| Modulo | Crediti | Settore disciplinare | Periodo | Docenti |
|---|---|---|---|---|
| INTELLIGENZA ARTIFICIALE | 6 | INF/01-INFORMATICA | II sem. |
Alessandro Farinelli
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| LINGUAGGI | 6 | INF/01-INFORMATICA | I sem. |
Massimo Merro
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L'obiettivo del corso è quello di presentare: (i) le basi teoriche dei linguaggi di programmazione; (ii) i paradigmi e le tecniche principali della rappresentazione simbolica e soluzione automatica di problemi. A tale scopo, nel modulo di Linguaggi, verranno studiati vari linguaggi paradigmatici, anche di ordine superiore. Il modulo sarà incentrato sui concetti di semantica operazionale e di sistema di tipo. Invece, nel modulo di Intelligenza artificiale vengono forniti gli strumenti per ideare, applicare e valutare algoritmi per problemi difficili. La soluzione meccanizzata di tali problemi cattura aspetti di intelligenza artificiale o razionalità computazionale.
Si rimanda ai programmi dei due moduli che costituiscono l'insegnamento.
Il candidato deve superare gli esami di entrambi i moduli con una votazione maggiore o uguale a 18/30. La votazione dell'intero insegnamento si ricava dalla media per eccesso delle votazioni conseguite nei due moduli.
| Autore | Titolo | Casa editrice | Anno | ISBN | Note |
| Stuart Russell, Peter Norvig | Artificial Intelligence: A Modern Approach (Edizione 2) | Prentice Hall | 2003 | 0137903952 | |
| Carl A. Gunter | Semantics of Programming Languages | MIT Press | 1992 | 0262570955 | |
| Peter Sewell | Semantics of Programming Languages (Edizione 6) | Cambridge University Press | 2019 | ||
| G. Winskel | The formal Semantics of Programming Languages | MIT Press | 1993 | ||
| Rina Dechter | Constraint Processing (Edizione 1) | Morgan Kaufmann | 2003 | ISBN 978-1-55860-890-0 | |
| Richard S. Satto and Andrew G. Barto | Reinforcement Learning: an introduction | MIT press | 1998 | ISBN 0-262-19398-1 |
