Intelligenza artificiale (2005/2006)

Corso a esaurimento

Codice insegnamento
4S00075
Docente
Maria Paola Bonacina
crediti
5
Settore disciplinare
INF/01 - INFORMATICA
Lingua di erogazione
Italiano
Sede
VERONA
Periodo
1° Q - 2° anno e successivi dal 3-ott-2005 al 2-dic-2005.
Pagina Web
http://profs.sci.univr.it/~bonacina/teachingUniVR/IA2005-06.html

Orario lezioni

Obiettivi formativi

Il corso introduce lo studente al campo dell'intelligenza artificiale, presentando i suoi problemi, concetti e metodi di base. Dopo aver appreso il quadro generale della soluzione automatica di problemi, si studiano problemi e tecniche dell'intelligenza artificiale in alcune aree specifiche, come soluzione di problemi con vincoli, giochi, pianificazione e ragionamento automatico, in modo che lo studente sia preparato a lavorare ad una tesi di laurea specialistica/magistrale in intelligenza artificiale.

Programma

Metodi dell'intelligenza artificiale: risoluzione di problemi come ricerca in uno spazio di stati; procedure di ricerca non informate; procedure di ricerca informate e ricerca euristica; problemi di soddisfazione di vincoli: unificazione; soddisfacibilita` proposizionale (SAT); problemi con avversario: giochi (opzionale).
Rappresentazione della conoscenza: uso della logica proposizionale e del primo ordine. Metodi per il ragionamento automatico: risoluzione, tableaux o eliminazione di modelli, paramodulazione e riscrittura (cenni). Pianificazione (opzionale).

Testi di riferimento
Autore Titolo Casa editrice Anno ISBN Note
Elaine Rich, Kevin Knight Artificial Intelligence (Edizione 2) McGraw Hill 1991 0070522634 Altro libro di riferimento per intelligenza artificiale
Stuart Russell, Peter Norvig Artificial Intelligence -- A Modern Approach (Edizione 1) Prentice Hall 1995 0131038052 Versione originale della prima edizione del testo adottato
Stuart Russell, Peter Norvig Artificial Intelligence: A Modern Approach (Edizione 2) Prentice Hall 2003 0137903952 Versione originale del testo adottato
Ricardo Caferra, Alexander Leitsch, Nicolas Peltier Automated Model Building (Edizione 1) Kluwer Academic Publishers 2004 1-4020-265 Libro di riferimento per ragionamento automatico
David Poole, Alan Mackworth, Randy Goebel Computational Intelligence -- A logical approach (Edizione 1) Oxford University Press 1998 0195102703 Altro libro di riferimento per intelligenza artificiale
Rolf Socher-Ambrosius, Patricia Johann Deduction Systems (Edizione 1) Springer Verlag 1997 0387948473 Libro di riferimento per ragionamento automatico
Klaus Truemper Design of Logic-based Intelligent Systems (Edizione 1) John Wiley and Sons 2004 0471484032 Libro di riferimento per ragionamento automatico
Raymond M. Smullyan First-order logic Dover Publications 1995 0486683702 Libro di riferimento per ragionamento automatico
Allan Ramsay Formal Methods in Artificial Intelligence (Edizione 1) Cambridge University Press 1989 0521424216 Libro di riferimento per ragionamento automatico
Judea Pearl Heuristics: Intelligent search strategies for computer problem solving (Edizione 1) Addison Wesley 1985 0-201-0559 Libro di riferimento per tecniche di ricerca
Stuart Russell, Peter Norvig Intelligenza artificiale: Un approccio moderno (Edizione 2) Pearson Education Italia 2005 88-7192-22 Adottato
Stuart Russell, Peter Norvig Intelligenza Artificiale: un approccio moderno (Edizione 1) UTET libreria 1998 Versione italiana della prima edizione del testo adottato
Chin-Liang Chang, Richard Char-Tung Lee Symbolic Logic and Mechanical Theorem Proving (Edizione 1) Academic Press 1973 0121703509 Libro di riferimento per ragionamento automatico
Alexander Leitsch The Resolution Calculus (Edizione 1) Springer 1997 3540618821 Libro di riferimento per ragionamento automatico

Modalità d'esame

Esame mediante prove parziali:
questa modalità vale solo per il primo appello dopo la fine delle lezioni, ovvero per la sessione di dicembre 2005, essendo il corso nel I quadrimestre dell'AA 2005-06; l'esame consta di un compito scritto di due ore (C) e di un progetto individuale di programmazione (P) da realizzare a casa o in laboratorio durante il corso; il voto d'esame è dato da: 50% C + 50% P; passato il primo appello dopo la fine delle lezioni, le prove parziali non valgono più nulla.

Esame senza prove parziali:
in questa modalità, l'esame consta di un unico compito scritto (E), di difficoltà tale da uguagliare C + P, il cui voto determina il voto d'esame. Questa modalità vale per tutti gli appelli, incluso il primo dopo la fine delle lezioni. Tuttavia chi sostiene l'esame E al primo appello perde il voto eventualmente maturato con 50% C + 50% P.

Nota: per semplicità organizzativa e onde non disturbare altri corsi con prove scritte fuori calendario, il compito scritto C (prova parziale) si terrà nella stessa data, ora e luogo dell'esame E della sessione di dicembre (naturalmente contenuto e durata di C ed E saranno diversi).

Registrazione: a ogni sessione d'esame ci saranno due date: una per lo scritto ed una per registrare il voto. Per chi sostiene l'esame e lo registra nella stessa sessione, è sufficiente iscriversi alla prima. Iscriversi alla seconda data è necessario per chi ha sostenuto l'esame in una sessione precedente, ma non lo ha registrato.

Regolamento: tutti gli elaborati sono individuali; è severamente vietato copiare e scambiare/passare/condividere codice. Tutti gli elaborati che mostrano di essere stati copiati ricevono voto 0, senza distinzione tra chi copia e chi fa copiare.


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