Formazione e ricerca
Attività Formative del Corso di Dottorato
This page shows the courses and classes of the PhD programme for the academic year 2023/2024. Additional courses and classes will be added during the year. Please check for updates regularly!
Non monotonic reasoning
Crediti: 3
Lingua di erogazione: English
Docente: Matteo Cristani
Sustainable Embodied Mechanical Intelligence
Crediti: 3
Lingua di erogazione: English
Docente: Giovanni Gerardo Muscolo
Brain Computer Interfaces
Crediti: 3
Lingua di erogazione: English
Docente: Silvia Francesca Storti
A practical interdisciplinary PhD course on exploratory data analysis
Crediti: 4
Lingua di erogazione: Inglese
Docente: Prof. Vincenzo Bonnici (Università di Parma)
Multimodal Learning and Applications
Crediti: 5
Lingua di erogazione: Inglese
Docente: Cigdem Beyan
Introduction to Blockchain
Crediti: 3
Lingua di erogazione: English
Docente: Sara Migliorini
Autonomous Agents and Multi-Agent Systems
Crediti: 5
Lingua di erogazione: English
Docente: Alessandro Farinelli
Cyber-Physical System Security
Crediti: 3
Lingua di erogazione: English/Italian
Docente: Massimo Merro
Foundations of quantum languages
Crediti: 3
Lingua di erogazione: English
Docente: Margherita Zorzi
Advanced Data Structures for Textual Data
Crediti: 3
Lingua di erogazione: English
Docente: Zsuzsanna Liptak
AI and explainable models
Crediti: 5
Lingua di erogazione: English
Docente: Gloria Menegaz, Lorenza Brusini
Automated Software Testing
Crediti: 4
Lingua di erogazione: English
Docente: Mariano Ceccato
Elements of Machine Teaching: Theory and Appl.
Crediti: 3
Lingua di erogazione: English
Docente: Ferdinando Cicalese
Introduction to Quantum Machine Learning
Crediti: 4
Lingua di erogazione: English
Docente: Alessandra Di Pierro
Laboratory of quantum information in classical wave-optics analogy
Crediti: 3
Lingua di erogazione: English
Docente: Claudia Daffara
Non monotonic reasoning (2023/2024)
Docente
Referente
Crediti
3
Lingua di erogazione
English
Frequenza alle lezioni
Scelta Libera
Sede
VERONA
Obiettivi di apprendimento
Conoscere e comprendere il comportamento dei sistemi di ragionamento non monotono
Prerequisiti e nozioni di base
Basi di logica
Programma
Logiche modali
Logiche temporali
Logica defeasible
Logica deontica
Bibliografia
Modalità didattiche
Lezioni frontali in cui si affrontano argomenti teorici ed applicati, discussione di dettaglio su argomenti di specifico interesse di ricerca degli studenti
Modalità di verifica dell'apprendimento
Discussione di un argomento di interesse mediante elaborato
Valutazione
Correttezza e completezza rispetto al compito e rispetto alla corrente letteratura
Criteri di composizione del voto finale
Non viene assegnato voto
Lezioni Programmate
| Quando | Aula | Docente | Argomenti |
|---|---|---|---|
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giovedì 09 novembre 2023 14:30 - 17:30 Durata: 03:00 |
Ca' Vignal 2 - H [95 - terra] | Matteo Cristani | Introduction to NMR, missionaries and cannibals, the frame problem |
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giovedì 16 novembre 2023 15:30 - 18:30 Durata: 03:00 |
Ca' Vignal 3 - 1.01 [01 - 1] | Matteo Cristani | Reasoning with incomplete information |
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giovedì 23 novembre 2023 15:30 - 18:30 Durata: 03:00 |
Ca' Vignal 3 - 1.01 [01 - 1] | Matteo Cristani | Defeasible logic |
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giovedì 07 dicembre 2023 15:30 - 18:30 Durata: 03:00 |
Ca' Vignal 3 - 1.01 [01 - 1] | Matteo Cristani | Deontic logic |
