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

Ricevimento studenti

• Mercoledì 15:00 - 17:00 in stanza 427, Torre Archimede

Modalita' di esame

Appelli di esame

Risultati compitino del 15 Maggio

Risultati compitino del 12 Giugno

Primo Appello:  dal 16 al 27 Giugno su appuntamento

Secondo Appello:  dal 30 Giugno al 18 Luglio su appuntamento
 

LUCIDI DELLE LEZIONI:

Linee guida progetto

Lucidi lezione del 7 Aprile

Lucidi lezioni del 9 e 10 Aprile

Lucidi lezioni del 10,14,16 Aprile

Lucidi lezioni del 16, 17, 23, 24 Aprile (lezione 21 Aprile non tenuta)

Lucidi lezioni del 28, 30 Aprile, 5 Maggio

Lucidi lezioni del 7 e 8 Maggio

Lucidi lezioni del 12, 14 Maggio (15 Maggio compitino)

Lucidi lezioni del 21 Maggio (lezione del 19 Maggio non tenuta)

Lucidi lezioni del 22, 26, 28 Maggio (zip)

Lucidi lezioni del 28 Maggio

Lucidi lezioni del 29 Maggio

Contenuti di massima del corso