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)