Corso di Intelligenza Artificiale
Laurea in Informatica Magistrale

 

 

Docenti:

Floriana Esposito

Dipartimento di Informatica
Universita' di Bari
Via Orabona 4
70126 Bari - Italy
Tel/Fax: +39 0805443264
Email: esposito@di.uniba.it

Stefano Ferilli
Dipartimento di Informatica
Universita' di Bari
Via Orabona 4
70126 Bari - Italy
Tel/Fax: +39 0805442293
Email: ferilli@di.uniba.it

 

 

Materiale didattico per l'anno accademico 2013 - 2014 (Modulo A)

 

 Modulo 1

1.1 - Introduzione: cosa è l'Intelligenza Artificiale.

1.2 - Agenti.

1.3 - Rappresentare Conoscenza.

 Modulo 2

2.1 - La soluzione di un problema come ricerca nello spazio degli stati. I sistemi a regole: il recognize-act cycle, il matching e la soluzione dei conflitti. Ragionamento in avanti e ragionamento all'indietro.

2.2 - Dall'agente risolutore di problemi all'agente basato su conoscenza. Ambienti per lo sviluppo di sistemi basati su conoscenza.

2.3 - La ricerca della soluzione nello spazio degli stati del problema: strategie irrevocabili e strategie tentative. Ricerca cieca e ricerca informata.

2.4 - Ricerca informata e l'uso di euristiche: l'algoritmo A*, ammissibilità di A*, confronto tra algoritmi di ricerca ammissibili. Misure di prestazione.

2.5 - Giochi. Ricerca per sistemi a due agenti avversari: gli algoritmi minmax e alpha-beta.

 Modulo 3

3.1 - Conoscenza: le dimensioni delle rappresentazioni.

3.2 - Le ontologie per la fase di concettualizzazione nella costruzione di Sistemi Basati su Conoscenza

3.3 - Schemi per la rappresentazione della conoscenza: frames e scripts.

3.4 - La qualità della conoscenza. Ragionamento automatico: ragionamento modale e temporale, ragionamento non monotono.

 Modulo 4

4.1 - Tecniche di Apprendimento Automatico (ML) per l'acquisizione automatica di conoscenza.

4.2 - Apprendimento induttivo concettuale guidato in domini non strutturati e strutturati: Il sistema ARCH. Alberi di decisione, apprendimento di regole (AQ e INDUCE).

4.3 - Apprendimento induttivo concettuale e formazione di concetti: una formalizzazione in logica. Il Candidate Elimination Algorithm e lo spazio delle versioni.

4.4 - Algoritmi di Classificazione: Esperimenti; il Weka Toolkit.

4.5 - Apprendimento induttivo concettuale da osservazioni: il clustering concettuale.

4.6 - Apprendimento logico induttivo.

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