Insegnamento
SISTEMI INTELLIGENTI
INO2044023, A.A. 2013/14

Principali informazioni sull'insegnamento
Corso di studio Corso di laurea magistrale in
INGEGNERIA INFORMATICA
IN0521, ordinamento 2009/10, A.A. 2013/14
1090780
Crediti formativi 6.0
Denominazione inglese INTELLIGENT SYSTEMS
Dipartimento di riferimento Dipartimento di Ingegneria dell'Informazione (DEI)
Obbligo di frequenza No
Lingua di erogazione ITALIANO
Sede PADOVA

Docenti
Responsabile SILVANA BADALONI ING-INF/05

Dettaglio crediti formativi
Tipologia Ambito Disciplinare Settore Scientifico-Disciplinare Crediti
CARATTERIZZANTE Ingegneria informatica ING-INF/05 6.0

Modalità di erogazione
Periodo di erogazione Primo semestre
Anno di corso II Anno
Modalità di erogazione frontale

Organizzazione della didattica
Tipo ore Crediti Ore di
Corso
Ore Studio
Individuale
Turni
LEZIONE 6.0 48 102.0 Nessun turno

Calendario
Inizio attività didattiche 26/09/2016
Fine attività didattiche 25/01/2014

Commissioni d'esame
Commissione Dal Al Membri
5 A.A. 2017/2018 01/10/2017 15/03/2019 BADALONI SILVANA (Presidente)
MORO MICHELE (Membro Effettivo)
GHIDONI STEFANO (Supplente)
4 A.A. 2016/2017 01/10/2016 15/03/2018 BADALONI SILVANA (Presidente)
FERRARI CARLO (Membro Effettivo)
MICHIELETTO STEFANO (Supplente)
MORO MICHELE (Supplente)
3 A.A. 2015/2016 01/10/2015 15/03/2017 BADALONI SILVANA (Presidente)
FERRARI CARLO (Membro Effettivo)
MORO MICHELE (Supplente)
SAMBO FRANCESCO (Supplente)
01/10/2013 15/03/2015 BADALONI SILVANA (Presidente)
FERRARI CARLO (Membro Effettivo)
SAMBO FRANCESCO (Supplente)

Syllabus
Prerequisiti: Conoscenze di base di informatica.
Conoscenze e abilita' da acquisire: Il corso si propone di fornire le nozioni fondamentali per la comprensione e la progettazione di Sistemi Intelligenti che utilizzano tecniche dell'Intelligenza Artificiale e dell'Apprendimento Automatico.
Modalita' di esame: L'esame consiste in una prova scritta (test a risposte multiple), nello sviluppo e nella presentazione del lavoro di una tesina, svolta in gruppo, come progetto di approfondimento di un argomento inerente al programma del corso, ed in un eventuale colloquio orale.
Criteri di valutazione: Il voto finale è una media ponderata dei punteggi conseguiti nella prova scritta (60%), nella presentazione del lavoro di tesina (35%), nella valutazione della relazione riguardante le esperienze di laboratorio informatico (5%). In caso di colloquio orale il voto può essere rimodulato.
Contenuti: Concetti fondamentali dell'Intelligenza Artificiale.
Algoritmi per risolvere i problemi con strategie di ricerca non informata ed informata.
Algoritmi meta-euristici.
Logica proposizionale e Calcolo dei predicati.
CSP e la programmazione con vincoli.
Ragionamento probabilistico e reti bayesiane.
Sistemi basati su tecniche fuzzy.
Apprendimento automatico:
- Reti Neurali
- Naive Bayes classifier
- Support Vector Machines.
Attivita' di apprendimento previste e metodologie di insegnamento: Il corso ha una struttura modulare costituita da:
- lezioni in aula
- lezioni guidate in laboratorio informatico: esperienze nelle aule informatiche
- seminari invitati
- approfondimento di tematiche di ricerca da parte degli studenti nel lavoro delle tesine
Eventuali indicazioni sui materiali di studio: Tutto il materiale didattico del Corso, tra cui le slides delle lezioni, gli articoli di rassegna e altra documentazione, viene pubblicato nel sito del Corso.
Testi di riferimento:
  • Russell S., Norvig P., Intelligenza Artificiale. Un approccio moderno. Milano-Torino: Pearson - Prentice Hall, 2010. Terza Edizione - Volume I Cerca nel catalogo
  • C.M. Bishop, Pattern Recognition and Machine Learning. New York: Springer, 2006. Cerca nel catalogo
  • T.M. Mitchell, Machine Learning. New York: McGraw-Hill, 1997. Cerca nel catalogo