Sistemi Intelligenti
Contenuto e Struttura del corso
(aa. 2006/7)

 

(Ultimo aggiornamento: 21 Giugno 2007 )

Docente: Alessandro Sperduti




Note introduttive

Il corso si propone di fornire le nozioni fondamentali per la comprensione e la progettazione di sistemi che utilizzano tecniche di Intelligenza Artificiale, Apprendimento Automatico e tecniche di Soft-computing.
I principali riferimenti bibliografici al corso sono i seguenti:

  1. S. Russell & P. Norvig, "Artificial Intelligence: A Modern Approach", Prentice Hall, seconda edizione (2002).
  2. T. Mitchell , "Machine Learning", McGraw Hill, 1998.
  3. J. Shawe-Taylor & N. Cristianini, "Kernel Methods for Pattern Recognition", Cambridge University Press,  2004.

Calendario delle lezioni

Il corso si tiene con il seguente calendario:  
martedì e marcoledì 9:30-11:30
giovedì 9:30-12:30
in aula Torre Archimede 1BC/45  nel periodo 17 Aprile -  15 Giugno 2006


Ricevimento studenti

Il ricevimento studenti si svolge, tranne diverso avviso, con il seguente calendario:

Modalita' di esame

Progetto + orale


Appelli di esame

Risultati compitino del 22 Maggio

Risultati compitino del 14 Giugno (con proposta voto finale)

Primo Appello:  dal 19 al 30 Giugno su appuntamento

Secondo Appello:  dal 4 al 21 Luglio su appuntamento
 


LUCIDI DELLE LEZIONI:

Lucidi lezione dell' 17 Aprile

Lucidi lezione dell' 18 e 19 Aprile

Lucidi lezione del 19 Aprile

Lucidi lezione del 24 e 26 Aprile

Lucidi lezione del 26 Aprile e 2 Maggio

Lucidi lezione del 3 Maggio

Lucidi lezione del 8, 9 e 10 Maggio

Lucidi lezione del 10 e 15 Maggio

Lucidi lezione del 15, 16 e 23 Maggio

Verifica intermedia (22 Maggio)

Lucidi lezione del 24 Maggio

Lucidi lezione del 29 Maggio (zip)

Lucidi lezione del 30 Maggio

Lucidi esempio STRIPS 30 Maggio

Lucidi lezione del 31 Maggio

Lucidi lezione del 5 Giugno

La lezione del 6 Giugno NON sara' tenuta

Lucidi lezione del 7 Giugno

Linee guida progetto


Contenuti di massima del corso

- Ricerca con avversari: elementi della teoria dei giochi
- Richiamo dei concetti fondamentali dell'apprendimento automatico
- Apprendimento on-line: alcuni semplici algoritmi e loro analisi teorica
- Apprendimento di alberi di decisione
- Reti Neurali
- Apprendimento probabilistico
- Apprendimento in contesti strutturati: kernel per stringhe, alberi e grafi
- Elementi di pianificazione
- Apprendimento con rinforzo