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.

Calendario delle lezioni

Ricevimento studenti

• giovedi 15:00 - 16:00 in stanza 115

Modalita' di esame

Appelli di esame

Secondo Appello:  da definire
 

LUCIDI DELLE LEZIONI:

 Introduzione   (19/04/04)
 Richiami ricerca non informata   (19/04/04)
 Richiami ricerca informata   (21/04/04)
 Giochi    (21,26,27/04/04)
 Agenti Logici (parte 1 e 2)   (27,28/04/04)
 FOL    (03,04,10,12/05/04)
 Pianificazione I   (17,18,19/05/04)
 Pianificazione II  (24/05/04)
 Incertezza  (24,25/05/04  FARE RELOAD DEL FILE)
 Reti Bayesiane  (25,26/05/04)
 Inferenza in Reti Bayesiane  (26/05/04, 01/06/04  FARE RELOAD DEL FILE)
 Apprendimento parte1 (07/06/04)
 Apprendimento parte2 (08,09,14/06/04)
 Visione (15,16/06/04)
 Reti Neurali (parte 1) (16/06/04)
 Reti Neurali (parte 2) (16/06/04)
 
 
 
 
 
 
 
 

Struttura e contenuti del corso