Artificial Intelligence (2004/2005)

Course partially running

Course code
4S00075
Name of lecturer
Matteo Cristani
Number of ECTS credits allocated
5
Other available courses
Academic sector
INF/01 - INFORMATICS
Language of instruction
Italian
Period
First four-month term for the second year onwards dal Sep 27, 2004 al Nov 26, 2004.
Web page
http://www.sci.univr.it/~cristani/

Lesson timetable

First four-month term for the second year onwards
Day Time Type Place Note
Tuesday 2:30 PM - 4:30 PM lesson Lecture Hall B  
Wednesday 10:30 AM - 11:30 AM lesson Lecture Hall B  
Friday 9:30 AM - 11:30 AM lesson Lecture Hall D  

Learning outcomes

Il corso si propone di introdurre lo studente al campo dell'intelligenza artificiale, insegnando i suoi concetti e tecniche di base, e illustrando la loro applicazione ad alcune aree specifiche, in modo che lo studente sia preparato a seguire corsi specifici in tali aree e/o a lavorare ad una tesi di laurea specialistica in intelligenza artificiale.

Syllabus

1. Metodi dell’I.A.
1. Algoritmi e complessità – definizioni generali
2. Ripasso di Logica Formale
2. Ricerca in spazi di soluzioni
1. Agenti Razionali
2. Toy-problem classici
3. Vacuum cleaner world
4. Le 8 regine
3. Ricerca informata
1. Euristiche per il search
2. L’algoritmo A*
3. L’algoritmo SMA*
4. Problem-solving generale
4. Pianificazione
1. Mondo a blocchi
2. Pianificazione mediante ricerca
5. Fondamenti di dimostrazione automatica dei teoremi
1. Teorema di Herbrand
2. Principio di risoluzione
3. Risoluzione semantica e per blocco
6. Risoluzione lineare
1. Risoluzione per input e per unità
2. Risoluzione positiva ed unitaria di Bowling e Gallier
7. Uguaglianza
1. Paramodulazione
2. Paramodulazione lineare
8. Procedure di dimostrazione basate sul teorema di Herbrand
1. Procedura di Prawitz
2. Procedura di V-risoluzione
3. Alberi pseudosemantici
4. Generalizzazione del metodo di Davis e Putnam

Il corso si sviluppa su 40 ore di lezione frontale

Reference books
Author Title Publisher Year ISBN Note
Stuart Russell, Peter Norvig Intelligenza Artificiale: un approccio moderno (Edizione 1) UTET libreria 1998
Chin-Liang Chang, Richard Char-Tung Lee Symbolic Logic and Mechanical Theorem Proving (Edizione 1) Academic Press 1973 0121703509

Assessment methods and criteria

Esame mediante prove parziali:
durante il corso si svolgono due prove:
C: compito in classe di due ore;
P: progetto di programmazione individuale da fare a casa o in laboratorio.
Il voto al primo appello d'esame, che segue la fine del corso, sulla base delle due prove, è dato da:
50% C + 50% P.
Queste prove valgono solo per il primo appello dopo la fine delle lezioni. Dopo tale appello le due prove durante il corso non valgono più nulla. Similmente chi sostiene l'esame regolare al primo appello perde il voto maturato con le due prove.
Esame regolare:
Si basa su una prova scritta che determina il voto d'esame.

Teaching aids

Documents