Engineering in Computer Science and Artificial Intelligence - Ingegneria Informatica e Intelligenza Artificiale

Obiettivi generali. Il corso introduce ai fondamenti dell’Intelligenza Artificiale, ponendo particolare enfasi sul ragionamento automatico e sul sequential decision-making. Gli studenti acquisiranno familiarità con i principali formalismi e approcci per la rappresentazione della conoscenza e il ragionamento, sia in contesti statici che dinamici. Apprenderanno inoltre le basi dei metodi di decisione per domini deterministici, non deterministici, avversari e stocastici. Obiettivi specifici. Conoscenza e capacità di comprensione: Gli studenti acquisiranno le basi della Rappresentazione della Conoscenza per sistemi statici e dinamici tramite approcci formali: logica proposizionale e del primo ordine, situation calculus, MDP. Verranno studiati i principali problemi logici (valutazione, soddisfacibilità, validità, implicazione logica) e le tecniche base per la loro risoluzione (DPLL, metodo dei tableaux). L’obiettivo è comprendere l’importanza del modello formale e degli approcci indipendenti dal dominio come strumenti fondamentali per risolvere automaticamente i problemi. Gli studenti apprenderanno come modellare un dominio di pianificazione tramite il linguaggio PDDL e come risolvere problemi di pianificazione in scenari deterministici, non deterministici, avversari e stocastici. Saranno introdotte le principali tecniche di ricerca nello spazio degli stati: ricerca non informata, ricerca euristica, best-first search, ricerca A*, AND-OR search. Per gli scenari stocastici verranno apprese Policy Evaluation e Policy Iteration. Capacità di applicare conoscenza e comprensione: Gli studenti impareranno ad astrarre e modellare formalmente scenari del mondo reale rappresentandoli come domini statici o dinamici, così come a identificare e formalizzare problemi reali. Saranno inoltre in grado di applicare le tecniche acquisite durante il corso per risolvere i problemi modellati. Comprendendo come modellare e risolvere problemi, gli studenti acquisiranno la capacità di progettare e implementare semplici sistemi di ragionamento per una varietà di scenari e problemi reali. Autonomia di giudizio: Gli studenti saranno in grado di valutare l’adeguatezza e la qualità di un formalismo di rappresentazione rispetto a diverse classi di problemi e di selezionare la tecnica di soluzione più adeguata. Abilità comunicative: Il corso fornirà agli studenti le nozioni e il vocabolario di base per interagire efficacemente con i propri pari e con esperti del settore. Le abilità comunicative orali saranno stimolate attraverso l’interazione durante le lezioni, mentre quelle scritte saranno sviluppate tramite l’analisi di esercizi e la risposta a domande aperte nella prova finale. Capacità di apprendimento: Il corso fornirà agli studenti gli strumenti essenziali per accedere alla letteratura specialistica. In questo modo, potranno rafforzare e ampliare in autonomia le proprie competenze. Oltre a tali capacità di apprendimento, gli studenti acquisiranno competenze avanzate di modellazione e di problem solving in generale.