Corso di Ingegneria della Conoscenza e Sistemi Esperti

 

 

Docente: Floriana Esposito
Dipartimento di Informatica
Universita' di Bari
Via Orabona 4
70126 Bari - Italy

Tel/Fax: +39 0805443264
Email: esposito@di.uniba.it

 

 

Materiale didattico per l'anno accademico 2009 - 2010 Corso di Laurea in Informatica


NOTA: I moduli asteriscati sono moduli aggiuntivi riservati al corso di ICSE da 9 CFU - Laurea in Informatica D.M. 509.
NOTA: Modalità di esame Laurea in Informatica D.M. 509 e D.M. 270.

 Modulo 1

1.1: Introduzione: la conoscenza. Il comportamento intelligente e la conoscenza. L'ingegneria della conoscenza.

1.2: Agenti stimolo-risposta, agenti teleo-reattivi: i modelli. Il modello di Agente Intelligente e l'ipotesi del sistema di simboli fisico.

1.3: I sistemi esperti: obiettivi, caratteristiche e architettura. Il ciclo di sviluppo di un sistema esperto. Ambienti per lo sviluppo di sistemi esperti. La famiglia OPS

1.5: Il modello di calcolo: i sistemi di produzioni. La strategia di controllo: il recognize-act cycle, il matching e la soluzione dei conflitti. Ragionamento in avanti e ragionamento all'indietro.

 Modulo 2

2.1 I principi della Programmazione Euristica. La rilevanza del linguaggio di descrizione. La ricerca della soluzione come ricerca su grafo: strategie irrevocabili e strategie tentative. La procedura Produzione. Ricerca cieca e ricerca informata.

2.2: La ricerca della soluzione come ricerca su grafo. La procedura GRAPH-SEARCH generalizzata. Ricerca informata e l'uso di euristiche: l'algoritmo A*, ammissibilità di A*, confronto tra algoritmi di ricerca ammissibili. Misure di prestazione.

2.3: Caratteristiche dei sistemi di produzioni: sistemi monotonici, commutativi, decomponibili. La ricerca in sistemi di produzioni decomponibili: la procedura Decomposizione. I grafi AND-OR, l'algoritmo AO*.

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

 Modulo 3

3.1: I linguaggi per lo sviluppo di sistemi basati su conoscenza. Il matching negli ambienti a regole di produzione. L'algoritmo RETE per un matching efficiente.

3.2: Ingegneria dei sistemi basati su conoscenza: la fase di acquisizione della conoscenza.

3.3: La qualità della conoscenza. Ragionare con conoscenza incerta: Ragionamento statistico, inferenza col teorema di Bayes, Fattori di certezza. La logica fuzzy.

3.4: Applicazioni particolari: I sistemi esperti nella didattica assistita da calcolatore.

3.5: Le Applicazioni: SEPCA, un sistema basato su conoscenza per la somministrazione di psicoreattivi adattivi.

3.6: Le Applicazioni: Prototipo di Sistema Esperto di supporto all'enologo durante il processo di vinificazione.

 Modulo 4* (DM 509)

4.1: Ingegneria dei sistemi esperti: la definizione del compito. Sistemi per la classificazione.

4.2: Ingegneria dei sistemi esperti: la definizione del compito. Sistemi esperti nella configurazione.

4.3: Ingegneria dei sistemi esperti: Sistemi esperti in diagnosi e individuazione dei guasti.

4.4: Ingegneria dei sistemi esperti: l'uso della Logica nella concettualizzazione della conoscenza.

 Modulo 5* (DM 509)

5.1: Sistemi per la Pianificazione: generalità.

5.2: Pianificazione: STRIPS, ABSTRIPS e pianificazione gerarchica.


 Moduli e Materiale didattico di Laboratorio

Modulo 1.4: CLIPS: C Language Integrated Production System - Parte 1

Modulo 1.4: CLIPS: C Language Integrated Production System - Parte 2

Modulo 1.4: CLIPS: C Language Integrated Production System - Parte 3

Esercitazione: Laboratorio del 12/04/2010

Esercitazione: Sistemi Esperti per la diagnosi e l'individuazione dei guasti

Esercitazione: Costruzione di un sistema esperto per la diagnosi di malattie

Esercitazione: Sistemi (Esperti) per problemi di classificazione

Esercitazione: Fruit Classification

Esercitazione: Sistema Esperto per il consiglio di vini data una portata

 Linee guida per motore inferenziale

Rappresentazione dei fatti

Rappresentazione delle regole

Algoritmi per forward/backward chaining

Algoritmi per la risoluzione di giochi, ricerca (euristica) su grafo


 Materiale di approfondimento

L. Carlucci Aiello, M. Dapor - Intelligenza Artificiale: I primi 50 anni