Deposito File: Intelligenza Artificiale (a.a. 2023/24)

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Intelligenza Artificiale (a.a. 2023/24)
Primo Semestre

Elenco dei File nel deposito

Sommario e Contenuti:

1.Novità

2.Programma del Corso

3.Testi di Riferimento

4.Link Utili

5.Diapositive delle lezioni

6.Progetti ed Esercizi Proposti

Novità

RETTIFICA DEI RISULTATI della SECONDA PROVA d'ESONERO del 1 Febbraio 2024.

Tutti gli studenti hanno gia' accettato la valutazione precedente e, poichè la nuova proposta di voto aumenta tutte le valutazioni (essenzialmente sono stati aggiunti i punti di una risposta che per errore non era stata conteggata nel precedente punteggio), tutti i nuovi voti saranno registrati secondo questa rivalutazione in quanto si intendono gia' accettati.
Studenti che volessero un ricevimento dedicato per vedere il compito possono comunicare esplicitamente con il docente, attraverso il Teams del Corso.

RISULTATI della SECONDA PROVA FINALE del 26 Febbraio 2024.
Tutti gli studenti che intendono accettare la valutazione in 30esimi e procedere con la verbalizzazione sono pregati di comunicare esplicitamente il voto ed il consenso alla sua verbalizzazione, attraverso il canale appositamente aperto sul Teams del Corso.
Per prendere visione del compito, si puo' concordare con il docente un ricevimento anche su Teams, a partire dal 20 Marzo 2024, contattandolo via email (basili@info.uniroma2.it)

RISULTATI della SECONDA PROVA d'ESONERO e del PRIMO TEST FINALE del 1 Febbraio 2024.
Per prendere visione del compito, si puo' concordare con il docente un ricevimento anche su Teams, a partire dal 19 Febbraio 2024, contattandolo via email (basili@info.uniroma2.it)
Tutti gli studenti che intendono accettare la valutazione in 30esimi e procedere con la verbalizzazione sono pregati di comunicare esplicitamente il voto ed il consenso alla sua verbalizzazione, attraverso il canale appositamente aperto sul Teams del Corso.

Nuova versione degli APPELLI SESSIONE INVERNALE (nuova data per il PRIMO) - Le prove della sessione invernale si terranno secondo i seguenti orari:

Seconda Prova d'Esonero e Prima Prova Finale (NUOVA DATA), 1 Febbraio 2024, alle ore 10:00, Aula 6PP2. .

Seconda Prova Finale, 26 Febbraio 2024, alle ore 9:30, in Aula 3PP2.

Gli studenti sono pregati di prenotarsi su Delphi.

Risultati della PRIMA PROVA d'ESONERO del 6 Dicembre 2023 (Nuovo FILE). Per prendere visione del compito, si puo' concordare via e-mail con il docente un ricevimento anche su Teams, a partire dal 15 Gennaio 2024.
Il Corso terra' le sue ultime lezioni a partire dell'8 Gennaio alle ore 14:00 secondo il suo usuale orario, sino a Venerdi' 12 Gennaio 2024.

Annuncio: La lezione di domani alle ore 11:30 si terra' in forma esclusivamente ON-LINE su questo canale allo scopo di evitare agli studenti l'uso dei mezzi pubblici durante la giornata ed i disagi dovuti allo sciopero.
La lezione si terra' alle ore 11:30 sul Canale MS Teams del Corso.

Esercitazione: Problemi e risoluzione di Ricerca Euristica. La rappresentazione di un problema di esplorazione: rappresentazione del problema, algoritmi di ricerca, euristiche e planning. ESERCIZIO per casa: Risolvere il problema di Spiderman rispondendo alle domande proposte. Potete inviare come sempre la vostra soluzione a hromei@ing.uniroma2.it.

PRIMA PROVA d'ESONERO: La Prima Prova d'Esonero del Corso si terra' Mercoledì 6 Dicembre alle ore 11:00.
Gli studenti sono pregati di prenotarsi su Delphi.

ANNUNCIO: Causa il persistere della febbre anche la lezione di Mercoledi' 22 Novembre alle ore 11:00 non potra' tenersi in presenza. Per questo, la lezione si terrà on-line presso questo canale secondo l'usuale orario.

ANNUNCIO: La lezione di Lunedì 20 Novembre alle ore 14:00 non si terrà in presenza poiché il docente è a casa con febbre. Per questo, la lezione si terrà on-line presso questo canale. Si prega di dare massima diffusione a questo annuncio intempestivo, e quindi evitare, per gli studenti che avrebbero seguito solo questa lezione, di farli viaggiare verso l'Università.

Nella sezione Diapositive delle lezioni è stata pubblicata la lezione del 10 Novembre 2023: "Hackathon: Robot sulla Luna.

AVVISO: Sono mortificato nel comunicare che per un lutto in famiglia non potrò essere a lezione domani Lunedi' 13 Novembre 2023, alle ore 14:00. La lezione di Lunedi' 13 Novembre è dunque CANCELLATA. Per recuperare le lezioni sinora tenute, stabilisco il nuovo calendario della settimana (13-17 Novembre) che è il seguente

MERCOLEDI' Lezione in aula 5PP2, ore 9:00 - 11:00,

VENERDI' Lezione in aula 5PP2, ore 11:30-13:30,

VENERDI' Lezione in aula 5PP2, ore 14:30-16:30

Ho cercato di evitare sovrapposizioni con orari di altre materie di Informatica.
Invito tutti gli studenti che, per motivi legati ad altri corsi del 2° o del 3° anno, abbiano difficoltà nel seguire le lezioni di questa settimana del Venerdi' o del Mercoledì a rispondere alla chat nel Canale "Lezioni" del Team del Corso, per evidenziare problemi.
Le lezioni potranno ovviamente essere seguite On-Line, anche se questo non è auspicabile. Si affronteranno i problemi di Advanced Search e di Logica per la Rappresentazione della Conoscenza, che costituiscono argomenti di Esonero tra qualche settimana.

Per le esercitazioni in Python (pubblicate nella sezione Slides) e' richiesta la versione 3.9.7 di Python:
(https://www.python.org/downloads/release/python-397/) e un editor dei Notebook (Visual Studio Code https://code.visualstudio.com/download oppure Jupyter Notebook https://www.anaconda.com/download)

ANNUNCIO: Reclutamento di studenti volontari per la Conferenza di Intelligenza Artificiale (AI*IA 2023, Roma, 6-9 Novembre 2023).

The AIxIA 23 Conference (http://www.aixia2023.cnr.it/) is seeking volunteer staff members.
Participating in this role entails making yourself available on the days when you are present to support the organization. This could involve tasks such as session room stewarding or assisting at the registration desk. We aim to distribute responsibilities in a way that allows everyone some time to attend conference sessions as an attendee. Volunteer staff members will not be required to pay any registration fees and will have access to all sessions, including workshops, coffee breaks, and lunch.
If you are interested in joining us in this capacity, please complete the following form by October 24th:
(https://forms.gle/N2bu1vJ6h4szpVZU6)
Priority will be given based on the level of availability over the four days of the conference.
A first meeting with volunteer staff members is scheduled on October 30, in the morning (exact time to be decided), at Roma Tre University, Department of Civil, Computer Science and Aeronautical Technologies Engineering, Via Vito Volterra 60, I-00146 Rome.
For further info, please write to mailto:basili@info.uniroma2.it.

Nella sezione Diapositive delle lezioni sono state pubblicate le slide del nuovo Capitolo sugli Algoritmi di Ricerca non informata (prime quattro lezioni del Corso).

AVVISO: Le lezioni avranno inizio il 2 Ottobre 2023 in aula 5 PP2 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 5 PP2 )

MERCOLEDI', h. 11:00-13:00 (Aula 5 PP2 )

VENERDI', h. 11:00-13:00 (Aula 5 PP2 )

Il Corso fa riferimento al Team di MS Teams denominato
BASILI-8066598-INT_ART_23_24
Gli studenti dell'a.a. 2023-24 debbono fare esclusivo riferimento a tale Team in cui verranno erogate le lezioni.

Le diapositive delle lezioni saranno pubblicate durante il ciclo delle lezioni su queste pagine e (saltuariamente) sull'area archiviazione (Files") del Team.

Programma Finale del Corso. Nella sezione Programma del Corso è pubblicato il programma finale del Corso per l'a.a. 2022-23 ed i riferimento al Libro di Testo (AI a Modern Approach, Russel e Norvig, 2020).

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 e attività di stage con il coordinatore di SAG, prof. Roberto BASILI, o con il Ricercatore del Laboratorio, prof. Danilo CROCE.
L'orario di ricevimento, diverso da quello dei Corsi, e' da concordare con i docenti via e-mail.

Programma

Programma Finale del Corso (a.a. 2022/23) 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)

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)

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.
Facoltativo: Incertezza, Conoscenza e Ragionamento. Ragionamento Probabilistico. (da leggere: N&R 13.1-13.3)
Machine Learning. Apprendimento da esempi. Alberi di Decisione. Teoria Statistica dell’Apprendimento. Reti neurali artificiali. ((N&R 18, 18.1-18.4, 18.6-18.7, 18.11)

Testi di Riferimento

Intelligenza Artificiale: paradigmi - Intelligenza artificiale 4th Ed. - Un approccio moderno, Stuart Russell, Peter Norvig. Pearson, 2022.

NLP Jurafsky Martin (J&M). ”Speech and Language Processing”, D. Jurafsky and J. H .Martin, Prentice-Hall, 2009., Terza edizione.

Dispense fornite dal docente.

Lezioni (Lucidi)

Saranno rese disponibili in questa sezione le dispense di tutte le lezioni del Corso per l'a.a. 2023-24

Lezione 0: Introduzione al Corso IA (a.a. 2023-24). Organizzazione e Modalita' Didattiche.

Lezione 1: Introduzione all'IA.
Domande sui temi del Capitolo 1 (testo, w/o soluzioni)

Esercizi PROPOSTI: Logica e linguaggio

Lezione 2: Agenti razionali.

Esercizi proposti sui temi del Capitolo 2

Lezione 3: Problem Solving come Ricerca.

Lezione 4: Algoritmi di Ricerca Informata.

ESERCITAZIONE: Programmi Python per la simulazione di agenti diversi: algoritmi di Ricerca su problemi diversi.
Esercizi proposti:
Esercizi proposti durante la esercitazione: Click HERE. E' possibile inviare soluzioni che saranno considerate parte della valutazione dell'esame finale, per gli studenti che facoltativamente vorranno sottomettere le soluzioni.

Applicare i diversi algoritmi di ricerca alla simulazione di agenti (ambiente, stato, percezioni e ricerca della soluzione, stato goal) su problemi diversi: aspirapolvere, labirinti, gioco dell'8 e mappe (ad es. mappa metro Parigi o mappa delle aule della Macroarea di Scienze)

Calcolo delle statistiche di confronto tra algoritmi diversi: tempi di elaborazione, costo soluzione ottima vs. costo della soluzione trovata, numero di nodi espansi ed alla frontiera.

(Lezione del 10 Novembre 2023) Hackathon: Robot sulla Luna

Lezione 5: Algoritmi Complessi di Ricerca: Local and On-Line search.

Lezione 6: Agenti Logici: Conoscenza, Linguaggi Logici ed Inferenza .
Suggest Readings

Hector J. Levesque, Ronald j Brachman, "A fundamental trade-off in knowledge representation and reasoning" (revised) in Reading in Knowledge Representation. Original version appeared as "A Fundamental Tradeoff in Knowledge Representation and Reasoning" (by Hector ]. Levesque), Proc. CSCSI-84, London, Ontario, 1984,141-152.

Lezione 7: Agenti Logici: il ruolo del Calcolo Proposizionale.

Breve esempio sulla Risoluzione tra formule proposizionali (in Prolog).

Lezione 8: Agenti Logici: Rappresentazione della Conoscenza nel Calcolo dei Predicati.

Esercizio: Il controllo di un topolino mediante la logica.
Ecco qui il codice Prolog del programma.

Esercitazione: l'algoritmo Astar in Prolog:

Le slides

Il programma Prolog

Manuali per il linguaggio Prolog: Ulteriori Letture (Facoltativo): ). Introduction to Prolog and element for Natural Language Analysis. F. Pereira, S. Shieber, CLSI notes, 1987. Access the PDF here
(see in particular Chapter 1-3, 5: on "Prolog programming", Chapt. 4: NLP analysis in Prolog). .

Lezione 9 (ARGOMENTO FACOLTATIVO): Agenti Logici: Inferenza nel Calcolo dei Predicati e Programmazione Logica.

Readings: Clausole di Horn

Readings: Semantica di punto Fisso e Programmazione Logica: il ruolo dei modelli di Herbrand

Lezione 10: Agenti Logici - Cenni alla Rappresentazione della Conoscenza: Reti semantiche e ontologie .

Readings: Thomas R. Gruber. A Translation Approach to Portable Ontology Specifications. Knowledge Acquisition journal, 5(2):199-220, 1993.

Further Readings: "What is an Ontology?", Nicola Guarino, S. Staab and R. Studer (eds.), Handbook on Ontologies, International Handbooks on Information Systems, DOI 10.1007/978-3-540-92673-3, Springer-Verlag Berlin Heidelberg 2009.

Links : Wordnet on-line

Links : Framenet on-line

Lezione 11: Apprendimento Automatico: Metodologie di Apprendimento da Esempi. Model Selection. Cenni agli alberi di decisione ed ai classificatori Discriminativi.

Esercizio (Facoltativo): Uso di Weka per la classificazione automatica.

Esercizio: L'addestramento di un logical Mouse.
Apprendimento automantico delle azioni di un agente: dalle regole logiche all'apprendimento di alberi di decisione. (Scarica QUI il codice e gli esempi)

Lezione 12: Introduzione alle reti neurali: dai modelli lineari ai Multilayer Perceptrons.

Link Utili

Introduction to Artificial Intelligence (AIMA)Stuart Russel, Peter Norvig.

Ethics guidelines for trustworthy AI European Commission: High-Level Expert Group on AI (2019).

Introduction to Information Retrieval, Christopher D. Manning, Prabhakar Raghavan and Hinrich Schutze, Cambridge University Press.

IBM Bluemix for Watson

LABORATORI: Progetti ed Esercizi

Guida al Test: Progettazione Agenti

Esercitazione: Problemi e risoluzione di Ricerca Euristica. La rappresentazione di un problema di esplorazione: rappresentazione del problema, algoritmi di ricerca, euristiche e planning. ESERCIZIO per casa: Risolvere il problema di Spiderman rispondendo alle domande proposte. Potete inviare come sempre la vostra soluzione a hromei@ing.unrioma2.it.

	Intelligenza Artificiale (a.a. 2023/24) Primo Semestre

Elenco dei File nel deposito

Sommario e Contenuti: 1.Novità 2.Programma del Corso 3.Testi di Riferimento 4.Link Utili 5.Diapositive delle lezioni 6.Progetti ed Esercizi Proposti
Novità RETTIFICA DEI RISULTATI della SECONDA PROVA d'ESONERO del 1 Febbraio 2024. Tutti gli studenti hanno gia' accettato la valutazione precedente e, poichè la nuova proposta di voto aumenta tutte le valutazioni (essenzialmente sono stati aggiunti i punti di una risposta che per errore non era stata conteggata nel precedente punteggio), tutti i nuovi voti saranno registrati secondo questa rivalutazione in quanto si intendono gia' accettati. Studenti che volessero un ricevimento dedicato per vedere il compito possono comunicare esplicitamente con il docente, attraverso il Teams del Corso. RISULTATI della SECONDA PROVA FINALE del 26 Febbraio 2024. Tutti gli studenti che intendono accettare la valutazione in 30esimi e procedere con la verbalizzazione sono pregati di comunicare esplicitamente il voto ed il consenso alla sua verbalizzazione, attraverso il canale appositamente aperto sul Teams del Corso. Per prendere visione del compito, si puo' concordare con il docente un ricevimento anche su Teams, a partire dal 20 Marzo 2024, contattandolo via email (basili@info.uniroma2.it) RISULTATI della SECONDA PROVA d'ESONERO e del PRIMO TEST FINALE del 1 Febbraio 2024. Per prendere visione del compito, si puo' concordare con il docente un ricevimento anche su Teams, a partire dal 19 Febbraio 2024, contattandolo via email (basili@info.uniroma2.it) Tutti gli studenti che intendono accettare la valutazione in 30esimi e procedere con la verbalizzazione sono pregati di comunicare esplicitamente il voto ed il consenso alla sua verbalizzazione, attraverso il canale appositamente aperto sul Teams del Corso. Nuova versione degli APPELLI SESSIONE INVERNALE (nuova data per il PRIMO) - Le prove della sessione invernale si terranno secondo i seguenti orari: Seconda Prova d'Esonero e Prima Prova Finale (NUOVA DATA), 1 Febbraio 2024, alle ore 10:00, Aula 6PP2. . Seconda Prova Finale, 26 Febbraio 2024, alle ore 9:30, in Aula 3PP2. Gli studenti sono pregati di prenotarsi su Delphi. Risultati della PRIMA PROVA d'ESONERO del 6 Dicembre 2023 (Nuovo FILE). Per prendere visione del compito, si puo' concordare via e-mail con il docente un ricevimento anche su Teams, a partire dal 15 Gennaio 2024. Il Corso terra' le sue ultime lezioni a partire dell'8 Gennaio alle ore 14:00 secondo il suo usuale orario, sino a Venerdi' 12 Gennaio 2024. Annuncio: La lezione di domani alle ore 11:30 si terra' in forma esclusivamente ON-LINE su questo canale allo scopo di evitare agli studenti l'uso dei mezzi pubblici durante la giornata ed i disagi dovuti allo sciopero. La lezione si terra' alle ore 11:30 sul Canale MS Teams del Corso. Esercitazione: Problemi e risoluzione di Ricerca Euristica. La rappresentazione di un problema di esplorazione: rappresentazione del problema, algoritmi di ricerca, euristiche e planning. ESERCIZIO per casa: Risolvere il problema di Spiderman rispondendo alle domande proposte. Potete inviare come sempre la vostra soluzione a hromei@ing.uniroma2.it. PRIMA PROVA d'ESONERO: La Prima Prova d'Esonero del Corso si terra' Mercoledì 6 Dicembre alle ore 11:00. Gli studenti sono pregati di prenotarsi su Delphi. ANNUNCIO: Causa il persistere della febbre anche la lezione di Mercoledi' 22 Novembre alle ore 11:00 non potra' tenersi in presenza. Per questo, *la lezione si terrà on-line* presso questo canale secondo l'usuale orario. ANNUNCIO: La lezione di Lunedì 20 Novembre alle ore 14:00 non si terrà in presenza poiché il docente è a casa con febbre. Per questo, la lezione si terrà on-line presso questo canale*. Si prega di dare massima diffusione a questo annuncio intempestivo, e quindi evitare, per gli studenti che avrebbero seguito solo questa lezione, di farli viaggiare verso l'Università. Nella sezione Diapositive delle lezioni è stata pubblicata la lezione del 10 Novembre 2023: "Hackathon: Robot sulla Luna. AVVISO: Sono mortificato nel comunicare che per un lutto* in famiglia non potrò essere a lezione domani Lunedi' 13 Novembre 2023, alle ore 14:00. La lezione di Lunedi' 13 Novembre è dunque CANCELLATA. Per recuperare le lezioni sinora tenute, stabilisco il nuovo calendario della settimana (13-17 Novembre) che è il seguente MERCOLEDI' Lezione in aula 5PP2, ore 9:00 - 11:00, VENERDI' Lezione in aula 5PP2, ore 11:30-13:30, VENERDI' Lezione in aula 5PP2, ore 14:30-16:30 Ho cercato di evitare sovrapposizioni con orari di altre materie di Informatica. Invito tutti gli studenti che, per motivi legati ad altri corsi del 2° o del 3° anno, abbiano difficoltà nel seguire le lezioni di questa settimana del Venerdi' o del Mercoledì a rispondere alla chat nel Canale "Lezioni" del Team del Corso, per evidenziare problemi. Le lezioni potranno ovviamente essere seguite On-Line, anche se questo non è auspicabile. Si affronteranno i problemi di Advanced Search e di Logica per la Rappresentazione della Conoscenza, che costituiscono argomenti di Esonero tra qualche settimana. Per le esercitazioni in Python (pubblicate nella sezione Slides) e' richiesta la versione 3.9.7 di Python: (https://www.python.org/downloads/release/python-397/) e un editor dei Notebook (Visual Studio Code https://code.visualstudio.com/download oppure Jupyter Notebook https://www.anaconda.com/download) ANNUNCIO: Reclutamento di studenti volontari per la Conferenza di Intelligenza Artificiale (AIIA 2023, Roma, 6-9 Novembre 2023). The AIxIA 23 Conference (http://www.aixia2023.cnr.it/) is seeking volunteer staff members. Participating in this role entails making yourself available on the days when you are present to support the organization. This could involve tasks such as session room stewarding or assisting at the registration desk. We aim to distribute responsibilities in a way that allows everyone some time to attend conference sessions as an attendee. Volunteer staff members will not be required to pay any registration fees and will have access to all sessions, including workshops, coffee breaks, and lunch. If you are interested in joining us in this capacity, please complete the following form by October 24th: (https://forms.gle/N2bu1vJ6h4szpVZU6) Priority will be given based on the level of availability over the four days of the conference. A first meeting with volunteer staff members is scheduled on October 30, in the morning (exact time to be decided), at Roma Tre University, Department of Civil, Computer Science and Aeronautical Technologies Engineering, Via Vito Volterra 60, I-00146 Rome. For further info, please write to mailto:basili@info.uniroma2.it. Nella sezione Diapositive delle lezioni sono state pubblicate le slide del nuovo Capitolo sugli Algoritmi di Ricerca non informata* (prime quattro lezioni del Corso). AVVISO: Le lezioni avranno inizio il 2 Ottobre 2023 in aula 5 PP2 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 5 PP2 ) MERCOLEDI', h. 11:00-13:00 (Aula 5 PP2 ) VENERDI', h. 11:00-13:00 (Aula 5 PP2 ) Il Corso fa riferimento al Team di MS Teams denominato BASILI-8066598-INT_ART_23_24 Gli studenti dell'a.a. 2023-24 debbono fare esclusivo riferimento a tale Team in cui verranno erogate le lezioni. Le diapositive delle lezioni saranno pubblicate durante il ciclo delle lezioni su queste pagine e (saltuariamente) sull'area archiviazione (Files") del Team. Programma Finale del Corso. Nella sezione Programma del Corso è pubblicato il programma finale del Corso per l'a.a. 2022-23 ed i riferimento al Libro di Testo (AI a Modern Approach, Russel e Norvig, 2020). 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 e attività di stage con il coordinatore di SAG, prof. Roberto BASILI, o con il Ricercatore del Laboratorio, prof. Danilo CROCE. L'orario di ricevimento, diverso da quello dei Corsi, e' da concordare con i docenti via e-mail.
Programma Programma Finale del Corso (a.a. 2022/23) 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) 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) 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. Facoltativo: Incertezza, Conoscenza e Ragionamento. Ragionamento Probabilistico. (da leggere: N&R 13.1-13.3) Machine Learning. Apprendimento da esempi. Alberi di Decisione. Teoria Statistica dell’Apprendimento. Reti neurali artificiali. ((N&R 18, 18.1-18.4, 18.6-18.7, 18.11)
Testi di Riferimento Intelligenza Artificiale: paradigmi - Intelligenza artificiale 4th Ed. - Un approccio moderno, Stuart Russell, Peter Norvig. Pearson, 2022. NLP Jurafsky Martin (J&M). ”Speech and Language Processing”, D. Jurafsky and J. H .Martin, Prentice-Hall, 2009., Terza edizione. Dispense fornite dal docente.
Lezioni (Lucidi) Saranno rese disponibili in questa sezione le dispense di tutte le lezioni del Corso per l'a.a. 2023-24 Lezione 0: Introduzione al Corso IA (a.a. 2023-24). Organizzazione e Modalita' Didattiche. Lezione 1: Introduzione all'IA. Domande sui temi del Capitolo 1 (testo, w/o soluzioni) Esercizi PROPOSTI: Logica e linguaggio Lezione 2: Agenti razionali. Esercizi proposti sui temi del Capitolo 2 Lezione 3: Problem Solving come Ricerca. Lezione 4: Algoritmi di Ricerca Informata. ESERCITAZIONE: Programmi Python per la simulazione di agenti diversi: algoritmi di Ricerca su problemi diversi. Esercizi proposti: Esercizi proposti durante la esercitazione: Click HERE. E' possibile inviare soluzioni che saranno considerate parte della valutazione dell'esame finale, per gli studenti che facoltativamente vorranno sottomettere le soluzioni. Applicare i diversi algoritmi di ricerca alla simulazione di agenti (ambiente, stato, percezioni e ricerca della soluzione, stato goal) su problemi diversi: aspirapolvere, labirinti, gioco dell'8 e mappe (ad es. mappa metro Parigi o mappa delle aule della Macroarea di Scienze) Calcolo delle statistiche di confronto tra algoritmi diversi: tempi di elaborazione, costo soluzione ottima vs. costo della soluzione trovata, numero di nodi espansi ed alla frontiera. (Lezione del 10 Novembre 2023) Hackathon: Robot sulla Luna Lezione 5: Algoritmi Complessi di Ricerca: Local and On-Line search. Lezione 6: Agenti Logici: Conoscenza, Linguaggi Logici ed Inferenza . Suggest Readings Hector J. Levesque, Ronald j Brachman, "A fundamental trade-off in knowledge representation and reasoning" (revised) in Reading in Knowledge Representation. Original version appeared as "A Fundamental Tradeoff in Knowledge Representation and Reasoning" (by Hector ]. Levesque), Proc. CSCSI-84, London, Ontario, 1984,141-152. Lezione 7: Agenti Logici: il ruolo del Calcolo Proposizionale. Breve esempio sulla Risoluzione tra formule proposizionali (in Prolog). Lezione 8: Agenti Logici: Rappresentazione della Conoscenza nel Calcolo dei Predicati. Esercizio: Il controllo di un topolino mediante la logica. Ecco qui il codice Prolog del programma. Esercitazione: l'algoritmo Astar in Prolog: Le slides Il programma Prolog Manuali per il linguaggio Prolog: Ulteriori Letture (Facoltativo): ). Introduction to Prolog and element for Natural Language Analysis. F. Pereira, S. Shieber, CLSI notes, 1987. Access the PDF here (see in particular Chapter 1-3, 5: on "Prolog programming", Chapt. 4: NLP analysis in Prolog). . Lezione 9 (ARGOMENTO FACOLTATIVO): Agenti Logici: Inferenza nel Calcolo dei Predicati e Programmazione Logica. Readings: Clausole di Horn Readings: Semantica di punto Fisso e Programmazione Logica: il ruolo dei modelli di Herbrand Lezione 10: Agenti Logici - Cenni alla Rappresentazione della Conoscenza: Reti semantiche e ontologie . Readings: Thomas R. Gruber. A Translation Approach to Portable Ontology Specifications. Knowledge Acquisition journal, 5(2):199-220, 1993. Further Readings: "What is an Ontology?", Nicola Guarino, S. Staab and R. Studer (eds.), Handbook on Ontologies, International Handbooks on Information Systems, DOI 10.1007/978-3-540-92673-3, Springer-Verlag Berlin Heidelberg 2009. Links : Wordnet on-line Links : Framenet on-line Lezione 11: Apprendimento Automatico: Metodologie di Apprendimento da Esempi. Model Selection. Cenni agli alberi di decisione ed ai classificatori Discriminativi. Esercizio (Facoltativo): Uso di Weka per la classificazione automatica. Esercizio: L'addestramento di un logical Mouse. Apprendimento automantico delle azioni di un agente: dalle regole logiche all'apprendimento di alberi di decisione. (Scarica QUI il codice e gli esempi) Lezione 12: Introduzione alle reti neurali: dai modelli lineari ai Multilayer Perceptrons.
Link Utili Introduction to Artificial Intelligence (AIMA)Stuart Russel, Peter Norvig. Ethics guidelines for trustworthy AI European Commission: High-Level Expert Group on AI (2019). Introduction to Information Retrieval, Christopher D. Manning, Prabhakar Raghavan and Hinrich Schutze, Cambridge University Press. IBM Bluemix for Watson
LABORATORI: Progetti ed Esercizi Guida al Test: Progettazione Agenti Esercitazione: Problemi e risoluzione di Ricerca Euristica. La rappresentazione di un problema di esplorazione: rappresentazione del problema, algoritmi di ricerca, euristiche e planning. ESERCIZIO per casa: Risolvere il problema di Spiderman rispondendo alle domande proposte. Potete inviare come sempre la vostra soluzione a hromei@ing.unrioma2.it.