Filosofia e Intelligenza Artificiale

RICCARDO ROSATI

Acquisizione di una serie di obiettivi di fondo: conoscenza e comprensione della disciplina; capacità di applicare conoscenza e comprensione; capacità critiche e di giudizio; capacità di comunicare quanto si è appreso; capacità di proseguire lo studio in modo autonomo.

- Conoscenza del modello relazionale dei dati.
- Conoscenza dei principali linguaggi e tecniche per la gestione di dati relazionali.
- Conoscenza dei principali approcci alla rappresentazione della conoscenza in Intelligenza Artificiale.
- Capacità di applicare i precedenti approcci e tecniche a specifici casi d'uso.

Nessun prerequisito.

1 - Introduzione
Basi di dati:
modelli di dati
gestione dei dati
analisi dei dati
Rappresentazione della conoscenza in intelligenza artificiale:
cenni storici
approcci simbolici e subsimbolici
logica e statistica
ragionamento automatico
apprendimento automatico
Relazione tra basi di dati e rappresentazione della conoscenza
2 - Basi di dati relazionali
Modello relazionale dei dati
Il linguaggio SQL
Sistemi di basi di dati relazionali
Uso pratico di strumenti per la gestione di database SQL
Altri modelli di dati, sistemi noSQL (cenni)
3 - Rappresentazione della conoscenza basata sulla logica
Cenni storici
Logica e rappresentazione della conoscenza
Tipi di ragionamento
Rappresentazione della conoscenza basata su classi
Rappresentazione della conoscenza basata su regole
Web semantico e ontologie
Uso pratico di strumenti per la gestione di basi di conoscenza
Confronto tra basi di conoscenza e basi di dati
4 - Logica contro statistica
Rappresentazione simbolica e rappresentazione sub-simbolica della conoscenza
Inferenza logica e statistica
L'apprendimento automatico
I modelli linguistici di grandi dimensioni
Trattamento statistico di basi di dati e di conoscenza
Knowledge graph embedding
Spiegabilità e interpretabilità
Gli approcci neuro-simbolici

Dispense distribuite dal docente.

Didattica frontale tradizionale.

Nessun obbligo di frequenza.

L'esame consiste in una prova scritta. Opzionalmente, si può svolgere un progetto pratico durante le lezioni: tale progetto esonera parzialmente dallo svolgimento dell'esame scritto.

Esempi ed esercizi sono disponibili sul Web e accessibili a partire dalla pagina del docente sul catalogo dei corsi di studio dell'ateneo corsidilaurea.uniroma1.it

• Introduzione a basi di dati e rappresentazione della conoscenza


• Basi di dati relazionali


• Rappresentazione della conoscenza basata sulla logica


• Logica contro statistica nella rappresentazione della conoscenza in intelligenza artificiale