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Insegnamento
SISTEMI INTELLIGENTI
INO2044023, A.A. 2017/18
Informazioni valide per gli studenti immatricolati nell'A.A. 2017/18
Dettaglio crediti formativi
Tipologia |
Ambito Disciplinare |
Settore Scientifico-Disciplinare |
Crediti |
CARATTERIZZANTE |
Ingegneria informatica |
ING-INF/05 |
6.0 |
Organizzazione dell'insegnamento
Periodo di erogazione |
Primo semestre |
Anno di corso |
I Anno |
Modalità di erogazione |
frontale |
Tipo ore |
Crediti |
Ore di didattica assistita |
Ore Studio Individuale |
LEZIONE |
6.0 |
48 |
102.0 |
Inizio attività didattiche |
25/09/2017 |
Fine attività didattiche |
19/01/2018 |
Visualizza il calendario delle lezioni |
Lezioni 2019/20 Ord.2009
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Commissioni d'esame
Commissione |
Dal |
Al |
Membri |
7 A.A. 2019/2020 |
01/10/2019 |
15/03/2021 |
PINI
MARIA SILVIA
(Presidente)
GHIDONI
STEFANO
(Membro Effettivo)
NANNI
LORIS
(Supplente)
SATTA
GIORGIO
(Supplente)
VANDIN
FABIO
(Supplente)
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6 A.A. 2018/2019 |
01/10/2018 |
15/03/2020 |
PINI
MARIA SILVIA
(Presidente)
NANNI
LORIS
(Membro Effettivo)
GHIDONI
STEFANO
(Supplente)
SATTA
GIORGIO
(Supplente)
VANDIN
FABIO
(Supplente)
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5 A.A. 2017/2018 |
01/10/2017 |
15/03/2019 |
BADALONI
SILVANA
(Presidente)
MORO
MICHELE
(Membro Effettivo)
GHIDONI
STEFANO
(Supplente)
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4 A.A. 2016/2017 |
01/10/2016 |
15/03/2018 |
BADALONI
SILVANA
(Presidente)
FERRARI
CARLO
(Membro Effettivo)
MICHIELETTO
STEFANO
(Supplente)
MORO
MICHELE
(Supplente)
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Prerequisiti:
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Conoscenze di base di informatica. |
Conoscenze e abilita' da acquisire:
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Il corso si propone di fornire le nozioni fondamentali per lo sviluppo e la progettazione di Sistemi Intelligenti che utilizzano tecniche dell'Intelligenza Artificiale e dell'Apprendimento Automatico. |
Modalita' di esame:
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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:
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Il voto finale è una media ponderata dei punteggi conseguiti nella prova scritta, nella presentazione del lavoro di tesina. In caso di colloquio orale il voto può essere rimodulato. |
Contenuti:
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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. Limiti della logica.
CSP e la programmazione con vincoli.
Ragionamento in condizioni di incertezza: sistemi basati su tecniche fuzzy.
Ragionamento probabilistico e reti bayesiane.
Tecniche di Apprendimento automatico. |
Attivita' di apprendimento previste e metodologie di insegnamento:
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Il corso ha una struttura modulare costituita da:
- lezioni in aula
- lezioni guidate in laboratorio informatico
- esperienze in laboratorio informatico
- seminari invitati
- approfondimento di tematiche di ricerca da parte degli studenti nel lavoro delle tesine. |
Eventuali indicazioni sui materiali di studio:
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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
-
Ertel W., Introduction to Artificial Intelligence. London: Springer, 2011.
-
T.M. Mitchell, Machine Learning. New York: McGraw-Hill, 1997.
-
E. Alpaydin, Introduction to Machine Learning. --: Cambridge University Press, 2010.
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