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

 

(Ultimo aggiornamento: 31 Maggio 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

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 2 Maggio

Lucidi lezione del 8, 9 e 10 Maggio

Lucidi lezione del 10 e 15 Maggio

Lucidi lezione del 15, 16 e 23 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

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