
Le prove parziali sono costituite da due compiti (svolti durante la durata del corso ed al termine del corso) oppure da un compito (svolto durante la durata del corso) ed un progetto (tipicamente con una parte di programmazione).
