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| Scuola di Scienze | ||
| INFORMATICA | ||
Insegnamento
INTELLIGENZA ARTIFICIALE
SCP6076337, A.A. 2017/18
Informazioni valide per gli studenti immatricolati nell'A.A. 2017/18
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 |
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) |
| 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: |
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