UNISANNIO

 eng ita

Docente
LUIGI TROIANO
Periodo
Primo Semestre 
Modalità d'Erogazione
Lezione orale e pratica 



CorsoPercorsoCFUDurata(h)

Prerequisiti

  • Matematica
  • Matematica per l'informatica
  • Programmazione 1

Programma

Il corso tratta argomenti inerenti:

  • Intelligenza artificiale e agenti razionali
  • Risoluzione di problemi con la ricerca
  • Ragionamento simbolico con la logica
  • Ragionamento impreciso con la logica sfumata
  • Ragionamento probabilistico con reti di Bayes
  • Machine Learning e reti neurali
Come ambiente di sperimentazione viene utilizzato il linguaggio Python, di cui vengono introdotti i costrutti e le basi della programmazione.

Il programma di dettaglio si trova sulla pagina del corso.

Testi

Stuart Russell, Peter Norvig
Intelligenza artificiale 3/Ed. - Vol. 1 Un approccio moderno
2010 pp. 704
ISBN 9788871925936

Obiettivi

L'Intelligenza Artificiale studia come le macchine possano esibire o emulare comportamenti intelligenti che generalmente attribuiamo all'uomo o ad altri esseri viventi.

Il corso intende introdurre lo studente ai fondamenti dell'Intelligenza Artificiale, mostrando come le tecniche sviluppate in questo campo possano essere impiegate da una macchina nella risoluzione di problemi complessi.

Lo studente avrà anche modo di apprendere i costrutti del linguaggio Python che verrà utilizzato come linguaggio per sperimentare l'implementazione dell tecniche apprese durante il corso.

Webpage del corso:
www.troiano/home/lectures/ela2017

Webpage del docente:

www.troiano.ciselab.org

Metodi Didattici

Corso
Il corso si articola in 24 incontri di 2 ore distribuiti su 12 settimane, che comprendono lezioni frontali, seminari e esercitazioni guidate.

  • Le lezioni frontali forniscono gli elementi di base alle tecniche di intelligenza artificiale, con riferimento alle tecniche di ricerca, ragionamento simbolico, ragionamento con informazione imperfetta, apprendimento automatico.
  • I seminari intendono offrire spunti di riflessione circa l'impatto che l0intelligenza artificiale ha avuto e promette di avere nella società e nella cultura
  • Le esercitazioni guidate in aula aiutano lo studente a sperimentare in concreto l'applicazione delle tecniche apprese. Come ambiente di programmazione verrà utilizzato il linguaggio Python.

Esame
La prova d'esame si compone di una prova scritta ed una prova orale (opzionale).
  • La prova scritta si compone di 13 domande chiuse a risposta multipla, a cui si attribuisce un punteggio pari a +1 in caso di risposta corretta, -0.5 in caso di risposta errata, 0 in caso di risposta non data. Si parte da un punteggio base di 13 punti.
  • Alla prova orale (opzionale) si accede dopo aver raggiunto un punteggio minimo di 18 punti alla prova scritta. Essa si compone di domande a cui rispondere evidenziando comprensione degli argomenti e capacità analitiche. Completano la valutazione del candidato, la eventuale partecipazione alle lezioni, un eventuale elaborato tecnico e il risultato conseguito allo scritto.
  • Il punteggio ottenuto allo scritto si tramuta nel voto d'esame per coloro che non intendono proseguire la prova con la sessione orale. Per coloro che accedono alla prova orale, il risultato dello scritto non costituisce punteggio di partenza.

Metodo di Valutazione

Esame scritto orale separati