Scienze matematiche per l’intelligenza artificiale

FABIO PATRIZI
ANTONELLA POGGI

Obiettivi Generali:
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Presentare i metodi fondamentali dell'intelligenza artificiale che si basano su rappresentazioni simboliche di alto livello. Introdurre le principali tecniche di ricerca, i principali linguaggi per la rappresentazione della conoscenza ed i meccanismi di ragionamento associati.
Studio degli aspetti fondamentali dei sistemi di gestione dei dati e delle metodologie di progettazione di basi di dati. Più precisamente, l’obiettivo è fornire allo studente
nozioni relative alle tecniche ed ai metodi per affrontare problemi di progettazione di basi di dati, con enfasi sui linguaggi di modellazione e le loro proprietà formali.

Obiettivi specifici:
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Affrontare problemi di ricerca, utilizzare linguaggi per la rappresentazione della conoscenza, applicare le principali tecniche di ragionamento simbolico.
Condurre progetti per la realizzazione di basi di dati utilizzando le opportune metodologie e gli opportuni linguaggi per la modellazione e la manipolazione dei dati

Conoscenza e comprensione:
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Apprendere la nozione di agente intelligente, le tecniche di ricerca automatica nello spazio delle soluzioni, meccanismi di rappresentazione della conoscenza, forme di ragionamento e programmazione logica.
Comprendere i modelli per la rappresentazione dei dati, l'uso dei sistemi di
gestione di basi di dati, dei linguaggi per interagire con basi di dati,
e delle metodologie di progettazione di basi di dati relazionali.

Applicare conoscenza e comprensione:
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Essere in grado di effettuare ricerche nello spazio delle soluzioni, definire basi di conoscenza ed eseguire ragionamento automatico su esse.
Essere in grado di progettare basi di dati relazionali mediante opportune metodologie che garantiscono correttezza ed efficienza di quanto realizzato. Saper interrogare e manipolare le basi di dati tramite il linguaggio SQL.

Capacità critiche e di giudizio:
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Saper valutare la qualità della rappresentazione simbolica, in termini di espressività e complessità computazionale.
Essere in grado di valutare la correttezza di uno schema di basi di dati e l'efficienza di una base di dati a fronte delle informazioni sul carico applicativo che graverà sui dati.

Capacità comunicative:
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Essere in grado di descrivere le scelte effettuate e le metodologie di progettazione e sviluppo adottate nell'ambito di un progetto di una base di conoscenza o base di dati.

Capacità di apprendimento:
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Le attività progettuali svolte durante il corso, stimoleranno lo studente
all'approfondimento autonomo di alcuni argomenti presentati nel corso.