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Oggetto:
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Intelligenza artificiale

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Artificial intelligence

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Anno accademico 2013/2014

Codice dell'attività didattica
PSI0027
Docenti
Rossana Damiano (Titolare del corso)
Prof. Vincenzo Lombardo (Titolare del corso)
Corso di studi
Scienze della mente
Anno
1° anno
Periodo didattico
Secondo semestre
Tipologia
Fondamentale
Crediti/Valenza
8
SSD dell'attività didattica
INF/01 - informatica
Modalità di erogazione
Tradizionale
Lingua di insegnamento
Italiano
Modalità di frequenza
Facoltativa
Tipologia d'esame
Orale
Prerequisiti
Nessuno
None
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Sommario insegnamento

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Obiettivi formativi

Al termine del corso, lo studente avrà una conoscenza di base dei metodi e degli algoritmi propri dell’intelligenza artificiale, in alcune delle aree di maggior interesse teorico/ applicativo, ed in particolare: - Problem solving (Metodi di Ricerca) - Logica dei predicati del primo ordine - Pianificazione Automatica - Rappresentazione della conoscenza - Apprendimento automatico Di particolare rilevanza la parte sulla logica formale (logica dei predicati), che può essere utile in vari altri domini e che dovrebbe essere diffusa in modo più ampio all’interno dei corsi di studi.
At the end of the course, the student shall have some basic knowledge about the fundamental methods and algorithms of artificial intelligence, in some of the areas of major theoretical/applicative interest. In particular: - Problem solving - First Order Predicate Logic - Planning - Knowledge representation - Machine Learning Especially relevant is the section on formal (predicate) logic, that can be useful in other domains and should be common knowledge of most existing curricula.

Oggetto:

Risultati dell'apprendimento attesi

Lo studente deve saper dimostrare:  di possedere una conoscenza di base dei metodi e degli algoritmi propri dell’intelligenza artificiale,  e in alcune delle aree di maggior interesse teorico/ applicativo.
The student must be able to demonstrate:  to knowledge about the fundamental methods and algorithms of artificial intelligence, in some of the areas of major theoretical/applicative interest.

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Programma

- Introduzione all’intelligenza artificiale: metodologia e obiettivi - Problem solving: Metodi di Ricerca ciechi e con euristiche.ricerche in profondità, in ampiezza, hill-climbing, best-first e A* - Logica dei predicati del primo ordine: introduzione alla logica proposizionale. Tabelle di verità e connettivi logici. Il concetto di conseguenza logica e di dimostrazione automatica. La logica dei predicati (predicati, quantificatori, variabili). Il metodo di dimostrazione “Risoluzione”: clausole e unificazione - Pianificazione Automatica: costruzione di piani.un esempio classico: il sistema STRIPS - Rappresentazione della conoscenza: rappresentazione con regole di produzione, reti semantiche e frame.l’attuale interesse per le ontologie formali - Apprendimento automatico: metodi fondamentali di induzione.cenni alle reti neurali.
- Introduction to artificial intelligence: methodology and goals - Problem solving: search algorithms: blind and with heuristics.depth first, breadth first, hill-climbing, best-first and A* - First order predicate logic: introduction to propositional logic: connectives and truth tables. The concept of logical consequence and automated proof. Predicate logic (predicates, quantifiers, variables). The “Resolution” method: clauses and unification. - Planning: the automatic construction of plans .a classical example: the STRIPS system. - Knowledge representation: production rules, semantic networks and frames. The current growth of interest in formal ontologies - Machine learning: basic induction methods.introduction to neural nets.

Testi consigliati e bibliografia

Oggetto:

Il testo fondamentale è: Russell & Norvig: Intelligenza Artificiale, Pearson Education. Se ne sconsiglia però l’acquisto in quanto si tratta di un testo molto tecnico (due volumi per un totale di circa 1400 pagine) orientato a lettori di formazione informatica. Per la preparazione dell’esame sono disponibili dispense e materiale vario (rivolgersi ai docenti: lesmo@di.unito.it, rossana@di.unito.it)
The fundamental textbook is: Russell & Norvig: Artificial Intelligence, Prentice Hall (2009). We discourage the psychology students against buying it, since it is a very technical book (for a total of around 1400 pages in two volumes) addressing readers having a computer science background. In order to prepare the exam, some lecture notes and various material is available (contact the teachers: lesmo@di.unito.it, rossana@di.unito.it)



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Ultimo aggiornamento: 24/04/2014 15:59