AGENTI INTELLIGENTI

Ingegneria Informatica AGENTI INTELLIGENTI

0622700075
DIPARTIMENTO DI INGEGNERIA DELL'INFORMAZIONE ED ELETTRICA E MATEMATICA APPLICATA
CORSO DI LAUREA MAGISTRALE
INGEGNERIA INFORMATICA
2021/2022

OBBLIGATORIO
ANNO CORSO 2
ANNO ORDINAMENTO 2017
SECONDO SEMESTRE
CFUOREATTIVITÀ
432LEZIONE
18ESERCITAZIONE
18LABORATORIO
Obiettivi
L’INSEGNAMENTO PRESENTA I PARADIGMI PER LA MODELLAZIONE E L’IMPLEMENTAZIONE DI AGENTI ARTIFICIALI
CAPACI DI INTERAGIRE CON AMBIENTI MUTEVOLI MEDIANTE L’IMPIEGO DI TECNICHE DELL’ARTIFICIAL INTELLIGENCE
CLASSICA.

CONOSCENZE E CAPACITÀ DI COMPRENSIONE
METODOLOGIE E STRUMENTI PER LA MODELLAZIONE DI AGENTI INTELLIGENTI. PARADIGMA DI RISOLUZIONE DEI
PROBLEMI COME RICERCA IN UNO SPAZIO DI STATI. TEORIA DEI GIOCHI. AGENTI BASATI SULLA LOGICA. LOGICA DEL PRIMO ORDINE E PROGRAMMAZIONE LOGICA. LINGUAGGIO PROLOG.

CONOSCENZA E CAPACITÀ DI COMPRENSIONE APPLICATE
INDIVIDUARE I MODELLI E GLI STRUMENTI PIÙ ADATTI PER LA RAPPRESENTAZIONE E LA SOLUZIONE DI PROBLEMI
COMPLESSI E STIMARNE I COSTI COMPUTAZIONALI E LE PRESTAZIONI. FORMULARE LA SOLUZIONE DI UN PROBLEMA
IN TERMINI DI RICERCA IN UNO SPAZIO DEGLI STATI APPOSITAMENTE DEFINITO. REALIZZARE AGENTI INTELLIGENTI
MEDIANTE PROGRAMMAZIONE LOGICA, USANDO IL LINGUAGGIO PROLOG.

Prerequisiti
ELEMENTI DI LOGICA, PROGETTAZIONE DI ALGORITMI E STRUTTURE DATI.
Contenuti
INTRODUZIONE AL CORSO (ORE LEZIONE/ESERCITAZIONE/LABORATORIO 1/0/0)
INTRODUZIONE AL CORSO: OBIETTIVI FORMATIVI, CONTENUTI, ORGANIZZAZIONE
(ORE LEZIONE/ESERCITAZIONE/LABORATORIO 3/0/0)
CONCETTI FONDAMENTALI: AGENTE, AMBIENTE, PRESTAZIONI – I FONDAMENTI TEORICI: TEORIA DELLA COMPUTABILITA’ – MODELLI DI AGENTI INTELLIGENTI
RISOLUZIONE DI PROBLEMI
(ORE LEZIONE/ESERCITAZIONE/LABORATORIO 6/0/0)
STRATEGIE DI RICERCA NON INFORMATA – STRATEGIE DI RICERCA INFORMATA – RICERCA LOCALE E PROBLEMI DI OTTIMIZZAZIONE - CSP
RICERCA CON AVVERSARI
(ORE LEZIONE/ESERCITAZIONE/LABORATORIO 4/0/0)
TEORIA DEI GIOCHI – DECISIONI OTTIME – POTATURA ALFA-BETA
AGENTI LOGICI
(ORE LEZIONE/ESERCITAZIONE/LABORATORIO 4/0/0)
LOGICA PROPOSIZIONALE – DIMOSTRAZIONE DI TEOREMI – MODEL CHECKING – AGENTI BASATI SULLA LOGICA PROPOSIZIONALE
LOGICA DEL PRIMO ORDINE
(ORE LEZIONE/ESERCITAZIONE/LABORATORIO 4/0/0)
SINTASSI E SEMANTICA – USO DELLA LOGICA DEL PRIMO ORDINE – INGEGNERIA DELLA CONOSCENZA E LOGICA DEL PRIMO ORDINE
INFERENZA NELLA LOGICA DEL PRIMO ORDINE
(ORE LEZIONE/ESERCITAZIONE/LABORATORIO 4/0/0)
INFERENZA PROPOSIZIONALE E INFERENZA DEL PRIMO ORDINE – UNIFICAZIONE E LIFTING – CONCATENAZIONE IN AVANTI E ALL’INDIETRO - RISOLUZIONE
LINGUAGGIO PROLOG
(ORE LEZIONE/ESERCITAZIONE/LABORATORIO 4/4/0)
SINTASSI - CLAUSOLE DI HORN - UNIFICAZIONE - RICORSIONE - BACKTRACKING
PROGETTO FINALE (ORE LEZIONE/ESERCITAZIONE/LABORATORIO 2/0/12)
DEFINIZIONE DELLE SPECIFICHE - TOOL - SUPERVISIONE DEGLI STUDENTI NELLO SVILUPPO DEL PROGETTO

TOTALE ORE LEZIONE/ESERCITAZIONE/LABORATORIO: 32/4/12
Metodi Didattici
L’INSEGNAMENTO CONTEMPLA LEZIONI TEORICHE, ESERCITAZIONI IN AULA E ATTIVITA' LABORATORIALE DURANTE LE QUALI GLI STUDENTI, ORGANIZZATI IN PICCOLI GRUPPI, INIZIANO REALIZZAZIONE DEL PROGETTO FINALE.
Verifica dell'apprendimento
LA VALUTAZIONE DEL RAGGIUNGIMENTO DEGLI OBIETTIVI PREFISSATI AVVIENE MEDIANTE UN COLLOQUIO E LA PRESENTAZIONE DEL PROGETTO SVOLTO. IL VOTO SI OTTIENE DALLA SOMMA PESATA DELLE VALUTAZIONE DEI CONTENUTI DEL PROGETTO (50%), DELLA SUA PRESENTAZIONE (20%) E DEL COLLOQUIO (30%).
Testi
S. RUSSELL, P. NORVIG, INTELLIGENZA ARTIFICIALE: UN APPROCCIO MODERNO, VOLUME I, PEARSON, 3A ED., 2010
L. STERLING, E. SHAPIRO, THE ART OF PROLOG, SECOND EDITION: ADVANCED PROGRAMMING TECHNIQUES, THE MIT PRESS, 1986
Altre Informazioni
L'INSEGNAMENTO E' EROGATO IN ITALIANO

MATERIALE DIDATTICO INTEGRATIVO SARà DISPONIBILE NELLA SEZIONE DEDICATA DELL'INSEGNAMENTO ALL'INTERNO DELLA PIATTAFORMA E-LEARNING DI ATENEO (HTTP://ELEARNING.UNISA.IT) ACCESSIBILE AGLI STUDENTI DEL CORSO TRAMITE LE CREDENZIALI UNICHE DI ATENEO
  BETA VERSION Fonte dati ESSE3 [Ultima Sincronizzazione: 2021-09-16]