FONDAMENTI DELL'INTELLIGENZA ARTIFICIALE

Crediti: 
6
Anno accademico di offerta: 
2021/2022
Settore scientifico disciplinare: 
INFORMATICA (INF/01)
Semestre dell'insegnamento: 
Secondo Semestre
Anno di corso: 
1
Lingua di insegnamento: 

ITALIANO

Obiettivi formativi

L'obiettivo del corso è quello di presentare i diversi aspetti legati ai fondamenti dell'Intelligenza Artificiale.
Con riferimento agli Indicatori di Dublino:
Conoscenza e capacità di comprensione
Il corso introduce i concetti relativi ai fondamenti dell'Intelligenza Artificiale. Lo studente acquisisce la capacità di comprendere e di studiare in modo approfondito gli argomenti trattati. Il testo di riferimento è in italiano, ma viene altresì utilizzata durante le lezioni la terminologia in lingua inglese come avviamento alla consultazione di letteratura scientifica internazionale.
Capacità di applicare conoscenza e comprensione
Le conoscenze teoriche presentate vengono sempre applicate alla risoluzione di problemi specifici. Durante il corso verranno affrontanti esercizi e problemi di natura diversa, con particolare riferimento ai diversi aspetti dell'Intelligenza Artificiale.
Autonomia di giudizio
Gli esercizi proposti relativamente alla parte teorica svolta a lezione possono essere affrontati individualmente o in gruppo e, spesso, possono essere risolti in modi diversi. Il confronto con i compagni di corso e l'ascolto delle soluzioni proposte da altri, nel lavoro a casa o durante gli svolgimenti in aula, favoriscono lo sviluppo di capacità specifiche per poter chiarire le proprie argomentazioni e individuare strutture comuni tra i diversi approcci.
Abilità comunicative
Le discussioni in aula consentono di migliorare le capacità di comunicazione. Tali discussioni riguardano i metodi per risolvere i problemi proposti, evidenziando vantaggi e svantaggi dei diversi approcci proposti. Lo studente impara a lavorare sia in autonomia che in gruppo.
Capacità di apprendimento
Lo studio di diversi aspetti legati all'Intelligenza Artificiale contribuisce a realizzare negli studenti la capacità di apprendere in modo approfondito e non solo superficiale e ripetitivo. Le conoscenze così acquisite non sono mai rigide e meccaniche, ma sono perfettamente adattabili ad ogni evoluzione e cambiamento di prospettiva e di contesto.

Prerequisiti

Nozioni di base relative all'analisi matematica e alla programmazione

Contenuti dell'insegnamento

Durante il corso vengono approfondite nozioni legate ai fondamenti dell'Intelligenza Artificiale, con particolare riferimento allo studio dei fondamenti matematici dell'Intelligenza Artificiale e all'analisi di problemi di varia natura. In particolare, il corso tratta i seguenti argomenti:
- Cenni ai fondamenti matematici della visione artificiale e all’elaborazione delle immagini
- Cenni ai fondamenti matematici delle reti neurali e all’apprendimento automatico
- Cenni alla teoria dei giochi e ai fondamenti matematici dei problemi di decisione razionale
- Cenni ai problemi di soddisfacimento di vincoli e, in particolare, ai sistemi di vincoli polinomiali
- Cenni ai fondamenti matematici dell'elaborazione del linguaggio naturale

Bibliografia

Stuart Russell e Peter Norvig. Intelligenza artificiale: un approccio moderno (traduzione italiana della seconda edizione). UTET Libreria, 1998. A cura di Luigia Carlucci Aiello

Metodi didattici

Lezioni frontali.

Modalità verifica apprendimento

L’esame consiste in una prova scritta con domande ed esercizi su tutto il programma del corso.