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Scheda Riassuntiva
Anno Accademico 2017/2018
Scuola Scuola di Ingegneria Industriale e dell'Informazione
Insegnamento 085881 - INTELLIGENZA ARTIFICIALE
Docente Bonarini Andrea
Cfu 5.00 Tipo insegnamento Monodisciplinare

Corso di Studi Codice Piano di Studio preventivamente approvato Da (compreso) A (escluso) Insegnamento
Ing Ind - Inf (1 liv.)(ord. 270) - CO (360) INGEGNERIA INFORMATICAIOLAZZZZ085881 - INTELLIGENZA ARTIFICIALE
IORAZZZZ085881 - INTELLIGENZA ARTIFICIALE

Programma dettagliato e risultati di apprendimento attesi

Scopo del corso è presentare le basi concettuali ed alcune potenzialità applicative delle tecnologie di maggiore impatto afferenti all'area dell'Intelligenza Artificiale.
Il programma del corso prevede una breve parte introduttiva che ha lo scopo di evidenziare gli aspetti caratteristici dell'area e di definire il filo conduttore del corso, che si articolerà attorno al concetto di "agente intelligente", un'entità in grado di interagire autonomamente con l'ambiente. In seguito verranno affrontati, da docenti diversi con competenze specifiche, i seguenti temi: Ricerca nello spazio degli stati - paradigma classico dell'intelligenza artificiale che prevede che un problema sia rappresentato con una struttura dati a grafo e che la soluzione del problema venga ricercata nel grafo. Rappresentazione della conoscenza - come la conoscenza può essere rappresentata con modelli formali basati su simboli che identificano entità, categorie, proprietà, relazioni. Trattamento dell'incertezza nella rappresentazione della conoscenza. Sistemi fuzzy - modelli basati sulla rappresentazione di conoscenza concettuale sfumata, in grado di cogliere modelli rappresentativi qualitativi. Agenti - il concetto di agente come entità autonoma in grado di interagire con altri agenti all'interno di un ambienteApprendimento automatico - come un agente può costruire un modello a partire da informazioni che gli vengono fornite Reti neurali - un modello computazionale ormai largamente utilizzato in ingegneria, in grado di modificare le sue prestazioni sulla base delle informazioni con cui viene addestrato Algoritmi genetici - algoritmi di apprendimento per ottimizzazione di derivazione biologica. Per ogni tecnologia verranno presentate le basi concettuali, che permettano di comprendere i meccanismi base di funzionamento, e dei casi applicativi che ne esemplifichino le potenzialità d'uso.


Note Sulla Modalità di valutazione

Modalità d'esame: l'esame prevede una verifica orale e uno scritto da svolgersi durante l'anno in due parti, oppure contestualmente all'esame orale. 


Bibliografia

Mix Forme Didattiche
Tipo Forma Didattica Ore didattiche
lezione
30.0
esercitazione
20.0
laboratorio informatico
0.0
laboratorio sperimentale
0.0
progetto
0.0
laboratorio di progetto
0.0

Informazioni in lingua inglese a supporto dell'internazionalizzazione
Insegnamento erogato in lingua Italiano
Disponibilità di libri di testo/bibliografia in lingua inglese
Possibilità di sostenere l'esame in lingua inglese
Disponibilità di supporto didattico in lingua inglese
schedaincarico v. 1.6.5 / 1.6.5
Area Servizi ICT
12/07/2020