Codice insegnamento

4S02789

Crediti

6

Coordinatore

Non ancora assegnato

Lingua di erogazione

Italiano

Settore Scientifico Disciplinare (SSD)

INF/01 - INFORMATICA

Moodle Seminari 0

Per visualizzare la struttura dell’insegnamento a cui questo modulo appartiene, consultare:  organizzazione dell'insegnamento

L'insegnamento è organizzato come segue:

Obiettivi formativi

Il corso si propone di fornire paradigmi e tecniche risolutive relative alle rappresentazioni simbolica e probabilistica per la 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.

Al termine del corso lo studente dovrà dimostrare di conoscere e comprendere le principali tecniche di ricerca nello spazio degli stati, comprendere i concetti fondamentali relativi alle reti a vincoli, conoscere i concetti di base relativi al ragionamento probabilistico ed apprendimento per rinforzo.

Queste conoscenze consentiranno allo studente di: i) applicare le tecniche di ricerca nello spazio degli stati a problemi di diversa natura; ii) applicare i principali algoritmi risolutivi per reti a vincoli sia nel contesto della soddisfacibilità che ottimizzazione; iii) utilizzare le principali tecniche risolutive relative al ragionamento probabilistico, con particolare enfasi su reti Bayesiane, processi decisionali di Markov ed apprendimento per rinforzo.

Alla fine del corso lo studente sarà in grado di: i) saper scegliere la tecnica risolutiva adeguata per problemi di diversa natura; ii) proseguire gli studi in modo autonomo nell’ambito dell’Intelligenza Artificiale, approfondendo argomenti trattati a lezione, sia su altri testi che su pubblicazioni scientifiche.

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);
Tecniche risolutive basate su ricerca (Backtracking, Branch and Bound) e su inferenza (Join Tree Clustering, Bucket Elimination).
Agenti intelligenti: sistemi multi-agente, coordinamento.
Ragionamento probabilistico: i) reti Bayesiane (definizioni, concetti principali, metodi di inferenza); ii) processi decisionali di Markov (definizione e metodi risolutivi principali); iii) apprendimento per rinforzo (concetti di base e metodi risolutivi, e.g. Q-Learning).
Implementazione (tramite produzione assistita di software in laboratorio didattico) delle principali tecniche risolutive discusse a lezione, ed in particolare quelle relative alla ricerca nello spazio degli stati ed al ragionamento probabilistico.

Il materiale didattico e maggiori informazioni sul corso sono reperibili a questo link: http://profs.sci.univr.it/~farinelli/courses/ia/ia.html

Bibliografia

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). La modalita' con prove parziali permette inoltre di sostenere una prova in laboratorio (opzionale). Questa prova ha lo scopo di valutare il software prodotto dagli studenti durante il corso.