Neurosymbolic AI

Modulo 1: Cos'è la Neurosymbolic AI Definizione e obiettivi della Neurosymbolic AI Differenze tra AI simbolica e AI basata su apprendimento automatico Storia e evoluzione dell'AI simbolica e delle reti neurali Modulo 2: Fondamenti di Intelligenza Artificiale Simbolica Logiche formali e rappresentazioni simboliche Sistemi esperti, ragionamento automatico e inferenza logica Esempi di AI simbolica in uso Modulo 3: Fondamenti di Reti Neurali e Deep Learning Architettura delle reti neurali artificiali Il processo di addestramento delle reti neurali Tipi di reti neurali: feedforward, ricorrenti, convoluzionali, etc. Modulo 4: La Sfida della Combinaizione Simbolica e Subsimbolica Problemi storici di integrazione tra simbolico e subsimbolico Limiti di ciascun approccio separato Necessità di una soluzione ibrida Modulo 5: Cognitive Architectures e Neurosymbolic AI Panoramica delle architetture cognitive come ACT-R, Soar e LIDA Integrazione di modelli neurali e simbolici nelle architetture cognitive Modulo 6: Rappresentazione della Conoscenza in Neurosymbolic AI Come le macchine rappresentano e manipolano la conoscenza Rappresentazione logica vs. rappresentazione neurale Tecniche per combinare queste due modalità Modulo 7: Apprendimento Simbolico e Apprendimento Neurale Differenze tra apprendimento simbolico e neurale Come l'apprendimento simbolico può informare l'apprendimento neurale e viceversa Approcci per il trasferimento della conoscenza Modulo 8: Reasoning (Ragionamento) in Neurosymbolic AI Teorie del ragionamento simbolico Ragionamento deduttivo e induttivo nelle reti neurali Tecniche per il ragionamento ibrido Modulo 9: Percezione e Rappresentazione nella Neurosymbolic AI Integrazione di dati sensoriali (visioni, audio, etc.) con rappresentazioni simboliche Reti neurali per la percezione e modelli simbolici per l'interpretazione Esempi di utilizzo in robotica e veicoli autonomi Modulo 10: Apprendimento Per Rafforzamento Simbolico Introduzione all'apprendimento per rinforzo Applicazioni dell'apprendimento per rinforzo nella Neurosymbolic AI Integrazione con la logica simbolica per migliorare l'apprendimento Modulo 11: Sistemi Ibridi e Modelli di Integrazione Approcci ibridi: come combinare modelli neurali e simbolici Reti neurali per l'inferenza e modelli simbolici per la pianificazione Architetture ibride emergenti Modulo 12: Neurosymbolic AI per la Comprensione del Linguaggio Naturale Combinare approcci neurali (come BERT, GPT) con rappresentazioni simboliche per la comprensione linguistica Sistemi di traduzione automatica e riconoscimento del linguaggio Rappresentazione semantica e sintattica del linguaggio Modulo 13: Neurosymbolic AI nella Robotica e Automazione Applicazioni in robotica cognitiva Come il ragionamento simbolico e il deep learning si combinano per il controllo robotico Esempi di implementazione in robot autonomi Modulo 14: Etica e Futuro della Neurosymbolic AI Riflessioni etiche nell'uso di AI ibrida Possibili impatti sociali ed economici Il futuro della Neurosymbolic AI nel mondo del lavoro e nella ricerca scientifica Modulo 15: Conclusioni e Prospettive Future Sommario dei concetti trattati Sfide e opportunità future nella Neurosymbolic AI Discussione su aree di ricerca emergenti e tendenze future