72938 - FONDAMENTI DI INTELLIGENZA ARTIFICIALE M

Scheda insegnamento

  • Docente Paola Mello

  • Crediti formativi 8

  • SSD ING-INF/05

  • Modalità di erogazione In presenza (Convenzionale)

  • Lingua di insegnamento Italiano

Anno Accademico 2017/2018

Conoscenze e abilità da conseguire

Conoscenza e padronanza dei concetti principali e dei metodi che stanno alla base della risoluzione di problemi di intelligenza artificiale. Capacità di definire e realizzare risolutori per sistemi basati sulla conoscenza mediante linguaggi imperativi o dichiarativi.

Programma/Contenuti

Il  corso si propone di introdurre i principi e i metodi che stanno alla base della risoluzione di problemi di Intelligenza Artificiale (con particolare riferimento a sistemi basati sulla conoscenza e metodologie basate sulla logica). Viene introdotto  uno specifico linguaggio di programmazione logica (Prolog) come strumento per la realizzazione di sistemi di Intelligenza Artificiale. Sono inoltre previsti alcuni seminari tematici sull'Intelligenza Artificiale. Il corso e` propedeutico al corso di Sistemi Intelligenti.

Prerequisiti: La frequentazione di questo insegnamento richiede come prerequisito una media conoscenza di un linguaggio di programmazione di alto livello, che risulterà utile nella comprensione dei numerosi casi di studio ed esempi applicativi proposti durante le lezioni. Riguardo i principi e i metodi propri della disciplina invece non è richiesto alcun prerequisito particolare: lo studente verrà introdotto gradualmente alle nozioni basilari dell'Intelligenza Artificiale, senza alcuna assunzione di conoscenze pregresse a riguardo.

Contenuti del corso:

  • Introduzione all'Intelligenza Artificiale: alcuni cenni storici, principali campi applicativi, introduzione ai sistemi basati sulla conoscenza e i loro principi architetturali.
  • Risoluzione di problemi: rappresentazione nello "spazio degli stati", metodi di soluzione "forward" e "backward", strategie di ricerca (informate e non). I giochi, i problemi a vincoli, ed i problemi di planning.
  • Rappresentazione della conoscenza: logica dei predicati del primo ordine, sistemi a regole di produzione, sistemi basati sulla conoscenza. Cenni sulle ontologie formali.
  • Linguaggi per Intelligenza Artificiale. Il Prolog: dalla logica alla programmazione logica, il linguaggio Prolog come risolutore, progettazione e sviluppo di semplici programmi Prolog, cenni sui meta-predicati e i meta-interpreti.

Testi/Bibliografia

Un elenco esaustivo di testi di riferimento e manuali è consultabile sia sul sito Web, sia sulle diapositive.

Sull'Intelligenza Artificiale:

  • S. J. Russel, P. Norvig: "Intelligenza Artificiale: Un approccio moderno", Pearson Prentice Hall, Volume 1, Ultima  Edizione o edizioni precedenti.

Sul linguaggio Prolog:
  • L. Console, E. Lamma, P. Mello, M. Milano: "Programmazione Logica e Prolog", Seconda Edizione UTET, 1997.

Ulteriori testi:
  • E. Rich, K. Knight: "Intelligenza Artificiale", McGraw Hill, Seconda Edizione 1992.
  • E. Charniak, D. McDermott: "Introduzione all'Intelligenza Artificiale", Masson, 1988.
  • M. Ginsberg: "Essentials of Artificial Intelligence", Morgan Kaufman,1993.
  • P. H. Winston: "Artificial Intelligence: Third Edition", Addison-Wesley, 1992.
  • I. Bratko: "Programmare in Prolog per l'Intelligenza Artificiale", Masson e Addison-Weslay, 1988.
  • R. J. Brachman, H. J. Levesque: "Knowledge Representation and Reasoning", Elsevier, 2004.

Metodi didattici

Il corso viene erogato mediante proiezione in aula di diapositive. Il docente pubblica sul sito web del corso le diapositive (liberamente accessibili dagli studenti, che possono ottenerne copia) alcuni giorni prima di ogni lezione. Alle lezioni in aula, di carattere introduttivo e teorico, si alternano esercitazioni pratiche nei laboratori della Scuola, nonchè approfondimenti ed esercizi sono svolti direttamente in aula.
Lo studente inoltre è costantemente invitato a svolgere eserictazioni autonome su problemi di piccola dimensione proposti dal docente, al fine di approfondire la propria preparazione.
Nell'ambito del corso poi vengono tenuti alcuni seminari tematici di approfondimento, presentati da esperti esterni su invito del docente.

Modalità di verifica dell'apprendimento

La verifica dell'apprendimento si svolge sia in forma di autovalutazione dello studente, tramite le esercitazioni sistematicamente proposte in laboratorio durante il corso, sia al termine, sotto forma di prova d'esame.

La prova d'esame consiste in una prova scritta, organizzata come un insieme di esercizi e domande teoriche su tutti gli argomenti trattati nel corso. Il punteggio totale per tale prova consiste di 32 punti, con una soglia di sufficienza posta a 18/32. Il voto finale è dato dal punteggio ottenuto, da considerarsi però in /30; qualora lo studente abbia conseguito un punteggio eccedente i 30 punti, il voto finale è 30&Lode/30. Durante lo svolgimento di tale prova non è concesso consultare testi, appunti o altra fonte di informazione.

Su richiesta esplicita dello studente, è possibile sostenere anche un colloquio orale. Tale colloquio verterà sui contenuti presentati nel corso, nonchè su un argomento preventivamente concordato con il docente, e sviluppato dallo studente in modo autonomo. Il colloquio orale, che comunque è di carattere facoltativo, può portare ad un aumento di massimo 3 punti rispetto al risultato dello scritto.

Lo studente può ripetere più volte la prova scritta, qualora non sia riuscito a superarla in precedenza, o qualora non sia soddisfatto del punteggio conseguito. Qualora lo studente ripeta la prova (consegnando l'elaborato al docente), i voti conseguiti in precedenza vengono considerati nulli, e verrà considerata come valida solo la prova più recente.

Strumenti a supporto della didattica

Materiale Didattico: tutte le diapositive proiettate e discusse a lezione sono pubblicate in formato elettronico e consultabili sul sito Web del corso:
http://lia.deis.unibo.it/Courses/AI/fundamentalsAI2016-17/
La pubblicazione e l'aggiornamento delle diapositive avviene a cura del docente, che provvede a rendere disponibile il materiale usato in aula in anticipo rispetto allo svolgersi delle lezioni.
Un elenco esaustivo di testi di riferimento e manuali è consultabile sia sul sito Web, sia sulle diapositive.
Il sito fornisce inoltre suggerimenti per ulteriori approfondimenti, dispense integrative riguardo alcuni argomenti, ed esercizi e problemi aggiuntivi utili nella preparazione all'esame. Infine, sempre sul sito web del corso sono disponibili testi e soluzioni di prove d'esame degli anni accademici precedenti, utili allo studente per raffinare e autovalutare la propria preparazione.

Link ad altre eventuali informazioni

http://lia.deis.unibo.it/Courses/AI/fundamentalsAI2016-17/

Orario di ricevimento

Consulta il sito web di Paola Mello