Università degli Studi di Milano
Laurea Magistrale in Informatica, A.A. 2006-2007

Indice

• Informazioni generali
• Modalità d'esame e calendario
• Lezioni e presentazioni
• Avvisi: progetti
• Avvisi: compitino recupero intelligenza artificiale I, 4 giugno ore 9.30 auletta 6
• Per i risultati Intelligenza Artificiale I si veda la pagina del corso
• Programma in breve

Informazioni generali

Docente: Mario Ornaghi, DSI, Università di Milano ornaghi@dsi.unimi.it

Supporto: Alessandro Provetti

Link

• Pagina Web del corso di Intelligenza Artificiale.
• Pagina Web del gruppo di ricerca: mag.dsi.unimi.it/
• Pagina generale dei corsi di Intelligenza Artificiale e Laboratorio

Ricevimento studenti:

• M. Ornaghi: Venerdì ore 11.30
• A. Provetti: su appuntamento.

Libri di testo: verranno usate sezioni di questi libri di testo e articoli da questi siti:

• Poole, Mackworth and Goebel, Computational Intelligence - a logical approach.
• Computational Intelligence: apprendimento interattivo argomenti trattati nel testo CIspace
• Computational Intelligence: lucidi (formato .pdf)
• Chitta Baral, Knowledge representation, reasoning and declarative problem solving.
• articoli dalla bibliografia del Texas Action Group

• Scarica l'interprete DLV.
• Scarica l'interprete smodels.
• Scarica tr.pl , un traduttore Prolog da domini specificati nel linguaggio Ak a SModels.
• Scarica l'ambiente di programmazione degli NXT BrixCC.
• Scarica l'interfaccia di controllo robot URBI.

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  Esame

  Gli esami di Intelligenza Artificiale I e di Laboratorio di Intelligenza Artificiale potranno essere sostenuti separatamente, in due appelli distinti, o congiuntamente nello stesso appello. In ogni caso, daranno luogo a due voti separati. Le modalità d'esame saranno le seguenti:

  • Per Intelligenza Artificiale I si veda pagina del corso.
  • Per il Laboratorio di Intelligenza Artificiale, l'esame consisterà in una prova in itinere e nella presentazione del progetto sviluppato come attività di laboratorio.

  Calendario e prove in itinere

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Lezioni e altre presentazioni

• Parte delle dispense è fornita in fotocopia durente le lezioni. Parte si trova QUI

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Avvisi in ordine cronologico inverso

• Prova di recupero per intelligenza artificiale 1: 4 giugno ore 9.30 auletta 6
• Giovedì 24/5 verranno presentate delle proposte di progetto e verrà organizzata l'attività di laboratorio.
• Il compitino puo' essere sostituito dallo studio di un articolo (concordato) e una relazione sullo stesso.
• Nuovo materiale per le lezioni del 14 e 18 maggio si trova in linea. Si tratterà della pianificazione usando SModels.
• Il seminario "Comunicazione integrata intelligente - Il caso MapSearcher" di giovedì si terrà in aula beta alle 14.30.
• Giovedì 17 siete invitati al seminario "Comunicazione integrata intelligente - Il caso MapSearcher", organizzato dal prof. Degli Antoni. Pertanto la lezione non si terrà. Trovate QUI del materiale collegato (aiml tutorial).
• Avviso per coloro che non avessero ritirato il materiale in fotocopia le lezioni passate. Le copie rimanenti saranno disponibili martedì 15 a lezione. Verrà lasciata una copia in copisteria. Gli esercizi svolti ad esercitazione si trovano QUI .
• Per problemi personali, la lezione di Laboratorio di Intelligenza Artificiale del giorno 8 maggio inizierà alle 14.
• Si ricorda che nelle lezioni di laboratorio del 28 aprile e del 4 maggio si sono visti esercizi Prolog utili alla preparazione del II compitino del corso di Intelligenza Artificiale I.
• Il Laboratorio di Intelligenza Artificiale, anche se specifico della laurea magistrale, puo' essere sostenuto anche dagli studenti della triennale che abbiano frequentato Intelligenza Artificiale I.

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Breve programma del corso

• Obiettivi del corso:

  Approfondire le conoscenze acquisite nel corso di Intelligenza Artificiale, con particolare riguardo a pianificazione e ragionamento basato su assunzioni, anche attraverso un progetto di progettazione e pianificazione di agenti autonomi.

• Programma del corso:

  Trattazione approfondita di:

  • Answer Set Programming e introduzione all'uso di DLV e SModels.
  • Rappresentazione delle azioni e del cambiamento e pianificazione.
  • Forme di ragionamento basato su assunzioni, ragionamento per default, ragionamento non monotono.

  Progetto di agenti autonomi che applichi le tecniche di Intelligenza Artificiale presentate a lezione. L'attenzione sarà rivolta alle tecniche di pianificazione. Il progetto potrà prevedere la progettazione di agenti "hardware" (pianificazione dei cagnolini AIBO della SONY o progetto di robot utilizzando i nuovi LEGO MINDSTORMS) o di agenti "software" (ad es. un infobot).

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