Università degli Studi di Milano
Laurea Magistrale in
Informatica, A.A. 2010-2011
Laboratorio di Intelligenza Artificiale
Indice
Informazioni generali
Organizzazione: Il corso
di Laboratorio di Intelligenza Artificiale
si tiene nel secondo semestre e presuppone che lo studente abbia
frequentato Intelligenza
Artificiale I.
Il Laboratorio di Intelligenza Artificiale, specifico della laurea
magistrale, può essere sostenuto anche dagli studenti della
triennale
che abbiano frequentato Intelligenza
Artificiale I, all'interno dei crediti a libera scelta.
Docente:
Mario Ornaghi, DSI, Università di Milano ornaghi@dsi.unimi.it
Link
Orario:
- Lunedì 9.30-11.30, auletta 4
- Giovedì 11.30-13.30, auletta 6
Ricevimento studenti:
- M. Ornaghi: Venerdì ore 11.30
Libri di testo: verranno usate sezioni di libri di testo
e articoli suggeriti in corso d'anno.
Software
Esame
L'esame
consisterà in una prova in itinere e nella presentazione
del progetto sviluppato come attività di laboratorio.
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Calendario e prove in itinere
- Inizio del corso: mercoledì 9 marzo
alle ore 15.30 in auletta 4
- Prova in itinere: 28 aprile
- Inizio lavoro in laboratorio: maggio, con giorni e orari che saranno
concordati a lezione
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Lezioni e altre presentazioni
- Il materiale didattico verrà pubblicato QUI
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Avvisi in ordine cronologico inverso
- Causa impegni non prorogabili,
il corso inizierà ALLE ORE 15.30 del 9 marzo, in auletta 4.
Gli studenti interessati sono pregati di venire alla prima lezione o di
mandare un messaggio di email al docente.
-
Pubblicato nuovo materiale. Il libro su Prolog, ASP e CLP (non tipizzati) di Dovier e Formisano sarà usato dal prof. Provetti
nelle sue lezioni su ASP (Cap 12, 13, 14).
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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 di agenti autonomi utilizzando
i LEGO MINDSTORMS) o di
agenti "software" (ad es. un infobot).
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