Programma
Il programma si articola come segue:
- introduzione all'Intelligenza Artificiale, applicazioni e ambiti e comunità di ricerca;
- agenti autonomi e razionali;
- risoluzione automatica di problemi: formalizzazione del problema della ricerca su grafo, ricerca non informata, ricerca euristica;
- presenza di avversari: giochi e strategie ottime, ricerca su albero di gioco;
- Constraint Satisfaction Problems: definizione e risoluzione con algortimi di ricerca;
- incertezza e decisioni sequenziali: Markov Decision Processes;
- Reinforcement Learning;
- introduzione ai paradigmi del Machine Learning e agli approcci risolutivi di base: alberi di decisione, regressione e classificazione, metodi non parametrici;
- reti neurali: shallow e deep learning.