INFORMATICA II - MOD. 1

Il corso si propone di fornire un'introduzione ai principi, alle tecniche e alle principali applicazioni del data science e dell'intelligenza artificiale. L'obiettivo è quello di portare gli studenti ad avere competenze critiche nella scelta ed implementazione di una soluzione basata su tecniche di intelligenza artificiale.

1. Conoscenza e comprensione
1.1. acquisire i modelli principali di rappresentazione e l'utilizzo automatico della conoscenza;
1.2. acquisire i modelli principali di classificazione automatica e comprenderne la relazione con la rappresentazione del dato;

2. Capacità di applicare conoscenza e comprensione
2.1. saper applicare i modelli studiati a cproblemi reali;
2.2. sapere valutare criticamente a performance ed il comportamento di un modello applicato ad un problema concreto;

3. Capacità di giudizio
3.1. sapere comprendere quali caratteristiche dei vari modelli di intelligenza artificiale meglio si adattano ad un problema dato;
3.2. saper valutare criticamente le caratteristiche teoriche dei modelli proposti;

Il corso richiede conoscenze di analisi matematica, ottimizzazione lineare e non-lineare, calcolo delle probabilità e statistica inferenziale.

Problem solving and planning:
Informed search and exploration
Constraint satisfaction problems
Adversarial search.
Learning:
Vector Model
Discriminative/generative classification
Unsupervised classification
Kernel methods
Deep Learning and Newral Networks
Feature synthesis/selection

S. Russell, P. Norvig. Artificial Intelligence: A Modern Approach (second edition). Prentice-Hall (traduzione italiana: Intelligenza Artificiale: Un approccio moderno), 2002.

C. M. Bishop: Pattern Recognition And Machine Learning, 2011.

I. Goodfellow, Y. Bengio, A. Courville: Deep Learning, 2016.

L'apprendimento è volto a permettere allo studente di acquisire competenze pratiche nella scelta, implementazione ed analisi di sistemi ad intelligenza artificiale.

La verifica dell'apprendimento avviene attraverso una serie di progetti con consegna in itinere o un progetto finale.

Entrambe le forme progettuali sono corredate da una analisi del comportamento degli algoritmi utilizzati ed ha lo scopo di permettere allo studente di acquisire e dimostrare competenze pratiche nella scelta, implementazione ed analisi di sistemi ad intelligenza artificiale.

orale

Tutta la didattica è rivolta a permettere allo studente di acquisire competenze pratiche nella scelta ed analisi critica delle tecniche e metodologie di intelligenza artificiale.
La verifica dell'apprendimento avviene attraverso una serie di progetti in itinere ed una prova orale o un unico progetto ed una prova orale. L'obiettivo dei progetti è quello di permettere allo studente di applicare e verificare immediatamente le competenze acquisite, in particolar modo la capacità di analisi critica del comportamento e dell'applicabilità degli algoritmi studiati.