Ateneo - UPO

Principi e metodologie fondamentali dei sistemi intelligenti basati sulla rappresentazione della conoscenza e ragionamento, ed in particolare di sistemi basati su regole logiche, ontologie e knowledge graphs, sistemi per la pianificazione, ragionamento su vincoli, integrazione di diversi tipi di ragionatori automatici

Intelligenza Artificiale. Un approccio moderno. Quarta Edizione. Peter Norvig, Stuart Russel, PEARSON.

Conoscenza e capacità di comprensione: conoscere e comprendere i fondamenti dei sistemi intelligenti basati sulla conoscenza
Capacità di applicare conoscenza e comprensione: capacità di applicare i suddetti sistemi a problemi reali anche tratti dai domini degli ambiti applicativi specifici considerati nel corso di studio.
Autonomia di giudizio: giudicare l’appropriatezza dei diversi sistemi, metodologie e formalismi per gestire problemi reali
Abilità comunicative: capacità di illustrare, sia a livello tecnico che non tecnico, le soluzioni proposte per problemi assegnati durante il corso.
Capacità di apprendimento: esercitare la capacità di approfondimento autonomo attraverso la lettura di materiale di approfondimento sugli argomenti del corso.

Lezioni frontali in aula, esercitazioni.

Esame orale, con presentazione di un argomento approfondito dallo studente / dalla studentessa tra quelli proposti dai docenti

Concetti di base di logica matematica. Rappresentazione della conoscenza e ragionamento mediante regole logiche, ontologie e knowledge graphs.
Ragionamento su vincoli. Risoluzione dichiarativa di problemi. Asnwer Set Programming.
Supporto alla decisione: principi generali, acquisizione e rappresentazione della conoscenza, metodi inferenziali.
La dimensione temporale: problematiche e metodologie di temporal reasoning.
Planning classico e ricerca nello spazio degli stati. Planning gerarchico, planning in contesti non-deterministici.

Conoscenza e capacità di comprensione: conoscere e comprendere i fondamenti dei sistemi intelligenti basati sulla conoscenza, con particolare interesse per i sistemi basati su regole logiche, ontologie e knowledge graphs, la pianificazione, il ragionamento su vincoli, l'integrazione di diversi ragionatori automatici.
Capacità di applicare conoscenza e comprensione: capacità di valutare l’adeguatezza dei sistemi e delle metodologie studiate per andare a risolverli e (ii) di selezionare ed applicare a tali problemi i sistemi e le metodologie più opportune.
Autonomia di giudizio: giudicare l’appropriatezza dei diversi sistemi, metodologie e formalismi per gestire problemi reali
Abilità comunicative: capacità di illustrare, sia a livello tecnico che non tecnico, le soluzioni proposte per problemi assegnati durante il corso.
Capacità di apprendimento: esercitare la capacità di approfondimento autonomo attraverso la lettura di materiale di approfondimento sugli argomenti del corso.