Anno accademico 2006/2007 - lauree specialistiche

[ELENCO COMPLETO]
  1. Fisica delle radiazioni ionizzanti.
  2. Fisica delle superfici.
  3. Fisica dello stato solido 1.
  4. Fisica dello stato solido 2.
  5. Fisica matematica.
  6. Fisica teorica 1.
  7. Fondamenti della matematica.
  8. Geometria superiore 2.
  9. Intelligenza artificiale 2.
  10. Istituzioni di algebra superiore 1.
  11. Istituzioni di algebra superiore 2.
  12. Istituzioni di analisi superiore 1.
  13. Istituzioni di analisi superiore 2.
  14. Istituzioni di fisica matematica 1.
  15. Istituzioni di geometria superiore 1.
  16. Istituzioni di geometria superiore 2.
  17. Limnologia fisica.

15. Intelligenza artificiale 2

prof. Germano Resconi


OBIETTIVO DEL CORSO

Il  Corso di intelligenza artificiale si prefigge come scopo quello di
studiare il rapporto uomo macchina. In questi ultimi anni si sono fatte
varie scoperte sul linguaggio naturale e sulla struttura dei concetti umani.
Si vuole che tali risultati possano essere utilizzati al fine di un migliore
approccio dell'uomo al computer e alla programmazione.

PROGRAMMA DEL CORSO

Computazione  Neurale - Esempi di computazione neurale - Logica e reti
neurali - Strati neurali e computazione - Concetto di spazio percettivo o
spazio degli input a n dimensioni e campo valutativo - Uso degli esempi per
addestrare una rete neurale (processo di apprendimento) - Uso delle reti
neurali  per ottenere delle generalizzazioni - Percetrone - Teorema di
Kolmogorov - Reti neurali di Hopfield e energia computazionale - Macchine
adattive - Macchine a supporto vettoriale - Logica sfumata - Definizione di
mondo possibile - Insiemi sfumati e mondi possibili - Operazioni sfumate -
Quadrato  di  Kosko  - Controllo Sfumato - Legge di DeMorgan sfumata -
Descrizione  AND,  OR,  NOT sfumati - Computazione Soft - Applicazioni
industriali del linguaggio ad oggetti.

BIBLIOGRAFIA

Eliano Pessa, Intelligenza Artificiale,Bollati Boringhieri, 1992.

Eliano Pessa, Reti neurali e processi cognitivi, Di Renzo Editore, Roma
1993.

T. Jackson, Neural Computing an introduction, Adam Hilger, 1990.

A. Wayne Wymore, Model-Based Systems Engineering, CRC Press, 1993.

George  J.  Klir  and  Bo Yuan, Fuzzy Sets and Fuzzy Logic. Theory and
Applications, Prentice Hall PTR Upper Saddle River, New Jersey 07458 1995.

Jacques  Ferber,  Multi-Agent  Systems. An introduction to distribuite
Artificial Intelligence, Addison Wesley, London.

Bernhard Scholkopf and Alexander J.Smola, Learning with kernels, The MIT
Press Cambridge, Massachusetts.

DIDATTICA DEL CORSO

Il corso prevede sia lezioni in aula sia lavori pratici guidati.

METODO DI VALUTAZIONE

Esami orali.

AVVERTENZE

Il Prof. Germano Resconi riceve gli studenti il giovedì mattina, dalle ore
10.00 alle 12.00, nel suo studio.


[ Facoltà di Scienze ]