Intelligenza artificiale

Università Telematica Guglielmo Marconi
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Tipologia Corso
Metodologia Online
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    Flessible
Descrizione

L’Università degli Studi Guglielmo Marconi, è la prima Università “aperta” (Open University), riconosciuta dal MIUR con D.M. 1 marzo 2004, che unisce metodologie di formazione “a distanza” (materiale a stampa, dispense, Cd Rom, piattaforma e-learning) con le attività di formazione frontale (lezioni, seminari, laboratori, sessioni di ripasso e approfondimento) al fine di raggiungere i migliori risultati di apprendimento per lo studente.

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Intelligenza artificiale

Programma

Programma del Corso

DISCIPLINA

Intelligenza Artificiale

DOCENTE

Maria Teresa Pazienza

SSD: ING-INF/05

CREDITI: 12

OBIETTIVI E FINALITÀ DELL’INSEGNAMENTO

Introdurre storicamente il concetto di “intelligenza” associato ai sistemi/agenti, analizzare le metodologie sviluppate per l’analisi di problemi complessi, valutare la complessità dei singoli approcci, identificare strutture e strategie per la risoluzione di problemi complessi. Analizzare, infine, la specificità della problematica nel momento in cui si dà vita ad agenti intelligenti sul web.

PROGRAMMA DEL CORSO

Risoluzione automatica di problemi. Spazio degli stati e operatori. Algoritmi di ricerca. In ampiezza, a costo uniforme, in profondità. Introduzione di euristiche. Funzioni di valutazione.

Rappresentazione della Conoscenza e Reasoning: Agenti che ragionano logicamente. La logica proposizionale. Logica dei predicati. Inferenza. Un agente per il mondo del Wumpus

Costruzione di basi di conoscenza: Proprietà. Organizzazione della conoscenza. Ontologie . Sistemi a frame e reti semantiche.

Metodi di pianificazione. Differenze tra risoluzione di problemi e pianificazione. Agenti che agiscono logicamente. Algoritmi di pianificazione lineare. Calcolo delle situazioni.

Rappresentazione della Conoscenza Incerta e Reasoning: Concetto di incertezza, probabilità, assiomi, regole di Bayes e loro applicazione. Sistemi di ragionamento probabilistico.

Apprendimento Automatico: Agenti che apprendono. Apprendimento da osservazioni, induttivo, mediante alberi di decisione o basato sulla teoria della informazione.

Elaborazione del Linguaggio Naturale. Agenti che comunicano. Conoscenza linguistica e meta-linguistica. Sistemi di NLP (Natural Language Processing).

  • Analisi morfologica: Approccio generativo. Dizionari elettronici. Ambiguita´.
  • Analisi sintattica: Grammatiche formali, context-free e chart, trasformazionali, ATN. Grammatiche superficiali. Ambiguita´ sintattica.
  • Analisi semantica: Rappresentazione della conoscenza. Ambiguita´.
  • Applicazioni: Estrazione di Informazione da testi, Question Answering, Reasoning ontologico, Summarization, Web intelligence, Machine translation.

LIBRI DI TESTO

S. J. Russell, P. Norvig: Intelligenza Artificiale: un approccio moderno, Prentice-Hall, vol. 1 e 2. (Capitoli 1, 2, 3, 4, 7, 8, 10, 11, 13, 14, 18, 22, 23)

Testi di Approfondimento

Y. Castelfranchi, O. Stock: Macchine come noi, la scommessa dell’intelligenza artificiale, editori Laterza, 2000

G. Gazdar, C.Mellish: Natural Language Processing in PROLOG, Addison Wesley, 1989

G. Chierchia, S. McConnel-Ginet: Significato e Grammatica,

F. Muszio, 1993

D.Jurafsky, J. H. Martin: Speech and Language Processing, Prentice Hall, 2000

J. McCarty, M.L. Minsky, N. Rochester, C.E. Shannon: A proposal for the Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence, 1955,

http://www-formal.stanford.edu/jmc/history/dartmouth/dartmouth.html

R. Cordeschi, G. Tamburrini: L’Intelligenza Artificiale: la storia e le idee, 2001,

http://www3.humnet.unipi.it/epistemologia/gtamb/ia.pdf

NLP argon, http://www.scism.sbu.ac.uk/inmandw/tutorials/nlp/jargon/jargon.html

T. Numerico: Alan Turing e l’intelligenza delle macchine, Franco Angeli, 2005

W. J. Hutchins, H. L, Somers: An introduction to Machine Translation, 2001,

http://ourworld.compuserve.com/homepages/WJHutchins/IntroMT-TOC.htm

Ellen Voorhees: An introduction to Information Extraction, 2005,

http://www-nlpir.nist.gov/related_projects/muc/index.html

MODALITÀ DELL’ESAME FINALE

Prova scritta e/o orale

RICEVIMENTO STUDENTI

Previo appuntamento, lunedì h. 10:00 - 11:00 ()