Corsi di Laurea Corsi di Laurea Magistrale Corsi di Laurea Magistrale
a Ciclo Unico
Scuola di Scienze
INFORMATICA
Insegnamento
INTELLIGENZA ARTIFICIALE
SCP6076337, A.A. 2017/18

Informazioni valide per gli studenti immatricolati nell'A.A. 2017/18

Principali informazioni sull'insegnamento
Corso di studio Corso di laurea magistrale in
INFORMATICA
SC1176, ordinamento 2014/15, A.A. 2017/18
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Crediti formativi 6.0
Tipo di valutazione Voto
Denominazione inglese ARTIFICIAL INTELLIGENCE
Sito della struttura didattica http://informatica.scienze.unipd.it/2017/laurea_magistrale
Dipartimento di riferimento Dipartimento di Matematica
Obbligo di frequenza No
Lingua di erogazione ITALIANO
Sede PADOVA
Corso singolo È possibile iscriversi all'insegnamento come corso singolo
Corso a libera scelta È possibile utilizzare l'insegnamento come corso a libera scelta

Docenti
Responsabile MARIA SILVIA PINI ING-INF/05

Dettaglio crediti formativi
Tipologia Ambito Disciplinare Settore Scientifico-Disciplinare Crediti
CARATTERIZZANTE Discipline Informatiche INF/01 6.0

Organizzazione dell'insegnamento
Periodo di erogazione Secondo semestre
Anno di corso I Anno
Modalità di erogazione frontale

Tipo ore Crediti Ore di
didattica
assistita
Ore Studio
Individuale
LABORATORIO 1.0 10 15.0
LEZIONE 5.0 40 85.0

Calendario
Inizio attività didattiche 26/02/2018
Fine attività didattiche 01/06/2018

Commissioni d'esame
Commissione Dal Al Membri
3 a.a. 2018/2019 01/10/2018 30/09/2020 SPERDUTI ALESSANDRO (Presidente)
BALLAN LAMBERTO (Membro Effettivo)
AIOLLI FABIO (Supplente)
CONTI MAURO (Supplente)
MARCHIORI MASSIMO (Supplente)
2 a.a. 2017/2018 01/10/2017 28/02/2019 PINI MARIA SILVIA (Presidente)
AIOLLI FABIO (Membro Effettivo)
CONTI MAURO (Membro Effettivo)
MARCHIORI MASSIMO (Membro Effettivo)
SPERDUTI ALESSANDRO (Membro Effettivo)

Syllabus
Prerequisiti: E' opportuno possedere le conoscenze di base relative al Calcolo delle Probabilità, alla Programmazione e agli Algoritmi.
Conoscenze e abilita' da acquisire: In questo insegnamento si presentano le tecniche fondamentali di alcuni degli approcci principali, all'interno della Intelligenza Artificiale, per la soluzione di problemi difficili. In particolare sono esaminate tecniche di Ricerca in uno Spazio di Soluzioni, Sistemi con vincoli, tecniche di Rappresentazione e Manipolazione di Conoscenza con e senza incertezza, di Pianificazione, e cenni di Apprendimento Automatico.
E' previsto lo sviluppo da parte del singolo studente, o di un gruppo di studenti, di un progetto.
Modalita' di esame: Lo studente deve superare un esame scritto. Inoltre lo studente deve sviluppare un progetto applicativo concordato con il docente.
Criteri di valutazione: La valutazione dello studente si basa su una verifica dell'apprendimento dei concetti di base introdotti durante il corso e sulla capacità di analisi dello studente.
La valutazione del progetto considera la capacità, da parte dello studente, di individuare un caso di studio adeguato e di svolgere in modo autonomo un'attività di progettazione e realizzazione qualitativamente appropriata.
Contenuti: La struttura e le tematiche dell'insegnamento saranno le seguenti:
- Introduzione, Motivazioni, Architetture di Agenti Intelligenti;
- Risoluzione di Problemi e Cenni di Sistemi con Vincoli;
- Pianificazione;
- Trattamento dell'Incertezza e Ragionamento Probabilistico;
- Teoria delle decisioni;
- Cenni di Apprendimento Automatico.
Attivita' di apprendimento previste e metodologie di insegnamento: L'insegnamento prevede lezioni frontali.
Eventuali indicazioni sui materiali di studio: Materiale aggiuntivo sarà disponibile sul sito e-learning del corso.
Testi di riferimento:
  • Stuart Russell, Peter Norvig, Artificial Intelligence: A modern approach. --: Prentice Hall, 2010. Cerca nel catalogo