Esci dai Frame

  Intelligenza Artificiale (a.a. 2021/22)
Primo Semestre 		Docente: Roberto Basili Email: basili@info.uniroma2.it
    Elenco dei File nel deposito

Sommario Contenuti

1.Novità

2.Programma del Corso

3.Testi di Riferimento

4.Link Utili

5.Diapositive delle lezioni

6.Progetti ed Esercizi Proposti

Novità

  • Date d'esame degli Appelli della Sessione Straordinaria di Settembre .
    • Appello IV: Giovedi' 8 Settembre 2022, h. 10:00, Aula da definire.
    • Appello V: Giovedi' 22 Settembre 2022, h. 10:00, Aula da definire.

    Gli studenti sono pregati di procedere alla registrazione all'esame tramite DELPHI.

  • RISULTATI della PROVA FINALE della SESSIONE ESTIVA. Gli studenti potranno discutere il compito anche su piattaforma Teams, il giorno Martedì 26 Luglio alle ore 14:00, inviando una mail al docente per la prenotazione. E' possibile, nella mail: (1) confermare la accettazione del voto, o (2) richiedere un orale di approfondimento per il miglioramento dello stesso.
  • AVVISO La PROVA FINALE della SESSIONE ESTIVA si terra' il giorno 13/07/2022 alle ore 9:30 in aula 21 della Macroarea di Scienze.
  • AVVISO: La PROVA FINALE della SESSIONE ESTIVA (TERZA prova ANNUALE) si terra' il giorno 13/07/2022 in un'aula della Macroarea di Scienze che sarà comunicata al più presto, su queste pagine. L'esame si svolgera' in presenza e ad esso si potrà procedere esclusivamente attraverso la prenotazione sulla Pagina di Iscrizione Corso ed agli Esami (Delphi)
  • AVVISO - L'APPELLO STRAORDINARIO per la PROVA FINALE d'ESAME RISERVATA ai SOLI STUDENTI ISCRITTI in CAUTELATIVA si terra' il giorno 16/5/2022 alle ore 12:00 in AULA 13 - Macroa Area di Scienze. L'esame si svolgera' in presenza e ad esso si potra' accedere anche in remoto (tramite piattaforma Teams) ma esclusivamente a fronte di problemi logistici o sanitari ben documentati al docente via mail. Si utilizzera' inoltre l'elenco degli studenti prenotato attraverso la Pagina di Iscrizione Corso ed agli Esami (Delphi). Si ricorda che gli studenti non iscritti in cautelativa saranno automaticamente esclusi dalla Prova.
  • Risultati finali del Secondo Test Finale del 28 Febbraio 2022.
    Gli studenti possono confermare la accettazione delle voto, inviando un commento al docente presso il canale Teams dell'esame usando la seguente dicitura: "IA Seconda Prova Finale del 28 Febbraio 2022: "NOME COGNOME" in accettazione del voto proposto".
    Gli studenti che hanno effettuato la prova on-line dovranno discutere con il docente l'Homework per convalidare la valutazione. Insieme agli altri studenti, se questi vorranno discutere e visionare il compito, potranno accedere al ricevimento del Docente nelle seguenti date:
    • VENERDI' 18 Marzo, ore 10:30-11:30, Ufficio del Docente
    • LUNEDI' 21 Marzo, ore 16:30-17:30, Ufficio del Docente
    Si prega di inviare una mail docente confermando la partecipazione alla visione del compito, almeno un giorno prima, usando il campo Oggetto della mail, così definito:
    IA - TF2 28/2/2022 - Discussione Homework "COGNOME" "NOME".

  • Risultati finali del Secondo Test in Itinere e della Prima Prova Finale del 28 Gennaio 2022. Per convalidare la valutazione, gli studenti che hanno effettuato la prova on-line dovranno discutere con il docente l'Homework. Anche gli studenti ammessi con riserva all'orale debbono necessariamente procedere alla discussione orale per confermare una valutazione sufficiente dell'esonero. Entambi i gruppi di studenti sono invitati per le seguenti date:
    • MARTEDI' 22 Gennaio, ore 10:00-11:30 (su piattaforma MS Teams, Canale ESAMI)
    • MARTEDI' 22 Gennaio, ore 18:00-19:00 (su piattaforma MS Teams, Canale ESAMI)
    • MERCOLEDI' 23 Gennaio, ore 18:30-19:30 (su piattaforma MS Teams, Canale ESAMI)
    Si prega di inviare una mail docente confermando la registrazione alla discussione di visione del compito, almeno un giorno prima, usando il campo Oggetto della mail, così definito:
    IA - ESO - TF1 28/1/2022 - Discussione Homework/ Orale: "COGNOME" "NOME". Coloro che fossero presenti fisicamente in Macroarea Ingegneria potranno effettuare la discussione in presenza, presso l'ufficio del Docente.

  • AVVISO La SECONDA PROVA FINALE si terra' il giorno 28/2/2022 in un'aula che sarà comunicata al più presto, su queste pagine. L'esame si svolgera' in presenza e ad esso si potrà procedere esclusivamente attraverso la prenotazione sulla Pagina di Iscrizione Corso ed agli Esami (Delphi)
  • AVVISO L'ESONERO e la PROVA FINALE di oggi, 28/1/2022 si terrà in AULA T5 a partire dalle 15:00. Gli studenti che non potessero partecipare poichè non in possesso dei requisiti (Green Pass o certificato medico) per la presenza possono partecipare usando questo canale della piattaforma Teams. Ove lo studente si fosse prenotato in presenza su Delphi esso è OBBLIGATO ad inviare al docente un messaggio di richiesta esplicita con i dettagli della problematica (ed eventualmente ove in possesso il certificato medico).
    Tutti gli studenti consegneranno entrambe le prove scritte attraverso la piattaforma Teams: essi sono quindi invitati a predisporre il loro cellulare (o iPad) con software per la scannerizzazione dei fogli scritti a mano al fine del loro caricamento sul Form d'esame entro l'ora di consegna. Il docente porterà fogli bianchi per la Domanda Aperta che dovranno essere scritti a mano libera sia dagli studenti che sono a casa che in aula. Tali fogli saranno scannerizzati per la consegna.
  • Programma Finale del Corso. Nella sezione Programma del Corso è pubblicato il programma finale del Corso per l'a.a. 2021-22 ed i riferimento al Libro di Testo (AIMA).
  • AVVISO: la lezione di Venerdì 14 Gennaio 2022 sull'Introduzione al Machine Learning si terra' esclusivamente in modaltà telematica a partire dalle ore 15:30 sul canale "Lezioni" sul Teams del Corso.

  • AVVISO A causa della impossibilità di presenziare da parte del docente, la lezione di Lunedi' 10 Gennaio 2022 si terra' esclusivamente in modaltà telematica nell'orario usuale, sul canale Lezioni del Teams del Corso.
    Le lezioni del mese di Gennaio seguiranno il seguente calendario:
    • 10/1/2022 Introduzione al trattamento del linguaggio naturale (NLP) (vedi slides)
    • 12/1/2022 Uso del Prolog e Python per l'NLP - Cenno a Spacy
    • 14/1/2022 Introduzione al ML - Modelli e Applicazioni
    • 17/1/2022 Decision Trees.
    • 19/1/2022 Introduzione all'uso di librerie di Machine Learning
    • 21/1/2022 ML: Introduzione alle reti neurali
    • 24/1/2022 Introduzione al Test Finale
    La prova del Secondo Esonero, nonche' la Prima Prova Finale, si terrà il giorno 28 Gennaio 2022 alle ore 15:00
  • Sono state pubblicate nella sezione Diapositive delle lezioni l'esempio della Esercitazione 3: Ricerca in un labirinto - Il caso del drago e della principessa: il codice Python.
  • Risultati Completi della Prova d'Esonero del 24 Novembre 2021. Gli studenti con valutazione positiva (A, B o C) sono ammessi alla Seconda prova d'esonero che si terra' nell'ultima settimana del mese di Gennaio.
    Gli studenti che debbono discutere la Domanda Aperta sottomessa on-line saranno contattati dal docente per la conferma orale della loro valutazione.
    Gli studenti interessati a prendere visione del compito sono invitati al ricevimento che si terra' in aula nelle settimane di Gennaio dopo l'orario della lezione del Mercoledi' (13:30-14:30).

  • Il Corso proseguira' le sue lezioni secondo l'orario usuale a partire da Lunedi' 10 Gennaio 2022.

  • La lezione del 22 Dicembre 2021 sui metodi di Rappresentazione della Conoscenza è stata completata con la registrazione della discussione delle ultime slide: troverete il video sul sito Teams del Corso (Canale Lezioni, data 27 Dicembre 2021).
  • E' stata registrata una lezione sulla progettazione dell'algoritmo A* in Prolog ed è pubblicata sul Canale "Lezioni" del Team del Corso.


  • AVVISO: La lezione del 15 Dicembre 2021 si terra' esclusivamente in modalità TELEMATICA sul Canale "Lezioni" del Team del Corso.
  • Risultati della SOLA prova a risposte multiple (TRM) della prova d'esonero del 24 Novembre 2021. I risultati definitivi e completi saranno pubblicati al più presto su queste pagine. Gli studenti che hanno partecipato in modalità telematica saranno chiamai a discutere la domanda aperta (in modalità elematica ove necessario), appena dopo la pubblicazione del risultato finale.
  • AVVISO IMPORTANTE: Il primo esonero si terra' il giorno 24 Novembre 2021, alle ore 11:00 in aula 2 PP2 e non nell'aula della lezione come precedentemente annunciato. Tutti gli studenti sono pregati di darne avviso ai colleghi interessati.
  • AVVISO IMPORTANTE: Il primo esonero, che si terra' il giorno 24 Novembre 2021, alle ore 11:00 in aula durante gli orari previsti per la lezione, utilizzerà la piattaforma MS Teams per TUTTI gli studenti, sia a casa che in remoto, per la condivisione del testo delle due sezioni del Test (Prova a Risposte Multiple e Domanda Aperta). Gli studenti sono invitati a portare in aula un dispositivo (portatile o smartphone) su cui siano in grado di poter "leggere" il testo scritto. La prova del Test a Risposte Multiple richiederà quindi MS Teams per consegnare a tempo l'esito del test, che sfrutterà MS Forms.
    Si ricorda infine la prenotazione all'Esonero del 24 su Delphi.
  • A questo LINK, le slide della lezione di introduzione all'esonero, con ulteriori domande per la preparazione al Test. Il giorno Ven 19 Novembre alle 15:30 sara' possibile discutere alcune soluzioni in un incontro telematico su MS Teams, lanciato dal docente: tutti gli studenti sono invitati a partecipare.
  • Sono stati aggiornati i link ai materiali (codice Python e domande proposte) della lezione sulla progettazione di Agenti in Python del 22 Ottobre 2021, di nuovo disponibili nella sezione Progetti ed Esercizi Proposti.

  • Il giorno 5 Novembre 2021 alle ore 15:00 si terra', in forma telematica, una lezione di recupero su piattaforma Teams (Canale Lezioni del team del Corso 2021-22): tutti gli studenti sono invitati.
  • AVVISO: Il primo esonero per il Corso dell'a.a. 2021-22 si terra' il giorno 24 Novembre 2021, alle ore 11:00 in aula durante gli orari previsti per la lezione.
    L'esonero e' diviso in due sezioni di prova scritta. Nella prima parte vengono proposte domande a risposte multiple su tutti i capitoli del programma svolto durate le prime lezioni, sino al giorno dell'esonero. La seconda sezione dell'esame prevede una domanda aperta (a scelta dello studente) sulla progettazione di un agente DB o sulla discussione dei temi del programma (ad es. algoritmi di ricerca locale).
    L'esame si svolgera' esclusivamente in presenza e ad esso si potrà procedere esclusivamente attraverso la prenotazione sulla Pagina di Iscrizione Corso ed agli Esami (Delphi). Gli studenti che intendano partecipare all'esonero ma, per cause inderogabili dipendenti dalla attuale situazione pandemica, non possano assicurare la loro presenza in aula, sono invitati a registrarsi e contestualmente a contattare il docente via e-mail, avanzando la motivata richiesta di deroga e di partecipazione telematica alla prova.

  • Il giorno 27 Ottobre 2021 la lezione prevista alle ore 11:30 si terra' in ANTICIPO alle ore 11:00, anche in forma telematica su piattaforma Teams (Canale Lezioni del team del Corso 2021-22): tutti gli studenti sono invitati ad anticipare la loro presenza in aula.
  • Il giorno 22 Ottobre 2021 alle ore 15:00 si terra' in forma telematica su piattafroma Teams (Canale Lezioni del team del Corso 2021-22) una esercitazione sulla programmazione in Python degli agenti: tutti gli studenti sono invitati.
  • Nella sezione Diapositive delle lezioni sono state pubblicate le diapositive delle ultime lezioni e due serie di esercizi sui primi due Capitoli
    • .
  • AVVISO: Le lezioni avranno inizio il 4 Ottobre 2021 in aula 16 del complesso SOGENE.

  • Gli studenti che intendono seguire il Corso sono pregati di registrarsi ad esso, accedendo al sito Delphi.
  • Calendario delle lezioni del Corso:
    • LUNEDI', h. 14:00-16:00 (Aula 16)
    • MERCOLEDI', h. 11:30-13:30 (Aula 16)
    Il Corso fa riferimento al Team di MS Teams denominato
    BASILI-8039902-INTELLIGENZA_ARTIFICIALE
    Gli studenti dell'a.a. 2021-22 debbono fare esclusivo riferimento a tale Team in cui verranno erogate e registrate le lezioni.
  • Le diapositive delle lezioni saranno pubblicate durante il ciclo delle lezioni su queste pagine.
  • Il Corso insiste sulle ricerche ed i progetti innovativi del Semantics Analytics Group (SAG), che si occupa di Machine Learning e Natural Language Processing nella progettazione ed ingegnerizzazione di Sistemi Software Avanzati di Intelligenza Artificiale, e nelle loro applicazioni predittive nella interpretazione e ricerca di documenti, nella sicurezza in rete, nella analisi dei Social Network e nei processi di Digital Transformation.
    Sono attive alcune sperimentazioni e progetti presso il SAG Laboratory for Semantics Analytics, da cui sono emanate annualmente alcune Borse di Studio e Premi di Laurea.
    Sara' possibile discutere in dettaglio le diverse Tesi con il coordinatore di SAG, prof. Roberto BASILI, o con il responsabile tecnico del Laboratorio, prof. Danilo CROCE.
    L'orario di ricevimento, diverso da quello dei Corsi, e' da concordare con i docenti via e-mail.


    RECENTI PROPOSTE di TESI di LAUREA.

Programma


Programma Finale del Corso (a.a. 2021/22) con i riferimenti al Testo AIMA del Corso.

Section I: Paradigmi di Intelligenza Artificiale.
Intelligenza Artificiale: introduzione: fondamenti e storia dell’IA. Fondamenti filosofici dell’IA. IA e etica. (N&R, 1)
Agenti Intelligenti: definizione. Agenti Razionali e Ambiente Operativo. (N&R 2)
Metodi di Soluzione dei Problemi: Ricerca, Ottimizzazione, Giochi, Soddisfazione di Vincoli. Risoluzione di Problemi attraverso la Ricerca automatica. Strategie di Ricerca non informate ed euristiche. (N&R 3, 4) Facoltativo: Alpha–Beta Pruning. Problemi a Soddisfazione di Vincoli.

Section II: Conoscenza negli Agenti Razionali.
Conoscenza: Rappresentazione e Uso. Dimostrazione dei teoremi in logica proposizionale. Ingegneria della conoscenza in Logica del Primo Ordine. Inferenza in Logica del Primo Ordine. Programmazione Logica. Ragionamento e Pianificazione. Agenti Logici. Agenti basati su conoscenza. (N&R 7, 8, 9.1, 9.2, 9.5)
Rappresentazione della conoscenza. Modelli di Rappresentazione della Conoscenza alternativi: reti semantiche e frame. Ingegneria delle Rappresentazioni Ontologiche. (N&R 12.1, 12.2, 12.3, 12.5) Ragionamento ontologico.

Section III: Agenti Razionali: Comunicazione e Applicazioni.
Comunicazione e azione negli agenti intelligenti. Trattamento Automatico delle Lingue (Natural Language Processing, Robotica). (Jur&Mart 1; N&R 23.1, 23.2, 23.3, Pereira&Shieber Chapt. 4)

Section IV: Agenti e Apprendimento: Machine Learning.
Incertezza, Conoscenza e Ragionamento. Ragionamento Probabilistico.
Machine Learning. Apprendimento da esempi. Alberi di Decisione. Teoria Statistica dell’Apprendimento. Reti neurali artificiali. Metodi non parametrici: SVM. Apprendimento di Modelli Probabilistici. (N&R 13, 14.1, 14.2, 18.1-18.7, 18.11, 21.1, 21.2)

Testi di Riferimento

  • Intelligenza Artificiale: paradigmi - Intelligenza artificiale 3/Ed. - Vol. 1, Un approccio moderno, Stuart Russell, Peter Norvig. Pearson, ISBN9788871925936, 2010.
  • Applicazioni dell'IA - Introduction to Information Retrieval, C. D. Manning, P. Raghavan and H. Schutze, Cambridge University Press. 2008. Book Home page HERE.
  • NLP Jurafsky Martin (J&M). ”Speech and Language Processing”, D. Jurafsky and J. H .Martin, Prentice-Hall, 2009., Terza edizione.
  • NLP Pereira&Shieber (P&S). Fernando C.N. Pereira and Stuart M. Shieber. "Prolog and Natural-Language Analysis", volume 10 of CSLI Lecture Notes. Chicago University Press, Stanford, 1987., Edizione Digitale.
  • Dispense fornite dal docente.

Lezioni (Lucidi)

  • Lezione 11: Elaborazione del Linguaggio Naturale: Introduzione alle nozioni linguistiche di base ed al processo di analisi dei dati linguistici.
    • AIMA TextBook: Capitolo 23: NATURAL LANGUAGE FOR COMMUNICATION. Capitoli 23.1 e 23.3. Facoltativo 23.2.
      Readings
    • D. Jurafsky and J.H. Martin (200). Speech And Language Processing: An Introduction to Natural Language Processing, Computational Linguistics, and Speech Recognition. Prentice Hall. (PDF Here) Chapter 1, 2.
  • Lezione 12: Apprendimento Automatico: Metodologie di Apprendimento da Esempi. Gli alberi di decisione. Cenni ai classificatori Discriminativi.
  • Lezione 13: Introduzione alle reti neurali: dai modelli lineari ai Multilayer Perceptrons.
  • Esercitazione:: Introduzione al Mid Term test n. 2.
    • Le soluzioni saranno rese disponibili dopo l'esonero.
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    Link Utili

    LABORATORI: Progetti ed Esercizi